基于人类视觉特性HVS和DWT的数字水印算法

伴随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,如何保护多媒体信息的安全成为国际上研究的热门课题。数字水印技术是保护版权和认证来源及完整性的新型技术,提出了一种基于人类视觉特性HVS和DWT的静态图像数字水印算法,借鉴了人类视觉特性HVS算法的思想,并做了一些改进。实验表明该算法稳健性较好,有一定的抗裁剪、噪声、压缩和涂改的能力,并且算法复杂度较低,实用性较强。     

一种基于HVS的图像自适应盲水印算法

利用人眼视觉系统对背景亮度和纹理的掩盖特性,对小波变换后的系数进行分类,分类的结果是基于图像特征的。对二值水印图像预处理后,根据分类结果采用不同强度自适应的嵌入水印,嵌入采用奇偶判决法则。水印的提取不需要原始载体图像和原始水印图像。实验结果表明,此算法的不可觉察性很好,并对一些诸如中值滤波、JPEG有损压缩、附加高斯噪声、裁剪等各种图像处理攻击有较强的鲁棒性。     

基于模糊聚类方法的盲文本水印算法研究

利用模糊聚类理论及汉字的属性特征,提出了一种针对中文文本文档的盲水印算法.根据人类视觉系统的特点,将汉字按照汉字结构类型、汉字笔画数和使用频率进行分类,选择其中汉字笔画数较少、使用频率较高的类别进行水印嵌入,水印检测无须原始文档.实验表明该算法在面对文本的局部删减、添加、格式调整攻击时具有良好的鲁棒性.     

基于模糊聚类分析和HVS的自适应彩色图像水印算法

结合模糊C均值聚类算法和人眼视觉特性,提出了一种新的自适应彩色图像水印算法。首先,将彩色图像经模糊聚类分析,选取出适合于水印嵌入的位置;然后,分别在R、G、B 3个通道中利用小波域的视觉掩蔽特性自适应地修改水印嵌入强度,提取时,不需要用到原始图像。实验结果证明,含水印的彩色图像没有出现任何可感知的视觉失真,同时,该算法对一定的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

一种基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法

提出一种新的基于模糊聚类和奇异值分解的水印算法.利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应,在载体图像空域进行模糊聚类(FCM)寻找图像纹理复杂的子区域来作为嵌入水印的位置,再用奇异值分解(SVD)实现水印的嵌入.实验表明,该算法有效地平衡了水印的鲁棒性和视觉上的不可见性之间的矛盾.     

一种新的基于图像内容的量化盲水印算法

在小波域利用人类视觉系统(HVS)自适应量化小波系数,再依据小波系数自身特点自适应调整来完成水印的嵌入,利用高斯序列增加水印的安全性,提取水印不需要原图,能同时进行版权保护和内容真实性认证.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、叠加噪声等常规图像处理具有较好的鲁棒性,对剪切、替换等恶意图像篡改能准确定位出篡改区域.     

一种基于DWT的自适应扩频盲检数字水印算法

提出了一种基于DWT的自适应扩频盲检测数字水印算法。算法将图像的Y分量作小波分解后的中低频子带作为嵌入空间,根据HVS特性计算水印自适应强度因子,对二值水印图像进行混沌调制与Hamming编码,实现了水印的自适应嵌入与盲提取。实验结果表明,该算法对于常见的图像处理具有较强的鲁棒性。     

基于DWT的彩色图像水印不可感知性评价

水印的不可感知性是评价水印算法性能优劣的重要指标之一,传统图像质量评价模型PSNR不能很好地评价水印化图像的质量.本文通过分析彩色图像中背景亮度、纹理、频率以及颜色对人类视觉的掩蔽,提出了一个基于DWT的彩色图像视觉掩蔽强度计算方法,并据此为彩色图像中各像素设置视觉质量掩蔽权值,得到了一个彩色图像水印不可感知性评价模型.实验结果表明新模型优于传统模型PSNR,其评价结果更接近人的视觉感觉.     

基于HVS和量化的自适应盲水印算法

提出了一种基于HVS和量化的自适应盲水印算法,基于HVS的视觉模型使用亮度掩蔽系数,纹理掩蔽系数,频率掩蔽系数来自适应地调整水印的嵌入强度。算法选择在DCT域,通过用JPEG量化表量化DCT系数,比较量化后的DC系数|DC|与选定的量化后的AC系数|AC|之间的关系来嵌入和提取水印,并实现了水印的盲检测。由于DCT系数基于JPEG量化表来量化,对JPEG压缩具有很好的抵抗能力,对叠加噪声、模糊等常规的图像操作也具有很好的鲁棒性。实验结果证明,该算法是一种行之有效的方法。     

一种基于DCT的模糊聚类自适应水印算法

在DCT域提出了基于模糊和人类视觉系统的新颖的数字水印算法,该算法将图像块按照亮度和纹理进行分类,可以自适应地根据图像特点嵌入水印。水印为二值图像,根据块分类以不同的嵌入强度嵌入到所选择块的中频系数中。该方法允许在一定的视觉距离下嵌入更为鲁棒的水印,达到鲁棒性和不可见性的良好折衷。仿真结果显示了该方法可以抵抗如压缩,加噪等常用攻击。     

一种基于模糊控制的图像水印新算法

考虑到算法的复杂度,如何加以控制,把水印只嵌人在图像视觉掩蔽性较强的区域,是水印技术研究的热点问题之一。文章提出了一种基于模糊控制的图像水印有选择性嵌入算法。该算法通过定性分析图像视觉掩蔽性的强弱,采取似末位淘汰的模糊控制规则来选择掩蔽性较强的区域,然后直接嵌入水印,在提高水印图像保真度的同时,克服了基于隶属度嵌入算法计算复杂、对噪声以及孤立点数据比较敏感等缺点。计算机仿真结果验证了文中算法的有效性。     

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.     

一种新颖的灰度图像盲水印算法

提出了一种小波域的数字水印算法,以一幅(64×64×8)bit的灰度图像为水印嵌入宿主图像,而且实现了盲检测。为了增强水印信号的安全性,采用了基于混沌和位平面的水印加密算法,实验表明,该算法有很好的不可见性,对压缩、滤波等操作有较强的鲁棒性。通过分析提取的水印,还可以对图像的篡改进行精确的定位。     

基于人类视觉特性HVS和DWT的数字水印算法

伴随着网络技术和多媒体技术的飞速发展，如何保护多媒体信息的安全成为国际上研究的热门课题。数字娈粤技术是保护版权和认证来源及完整性的新型技术，提出了一种基于人类视觉特性HVS和DWT的静态图像数字水粤手法，借鉴了人类视觉特性HVS算法的思想，并做了一些改进。实验表明该算法稳健性较好，有一定的抗裁剪、噪声、压缩和     

基于扩频技术的图像盲水印算法

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点。本文把扩频通信的理论和方法引入到小波域数字水印系统中,提高了数字水印的隐蔽性和稳健性。水印信号经过伪随机序列调制扩频后,结合人眼视觉系统的纹理掩蔽特性和刚刚可分辨门限嵌入到载体图像的小波变换域。水印信息的检测不需要原始载体图像。该水印算法嵌入水印后难以察觉,对裁剪、噪声干扰、JPEG有损压缩和低通滤波有较强的鲁棒性。     

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。