基于Contourlet和SVD的鲁棒双水印算法

提出了一种Contourlet域的基于奇异值分解的鲁棒水印算法。综合Contourlet变换和奇异值的优点,选择宿主图像Contourlet变换后的低频子带和能量最大的高频子带作为水印嵌入子带,分别嵌入水印信息。水印提取时,从两个子带水印中选择NC值较大的作为最终提取的水印。实验结果表明,该算法在保证了不可见性的同时,对常规攻击和几何攻击均具有较强鲁棒性。     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

基于NMF和SVD相结合的Contourlet域鲁棒水印算法*

为了提高变换域数字水印技术的鲁棒性,提出了一种在Contourlet域将非负矩阵变换(NMF)与奇异值变换(SVD)相结合的鲁棒水印算法。宿主图像经过Contourlet变换后,对低频子带进行非负矩阵变换,然后对非负基向量组W进行奇异值分解,最后将经过Arnold置乱的水印图像嵌入到奇异值中。实验结果表明,该图像水印算法在获得良好视觉效果的同时,对于加噪声、滤波、剪切等图像攻击有较好的鲁棒性。     

基于NSCT-DCT-DWT-SVD联合数字水印算法

针对现有已提出的相关数字水印算法在不同攻击下存在的问题,提出一种将非下采样Contourlet变换NSCT(Non-subsampled Contourlet Transform)和DCT-DWT-SVD联合的数字水印算法。该算法将原始的宿主图像进行非下采样Contourlet变换得到与原始图像大小相同的低频子带,将低频子带进行离散小波变换分解,并对小波分解的低频部分与Arnold变换后的水印进行离散余弦变换。将变换得到的新区域与变换后的水印信息图像进行奇异值分解,将两者分解得到的奇异值矩阵相结合,作为最终的水印嵌入主成分。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JEPG压缩﹑椒盐噪声﹑泊松噪声﹑滤波等不同类型的攻击,在确保水印不可见性的同时具有较高的原始图像保真性。     

基于奇异值分解和Contourlet变换的图像水印算法

在分析抵抗几何攻击的几种方法以及Contourle变换的特点基础上,提出了一种基于Contourlet变换的水印算法.图像进行Contourle变换后,对各子带进行奇异值分解,选择所有子带奇异值中较大的数据作为水印植入点,这样将水印分散植入各个子带中,提高抗攻击能力.实验结果表明,该算法能够抵抗加噪和剪裁等攻击,具有较强的鲁棒性,提高了水印识别的可靠性.     

基于NSCT-SVD的多重数字水印算法

针对现有水印算法难以抵抗多种类型攻击的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和奇异值分解(SVD)的多重数字水印算法。该算法采用不同的密钥对水印信息进行Arnold置乱,其宿主图像经过二层NSCT变换后得到大小相同的低频子带和高频子带。为提高算法鲁棒性,对各子带进行奇异值分解,将3个加密水印信息重复嵌入到具有最大奇异值的NSCT域低频和高频子带的子块中。在水印检测时,从3个提取结果中选取归一化均方误差最小的水印作为最终水印。实验结果表明,该算法能够有效抵抗JPEG压缩、椒盐噪声、剪切和中值滤波等多种类型的攻击,并且在保证水印不可见的前提下,提高了水印的鲁棒性和嵌入容量。     

基于混沌的Contourlet域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击性和自适应性,提出了一种基于混沌的Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行Contourlet变换,并对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据HVS原理自适应地将混沌加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中;最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印图像的特征点。水印提取时利用受攻击前后图像的特征点矫正图像的几何变形。实验表明,该算法对JPEG压缩、滤波、加噪、旋转、缩放和平移等常规的图像处理和几何攻击具有很强的鲁棒性。     

Contourlet与小波域鲁棒性水印算法性能比较

与小波变换不同,Contourlet变换通过各向异性基实现了图像的多尺度多方向性分解,更能捕获图像的曲线奇异性和匹配人类视觉特性。通过分解系数的视觉显著性决定水印强度,不同子带自适应地嵌入水印信号,提出了一种鲁棒性感知水印嵌入算法;该算法在小波分解和Contourlet分解的两种多分辨率框架下对常见水印攻击进行了实验测试。实验结果表明,在同等水印嵌入算法情况下,基于Contourlet和基于Wavelet变换的水印算法都能够抵抗常见攻击手段,但是Contourlet变换算法具有更高的安全性、鲁棒性和不可见性。     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

基于混沌和SVD DWT的稳健数字图像水印算法*

针对现有适用于图像的数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题,提出一种稳健的数字图像水印算法。该算法先对整个图像应用三级离散小波变换,再对低频域运用奇异值分解,并通过修改奇异值,嵌入经过混沌置乱的水印图像的奇异值,在小波变换域的中频系数上嵌入水印信息。水印检测时,分别在中频区域和低频提取水印并进行比较,采用效果较好的水印作为检测水印。实验结果表明,该方法对一般的信号处理操作及几何攻击等均具有较好的鲁棒性。     

