基于纹理特征和分形调制的盲水印算法

为了解决水印盲检测中的水印定位问题,提出了一种在小波变换域中基于图像纹理特征和分形调制的盲水印算法.以熵值和方差等特征值作为划分图像块类型的依据,从中选择适当的区域嵌入水印.水印序列采用通过分形调制产生的分形序列.检测算法无需原始图像,只需要保留块嵌入位置作为密钥.实验结果证明,该算法具有很好的鲁棒性和不可见性.     

小波域中基于分形压缩的数字图像盲水印算法

在小波域中利用分形压缩理论提出了一种图像数字水印算法.对图像进行小波变换后,首先将整个小波树分成3个方向的小波子树,然后按照方向性小波树进行分形编码,并通过对分形编码仿射变换的不同分类实现数字水印的嵌入,而且为了增加水印破解的难度,水印信息经过了行、列两个方向的混沌置乱.另外,水印检测时也不需要原始图像.实验结果表明,该算法不仅克服了传统分形算法运算量大的缺点,而且对JPEG压缩、高斯噪声、剪切等攻击也有较强的抵抗能力,水印的鲁棒性和稳健性较好.     

基于DWT的数字图像水印算法研究

研究了一种基于小波变换(DWT)的自适应图像水印算法。该算法引入了基于噪声可见函数(NVF)的感知模型来描述图像的局部特征,并根据此模型决定水印信息的嵌入深度。水印嵌入过程是:首先对载体图像进行小波分解并选择中频部分做为水印的嵌入区域;然后通过计算中频部分的噪声可见函数决定嵌入因子;最后通过小波反变换得到嵌入水印的图像。实验证明,该算法对具有不同特性的灰度图像的自适应性较强,且对常见的攻击具有较强的鲁棒性。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于分形和HVS的小波域数字图像水印算法

针对数字图像版权的保护,本文提出了一种基于分形的小波域数字图像水印算法。首先将载体图像进行Haar 小波变换,将小波系数树分为同方向小波树,并在同方向小波树中构造域子树和值子树,通过分形匹配将域子树分为嵌入域子 树和非嵌入域子树,然后在嵌入域子树中加入水印。在水印嵌入时,只嵌入部分水印信息来减少水印的嵌入量,同时运用人类 视觉系统HVS 模型控制水印嵌入的强度,保证其不可见的同时最大限度增强了其鲁棒性并实现了水印的盲提取。     

基于整数小波变换的图像盲数字水印算法

为了提高基于小波变换的图像数字水印算法抵御缩放等攻击的能力,提出了一种基于整数小波变换的图像盲数字水印算法.采用的整数小波变换利用了小波的多分辨分析特性能有效地匹配人类视觉系统模型的特点,更好地兼顾了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾;算法中将嵌入的水印作为二值图像进行处理和隐藏,增强了水印所含信息的丰富性和直观性;多个水印副本的嵌入提高了图像抵御攻击的能力;数学形态学中的腐蚀与膨胀运算的运用提高了提取出水印的可辨识度.经过实验证明该算法具有较好的鲁棒性及实用性.     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

一种DWT域基于IFS的数字水印算法

提出了一种小波域基于迭代函数系(IFS)的双重数字水印算法。即将水印信息通过IFS变换为自相似水印分形图,利用拉普拉斯图像边缘检测的方法将水印信息嵌入小波域低频逼近系数中。实验证明该算法具有很好的鲁棒性,同时保证了水印的不可见性。     

图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法

目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换（SIFT）特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

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。     

一种基于DWT的R-F数字水印技术

文章提出一种R-F(Robust-Fragile)数字水印新算法。该算法利用小波多尺度方法提取图像的边缘特征,将其作为数字水印自适应地嵌入到原始图像的小波域中。边缘水印与图像内容相关,因此,可将其看作图像的数字指纹。在水印提取阶段,利用相关运算可以检测水印的存在性,而利用比较运算可以判断出原始图像被篡改的部位。因此该算法具有鲁棒性和脆弱性水印的双重特点。实验验证了算法的有效性。     

