基于中值滤波的小波域水印算法

提出一种小波域鲁棒图像水印算法,水印信息被嵌入小波变换的低频子带。为检测对视觉不敏感的离散小波变换低频系数,将小离散波变换的低频子带进行中值滤波,并与原小波变换低频子带的小波变换系数比较,对变化程度小的系数嵌入水印信息。实验结果表明,该算法与基于小波低通滤波的水印算法相比,保证不可见性,对压缩、中值滤波、剪切、锐化等具有更强的鲁棒性。     

基于图像置乱和小波变换的零水印算法

传统的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降.提出了一种基于仿射变换置乱与小波变换的零水印算法,该算法对嵌入的水印图像进行置乱,选择被嵌入图像的小波变换的低频子图与置乱的水印图像进行运算,对运算结果进行循环移位产生密钥图像.而小波变换的低频子图集中了图像的主要特征,所以该水印算法对各种攻击(例如:加噪,滤波,JPEG压缩,剪切)具有很高的鲁棒性,而且产生的水印为灰度图像而不是二值序列,具有很好的检测精度.仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好.     

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印

提出了一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印算法。该算法首先对水印信息进行置乱以降低空间相关性,然后把原始图像进行三级小波变换。并将水印信息嵌入到原始图像的低频子带中,最后经三级小波反变换得到嵌入水印后的图像。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。     

基于小波的图像数字水印方案

根据小波变换与人眼视觉特性相适应,提出的数字水印算法在图像的小波域进行,在嵌入水印前先对原始图像作小波变换,在小波变换的中低频系数上嵌入水印,然后再进行小波反变换,得到一幅加水印图像。在水印检测时先作小波变换,再在小波域中进行检测。实验结果表明改进算法具有较为理想的效果。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

一种使用JND和零树编码的彩色图像水印算法

提出一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色载体图像中的数字水印算法.对置乱后的水印图像和载体图像进行不同级别的小波变换,按照频带重要性从低频到高频子带嵌入水印,并在子带内部根据零树编码方法,选择重要的小波系数嵌入;其中嵌入强度由临界可见误差门限(JND)决定.通过实验验证,所提的算法具有很好的隐蔽性和鲁棒性.     

基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法

文中提出了一种基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法。算法嵌入的水印信息是一幅二值图像,每位水印信息被连续多次嵌入宿主图像小波分解的低频子带。利用提取含水印图像小波分解的低频子图的特征点坐标集估计水印图像遭受的几何失真,根据估计的几何失真参数对受到几何攻击的水印图像进行校正,最后利用神经网络很好的非线性映射和自适应学习功能实现水印信息的盲提取。实验表明,算法对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性。     

一种基于霍夫变换的抗旋转水印算法

提出一种新的抗旋转攻击的图像水印算法,在图像小波分解的低频子图中根据三个扇区块均值关系嵌入水印;在其细节子图中植入用于测量旋转角度的基准线。水印检测时进行霍夫变换,通过基准线估计图像旋转角度,追踪扇区块新位置,提取水印。     

基于图像特征的二值水印嵌入和盲检算法

提出了一种基于图像特征的二值水印嵌入和盲检测算法。将原始图像及待检测的图像进行离散小波变换,通过提取低频子带变换系数的均差与设定的阈值相比较,根据不同的结果选择不同的算法从而实现水印序列的嵌入和盲提取。该算法的优点在于在水印检测时,不需要原始图像的参与。实验结果表明,算法对JPEG压缩具有强的抵抗能力,同时,对噪声、滤波等也具有较好的鲁棒性。     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

一种加密域数字图像水印方法

数字媒体版权保护已变得十分迫切和必要，有效的盗版确认方法是实现有效版权保护的前提；结合加密方法提出了一种有效的盗版确认数字图像水印方法，水印信号为二值图像，水印的嵌入在图像加密域进行，具有非常好的安全性；水印提取在水印图像加密域进行且不需要原始未加水印图像。实验表明，该方法嵌入的水印不可见性好，对JPEG压缩、图像剪切和图像加噪声等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于色彩分量相关性的彩色图像可擦除水印算法*