量子图像水印技术在电力大数据中的应用

为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。     

一种新颖的图像水印嵌入方法

An novel embedding method for image watermark based on wavelet transform is proposed. With this method ,the value of each pels is modified directly,so that a bit of watermark information is embedded in every pel-s. Before emeded,the original image is decomposed by wavelet transform,and then,a correlation mask for every imagepels is confirmed by the characteristic and tree structure ralation of the wavelet coefficients. At last, the modified val-ue of every pels is controlled by its corresponding mask for watermark information embedded. The experimental re-sults show that the embedded digital watermarks with this proposed method are invisible and robust enough againstthe commonly used image processing techniques.     

Tetrolet变换和SVD结合的盲检测稳健数字水印嵌入策略

提出了一种Tetrolet变换和奇异值分解(SVD)相结合的图像盲检测稳健数字水印算法。该算法先对二值水印图像进行双因子混沌加密预处理;对原始载体图像进行二级Tetrolet变换,并将二层低频子带系数进行分块SVD分解;最后将加密的水印信息量化嵌入SVD最大系数中。水印检测时,无需原始载体图像和原始水印图像的参与,实现水印信息盲提取,提高数字水印系统的实用性。仿真实验结果表明,在保证水印安全性和不可感知性的基础上,该算法对常规图像处理、几何攻击等均具有较好的稳健性。     

Hybrid Watermarking and Encryption Techniques for Securing Medical Images

Securing medical data while transmission on the network is required because it is sensitive and life-dependent data. Many methods are used for protection, such as Steganography, Digital Signature, Cryptography, and Watermarking. This paper introduces a novel robust algorithm that combines discrete wavelet transform (DWT), discrete cosine transform (DCT), and singular value decomposition (SVD) digital image-watermarking algorithms. The host image is decomposed using a two-dimensional DWT (2D-DWT) to approximate low-frequency sub-bands in the embedding process. Then the sub-band low-high (LH) is decomposed using 2D-DWT to four new sub-bands. The resulting sub-band low-high (LH₁) is decomposed using 2D-DWT to four new sub-bands. Two frequency bands, high-high (HH₂) and high-low (HL₂), are transformed by DCT, and then the SVD is applied to the DCT coefficients. The strongest modified singular values (SVs) vary very little for most attacks, which is an important property of SVD watermarking. The two watermark images are encrypted using two layers of encryption, circular and chaotic encryption techniques, to increase security. The first encrypted watermark is embedded in the S component of the DCT components of the HL2 coefficients. The second encrypted watermark is embedded in the S component of the DCT components of the HH₂ coefficients. The suggested technique has been tested against various attacks and proven to provide excellent stability and imperceptibility results.     

基于CT-SVD彩色图像盲水印方案

介绍了采用Contourlet变换的多尺度性、多方向性和SVD分解的稳定性特征对彩色图像嵌入数字水印的方法.先将RGB空间彩色图像转换为YUV空间,对明亮度分量Y进行Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的系数,然后为了满足水印的不可见性和稳健性,对低频系数进行分块SVD分解,根据二值水印值修改左奇异矩阵U.     

基于对数变换的DWT-SVD域水印算法研究

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的水印算法。首先将置乱加密后的图像无重叠地分成32×32子块,对各个子块进行小波变换和奇异值分解后,然后选择部分奇异值进行对数运算,最后依据水印信息位进行水印的嵌入。实验结果表明该算法既能保证水印的不可见性又拥有抗JPEG压缩的稳健性,对恶意篡改敏感,能够有效的将JPEG压缩与恶意篡改区分开来。     

基于DCT变换及SVD处理的音频数字水印算法

提出了一种基于离散余弦变换及奇异值分解的音频水印算法。首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值,然后对所得奇异值进行基于音频信号变换域性质的调制,并对音频信号进行离散余弦变换并计算水印嵌入点,最后将经过调制的水印信号嵌入。仿真试验证明这种自适应音频数字水印算法具有稳健性和不可觉察性。     

一种基于熵理论的自适应水印嵌入算法

为了提高数字图像嵌入水印时的不可感知性与鲁棒性,提出一种利用图像信息熵与边缘熵理论并结合果蝇优化算法的水印嵌入方案。首先对载体图像进行分块,并计算每个分块的信息熵与边缘熵,将每个分块的2个熵值相加并排序。然后根据嵌入水印的容量选择熵值较高的分块,并将每一位水印信息嵌入到经过小波变换与奇异值分解的分块中。最后为了进一步平衡嵌入水印不可感知性与鲁棒性之间的矛盾,利用果蝇算法对嵌入水印的强度进行自适应优化。实验结果表明该方法具有更好的不可感知性,在面对多种类型、多种强度的模拟攻击时比同类算法表现出更强的鲁棒性。