双重保护的半盲彩色数字水印算法

研究了一种基于DWT与SVD相结合的半盲彩色数字水印算法,鉴于嵌入水印的实用性,原始图像与水印图像采用的都是彩色图像。在置乱变换系数和半盲水印的双重保护下,提高了水印的安全性,奇异值分解对常见的几何失真是稳健的,而小波分解可以把图像的主要能量集中到低频域中,结合它们的优点可以更好地提高水印的抗攻击性。实验结果表明,嵌入水印后的图像在加噪、滤波(如模糊、锐化)、缩放、旋转、剪切和有损压缩等攻击后,其提取水印与原始水印仍有较高的相似度与峰值信噪比,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于分形变换对比度因子的图像数字水印新算法

分形变换的独特原理使得必须研究针对其特点的水印算法,通过对图像分形变换压缩过程中有关参数的分析和试验,选择变换过程中值域块和其最佳匹配块之间映射关系的对比度因子参数进行调制实现水印的嵌入和提取,该算法能够在低计算复杂度下嵌入较大的水印容量而不会对图像质量产生可感知的影响,提取算法避免了水印信息不同步造成的信息丢失问题,提高了水印检测的准确度。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种新颖的自适应水印算法

目前有很多基于离散小波变换(DWT)的水印算法,但结合分形编码技术的很少。提出并实现了一种新的自适应水印算法。该方法能利用人眼视觉特性和分形误差,自适应控制水印的嵌入位置,能有效地改善水印图像的视觉质量; 同时,也提高了水印系统的安全性。在低分辨率图像中嵌入水印,该方法效果较佳。实验结果表明,使用该方法嵌入的水印具有较好的不可感知性和鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率。     

基于模糊聚类的小波域数字图像水印算法*

结合人眼视觉系统的感知特性与图像的局部相关特性,提出了一种基于模糊聚类的小波域数字图像水印嵌入方案.该方案首先对原始载体图像实施小波变换;然后结合视觉感知特性,在小波域内进行模糊C-均值(FCM)聚类分析,自适应确定出数字水印的嵌入位置与嵌入强度;最后利用图像自身的局部相关性,通过修改小波系数值,将数字水印嵌入到宿主图像内.该方案在提取数字水印信息时,不需要原始载体图像.实验结果表明,该自适应小波域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性.     

一种基于多小波变换的数字图像水印算法

提出了一种基于离散多小波变换（DMT）的数字图像水印算法。首先对图像作GHM多小波两层和三层分解来嵌入水印信息,然后根据多小波的特征改进Dugad 的阈值选取公式,最后采用一种新的图像质量标准来评价水印图像和原图像的相关性。实验证明在GHM多小波变换域中嵌入水印比在DWT域中嵌入水印具有更好的鲁棒性。     

一种基于DWT的彩色图像数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换（DWT）的彩色图像数字水印算法，算法选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印，利用人类视觉系统（HVS）的特性，定义视觉掩蔽函数，将二值图像加密后自适应地嵌入到Y分量的DWT系数中，从而兼顾了水印的不可见性的鲁棒性，该算法既能在有源的条件下提取出嵌入的图像水印，也可以在无源的情况下，检测出水印的存在性，因此具有灵活性和应用范围广的特点，大量仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于小波域方向树结构的图像水印算法

在小波变换域中,不同分辨率上、同方向子带内、相同空间位置的小波系数之间有较强的相似性,该文提出了一种基于小波域方向树结构的图像水印算法。该算法利用支持向量机建立小波系数方向树结构模型,通过调整模型的输出值与目标值的大小关系来隐藏水印。提取水印时,不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印嵌入容量大、隐蔽性好、安全性强、性能优越。     

基于IWT和HVS的彩色图像盲水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的研究,提出了一种基于整型小波变换（Integer Wavelet Transform,IWT）将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。采用YCbCr色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统特性（Human Visual System,HVS）实现彩色水印嵌入位置的自适应确定;彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验证明,嵌入水印后的图像具有很好的不易觉察性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。