通过研究自然图像色彩分量之间的相关性,提出一种在彩色图像中嵌入可擦除水印的新方法。该方法在图像分块的基础上,利用色彩分量之间的相关性在每一图像块中嵌入两位水印,水印信号是用有意义的水印图像经混沌序列调制生成的二值序列,嵌入位置由绿色分量的平均值和密钥决定,具有非常好的安全性和易碎性,水印的提取和擦除不需要原始图像。实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,擦除水印的图像与原始图像完全一致,适合于图像的精确认证。     

一种用于版权通知和保护的遥感图像水印算法

本文提出了一种用于版权通知和保护的遥感图像数字水印算法。算法以灰度图像作为可见水印及不可见水印,首先在空域中对遥感图像进行可见水印的嵌入,以实现版权通知功能;然后对图像进行小波变换,在小波域中嵌入不可见水印,以实现版权保护功能。水印提取采用与嵌入相同的逆过程,得到置乱的水印图像,采用一种新的Arnold反变换方法对水印进行反置乱,最终得到嵌入的水印图像。实验表明,嵌入的可见水印很难去除,不可见水印对图像的质量影响很小,并对常规处理具有较好的鲁棒性。     

基于小波块理论的灰度图像水印嵌入算法

根据图像小波变换系数的特点,提出一种以灰度图像为水印的新算法。宿主图像经过p级小波分解,将低频LLp系数值与加权后的水印灰度值相加,对变化的LLp系数值和没有变化的高频系数进行小波逆变换得到水印图像。实验结果表明,该算法使水印具有良好的不可见性、鲁棒性和低复杂性。     

一种基于DCT系数间线性关系的盲检数字水印算法

为了提高盲检测数字水印算法的鲁棒性，从同频DCT系数间的线性关系着手，结合人类视觉系统（HVS）理论和JPEG压缩的工作原理，提出了一种简单易行数字水印算法，该算法具有良好的不可见性，能很好地抵抗JPEG压缩，是完全意义上的盲检测算法，并通过与口令系统结合，使只有合法用户才可正确检测了水印。     

基于提升方案的harr小波变换图像水印算法

提出一种基于提升方案的harr小波变换的图像水印算法。该算法将水印图像通过m序列实现图像的置乱,与经过小波变换后的载体图像的低频系数值按位进行异或得到需要的密钥,原始图像由小波反变换得到。实验结果证明,该图像水印算法对图像的旋转、压缩、噪声、滤波、剪切等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种相移键控数字图像水印算法

根据相移键控原理．提出了一种不可逆DWT域二相相位键控数字图像水印算法．水印信号为二值图像，用不同相位的正弦信号将水印调制后嵌入到数字图像DWT变换系数中；用提取的同频率正弦信号的相位进行水印提取；该方法嵌入的水印具有非常好的安全性，且水印提取不需要原始未加水印的图像．实验结果表明该方法具有很好的不可见性；对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的图像处理具有极强的鲁棒性．     

基于协同神经网络的图像数字水印算法

为保证图像数字水印的鲁棒性和安全性,结合加密技术,提出了一种使用协同神经网络的图像数字水印算法。该算法是先对有意义的灰度图像进行水印序列化处理后,再将其作为水印信号嵌入到载体图像的分块DCT系数直流分量里。水印的检测提取算法是采用协同神经网络,将疑似水印信号作为网络的输入,而网络的输出就是识别的结果。经仿真实验验证,该算法可承受一定的图像处理操作,不仅能同时完成水印的检测与提取,而且能有效判断水印的归属,具有较好的性能。     

基于指纹特征数据的水印技术研究

传统水印技术的水印数据主要有两种:伪随机序列(一维)和二值图像(二维).本文通过分别对图像的R,G,B信道嵌入水印信息,提出了一种将256级灰度的指纹图像嵌入到宿主图像的算法,宿主图像可以是256级灰度图像,也可以是24位的真彩图像.通过实验表明该算法具有良好的鲁棒性.     

基于四元数矩阵与遗传优化逻辑曲线的鲁棒图像水印算法研究

传统彩色图像水印算法鲁棒性与视觉效果难以达到同步最优,对此,提出了一种基于四元径向矩并利用遗传算法优化逻辑曲线的彩色图像水印算法。将目标图像分为若干块,对所有块进行复杂度分析;然后,通过遗传算法对逻辑曲线的优化实现水印性能参数的优化,并根据目标图像的复杂度自适应地调节水印嵌入的强度。对比试验结果表明本算法所获得的水印图像具有良好的视觉效果,同时对信号处理攻击与几何攻击均具有较好的鲁棒性。