一种基于H.264压缩域的鲁棒性视频水印算法

在现有视频水印算法的基础上,结合H.264编码标准的新特性,提出一种基于H.264压缩域的鲁棒性视频水印算法.利用子块的纹理复杂性,将I4宏块中有较多非零量化系数的4×4子块作为嵌入区域,针对已有算法中比特率增加这一问题,该算法利用不同帧内预测模式下DCT系数的分布特点确定概率矩阵,据此通过改变子块的非零量化系数个数的奇偶性将水印嵌入到每个I帧亮度块量化后的DCT系数中.仿真结果表明,该算法对视频码率的影响较小,在保证视频水印的不可见性和鲁棒性的前提下,使得水印嵌入容量有了较大提高,同时该算法能够满足实时盲检测的要求.     

基于对象的抗几何攻击的视频水印算法

MPEG-4标准中基于对象的编码方法具有较好的交互性、可存取性,同时也带来了版权保护的问题.为此,提出一种基于对象的水印算法,该算法使得视频对象从一个视频序列被移动到另一个序列中,仍然能正确提取出水印.该算法通过Radon变换校正视频对象的旋转角度和缩放尺度,将水印嵌入到SA-DCT域中的部分系数中.实验结果表明,该算法能够和MPEG-4编码器有机整合、失真小,能抵抗旋转、缩放等几何攻击.     

抗几何攻击的小波变换域图像水印算法

综述了抗几何攻击的水印技术的研究现状,并提出了一个基于小波变换的有意义图像水印算法.该算法具有如下特点:(1)应用BCH编码和二维交织技术,具有纠正随机错误和突发错误的能力;(2)应用图像配准技术,能够抵抗旋转、缩放和平移(RST);(3)在512×512×8bits的图像中隐藏高达536bits的信息.实验结果表明:该算法所隐藏的水印不但可以对抗一般的信号处理,还可以抵抗RST、改变长宽比、小尺寸裁剪、随机去行去列和伴随裁剪的旋转等几何攻击.相对于目前的一些水印算法,本文算法具有隐藏数据量大和更好的特别是对抗几何攻击的稳健性等优点.     

一种基于三维小波变换的视频水印算法

提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法．算法以二值图像作为水印，并利用三维小波变换（3D-DWT）和扩频技术，首先对水印图像进行随机置乱预处理以增强其安全性能；然后对宿主视频进行视频分割，并分别对得到的各序列作三维DWT变换；最后选取视频帧并将水印嵌入相应三维DWT系数中．实验结果表明，算法具有较好的不可见性，并且针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性．     

基于脆弱水印的H.264视频完整性认证方案

为了解决低码率视频完整性认证问题,提出了一种基于脆弱水印的视频认证方案．在H.264视频编码时,首先根据I帧DCT低频量化系数关系生成认证码,然后以水印的形式把认证码嵌入到I帧DCT高频量化系数中; 在视频解码阶段进行认证,水印提取不需要原视频作参考．仿真结果表明,所提出的方案具有较小的码率变化和视频失真,保证了方案的有效性．     

一种基于三维小波变换的视频水印算法

提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法.算法以二值图像作为水印,并利用三维小波变换(3D-DWT)和扩频技术,首先对水印图像进行随机置乱预处理以增强其安全性能;然后对宿主视频进行视频分割,并分别对得到的各序列作三维DWT变换;最后选取视频帧并将水印嵌入相应三维DWT系数中.实验结果表明,算法具有较好的不可见性,并且针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性.     

一种抗几何攻击的小波域盲图像水印算法

小波变换拥有良好的空间——频率局部化特性和与人眼视觉特性相适应的变换机制,但不具有平移、旋转和缩放不变性.采用该类方法的数字图像水印抗噪声攻击和压缩攻击有一定鲁棒性,但抗几何攻击的能力较差.为此提出一种抗几何攻击的小波域数字图像水印算法.算法在水印嵌入时,先对载体图像进行小波分解并对低频子图进行分块,然后对各个子块根据量化规则重复嵌入相应的1bit水印信息;增加低频子图的纹理区的量化步长以提高纹理区噪声掩蔽性.实验结果表明,该水印算法容量较大,提取过程不需要原始图像;有很好不可见性;能抵抗常见几何攻击,对于高斯噪声和JPEG压缩等其它攻击也具有较强的鲁棒性.     

基于三维小波变换和HVS的视频水印算法

针对数字视频的版权保护,提出了一种以二值图像作为水印和基于三维小波变换及HVS特性的视频水印算法.首先对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,利用基于方向经验模式分解的视频场景分割技术将视频信号切分为不同的场景,通过密钥从中选取若干场景进行三级三维小波变换.再借助HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使水印自适应被嵌入到低频子带的重要系数中.实验结果表明,文中的算法具有较好的不可见性,对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG压缩等攻击具有很好的鲁棒性.     

基于Contourlet变换的彩色图像双水印算法

针对一些用于标识和篡改定位的双水印在抗几何攻击方面表现不好的问题,提出了一种基于Contourlet变换的彩色图像双水印算法。该算法首先在红绿蓝(red green blue,RGB)颜色空间,对G分量进行Contourlet变换和QR分解后嵌入鲁棒水印;其次,提取R、G、B三个通道的特征信息,构成可对该图像进行篡改定位的脆弱水印,在B分量上嵌入该脆弱水印,得到含双水印的彩色图像;最后,采用盲提取水印算法提取脆弱水印和鲁棒水印。选取不同刑侦图像进行实验,实验结果表明,脆弱水印能够准确检测篡改位置;鲁棒水印在抵抗剪切、旋转、缩放、随机打马赛克、噪声等几何攻击方面鲁棒性较好。     

基于小波域的视频水印算法

该文基于小波变换特性，根据物体的运动和视频信号内容的纹理复杂度，将小波系数进行分类，根据分类结果并利用相邻帧的统计特性，将水印嵌入小波的低频子带中。仿真实验结果表明该视频水印嵌入算法对于多种攻击，如MPEG压缩编码、丢帧和帧重组等具有很好的稳健性。     

基于小波变换和矢量变换的数字水印技术

数字水印技术是数字产品产权保护的有效手段之一。根据小波变换和矢量变换的特点，利用人眼视觉特性，对原始静态图像的水印嵌入进行了研究，提出了一种水印嵌入算法，实现了在原始静态图像上嵌入二值图像水印，水印检测为恢复性检测。实验结果表明，该方法能很好地保持图像质量，并且在抗常规的信号处理如加噪、滤波及有损压缩方面表现出良好的稳健性。     

一种基于二维DFT的一对多非对称数字水印算法

针对当今水印系统中的公开验证难题及水印存储信息量大的问题,提出了一种一对多的非对称数字水印算法。该水印算法基于二维离散傅立叶变换(2DFT)。参考水印的相位在2DFT域中被任意地改变,从而得到不同的嵌入水印。这些嵌入水印彼此相关,并且和参考水印均有相同的互相关性。通过比较互相关系数值和判决门限,实现水印检测。仿真结果表明,选择恰当的判决门限,参考水印能正确地检测嵌入水印,而由参考水印生成的其它嵌入水印却不能实现水印检测。参考水印的信息公开不会降低嵌入水印的安全性。因此,该算法实现水印的公开验证,同时只需存储一个参考水印就能检测多个嵌入水印,降低了水印存储信息量。     

基于小波和复倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波分解和复倒谱的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解，提取出小波近似分量，从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性，对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算，最终把水印嵌入到语音复倒谱域中，实现了在语音信号中嵌入二值图像，提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。     

一种基于脊波变换的数字水印算法

该文针对脊波变换能有效表示二维图像线性奇异性的特点,提出了一种脊波域鲁棒数字水印算法。对图像进行分块有限脊波变换,有选择地在脊波域最大能量方向上的中频系数中嵌入水印,采用奇异值分解方法提取水印提高了检测性能。实验结果表明,算法对噪声、压缩、不规则剪切、亮度、对比度等攻击有较强的鲁棒性。     

基于二维小波变换的双彩色图像数字水印算法

在一般水印研究的研究上，提出了一种基于离散小波变换（DWT）的双彩色图像水印算法（DCIW），通过不同色彩空间的相互转换，利用二维DWT变换对图像进行多尺度分解，将彩色数字水印图像植入彩色图像中，并通过滤波过程，能将彩色水印图像完整地抽取出来，通过多项实验证明，该算法对剪切、有损压缩、平滑、放缩等操作均具有较强的鲁棒性。     

一种基于镜头分割的视频水印方案

针对视频水印常见的共谋攻击和时间同步攻击两种攻击方式,在对逐帧嵌入方法抗时间同步攻击问题的基础上提出了一种基于镜头分割的视频水印模型;通过在各帧图像变化不大的场景内嵌入高度相似的水印信息,在各场景之间嵌入不相关的水印信息达到抵抗共谋攻击的目的;通过有限状态机来生成用于各个镜头的嵌入密钥,在检测时有限搜索这些密钥实现时间同步。仿真结果表明,该算法不仅具备了较好的抵抗共谋攻击的能力,同时还提高了逐帧嵌入方法抗时间同步攻击问题的算法对抗帧删除攻击的能力。     

一种基于DWT的数字水印新算法

提出了基于DWT与迭代混合的图像水印算法,在小波变换的高频子带应用迭代混合技术嵌入灰度图像作为水印.仿真实验结果表明本文所提出的水印算法对于剪切和添加噪声等攻击具有较好的抵抗能力,是迭代混合技术在数字水印方面的一个成功应用.     

一种基于DWT的数字水印新算法

提出了基于DWT与迭代混合的图像水印算法,在小波变换的高频子带应用迭代混合技术嵌入灰度图像作为水印。仿真实验结果表明,该水印算法对于剪切和添加噪声等攻击具有较好的抵抗能力,是迭代混合技术在数字水印方面的一个成功应用。     

Robust Audio Blind Watermarking Algorithm Based on Haar Transform

To solve the problem of low capacity of audio watermarking information and poor robustness of impact resistance, a digital audio watermark algorithm based on wavelet transform is presented in this paper. In this algorithm, the fine and approximate components are obtained when the Haar wavelet base is used to convert each frame of the audio signal to its discrete transform. Then the HAS algorithm is applied to the fine component embedded with watermark to realize encryption process. The original audio carrier signal is not needed in extraction, as long as the signal is embedded after the frame is divided. The first two sections of each frame are implemented in Haar transform respectively to get the fine and approximate component. The watermark images are obtained from the former two fine components of the energy watermark sequence after calculating, comparing and extracting. The simulation results show that there is a certain transparency for the algorithm, a good robustness against the resampling and low pass filtering attack.