非线性尺度空间自适应均衡水印算法

针对线性尺度空间水印算法嵌入水印位置定位不够精确,嵌入强度参数选取随机,提出一种非线性尺度空间自适应均衡水印算法。利用KAZE算法提取并筛选出非线性尺度空间稳定性强的特征点,构建嵌入水印区域;将水印图像奇异值分解,构造新矩阵作为待嵌入水印载体,通过调整果蝇优化算法的适应度函数计算嵌入强度,结合DWT-SVD算法自适应完成嵌入水印过程。对受到攻击的水印图像提取特征点,合成特征区域矩阵,使用嵌入水印的逆过程,提取水印。实验结果表明,PSNR值均达到44 dB以上,平均◢NC◣值高达0.99,有效均衡了水印算法的不可见性和鲁棒性。     

基于DWT和SVD的自适应数字音频零水印算法

为了对数字音频的版权进行有效的保护,结合人类听觉系统和奇异值分解的重要特性,提出了一种小波域数字音频零水印算法。用混沌序列对水印图像进行加密,根据音频信号的时域局部特征选择最适合于构造零水印的音频段,对选取的音频段进行离散小波变换,提取小波域的低频分量作奇异值分解,利用低频系数的最大奇异值构造零水印,实现数字音频的版权保护。实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好;对于不同风格的音频信号,算法均具有良好的鲁棒性,能够有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重采样、重量化、剪切以及压缩等攻击。     

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。     

基于DWT-SVD的图像双零水印算法

算法采用双零水印方式,解决不同的数字水印算法问题。首先,利用SVD空间向量表征图像的结构特性的性质解决了以往算法虚警率高的问题。其次,针对嵌入式数字水印算法的鲁棒性低以及嵌入容量有限等问题,提出了一种基于小波变换域的零水印算法,该算法利用小波变换系数构造出能够代表水印信息的特征值,同时算法对原始水印数据进行了双重加密,不仅达到隐藏水印信息、保护版权的目的,而且大大提高了水印信息的安全性。由于算法采用的是零水印的方式,所以能够保证原始载体图像无失真,即良好的不可见性。实验结果表明,该算法具有鲁棒性高、简单易行、虚警率低的优点。     

针对彩色图像的新型零水印算法

为了在不破坏图像质量的前提下对图像进行版权保护,提出一种针对彩色图像的零水印算法。算法利用原始图像小波变换后的特征信息与有意义的版权信息结合构造出零水印,加密之后再注册到IPR信息数据库里。版权信息预处理中应用Arnold变换,算法还利用了图像奇异值稳定性良好的特点。实验结果表明,这种算法对常见的图像攻击具有很强的鲁棒性,有效解决了水印鲁棒性与不可感知性之间的矛盾,同时克服了传统零水印算法中只能依靠检测零水印之间的相似度来判定图像版权归属的缺陷。     

基于奇异值分解的双重变换域图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解的离散小波和离散余弦双重变换域数字图像水印算法。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的水印不可见性,而且对常规攻击和几何攻击都具有较好的鲁棒性,且该算法采用灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

一种基于DWT域的数字图像零水印算法

提出了一种新的基于DWT和SVD变换技术的数字图像零水印算法。该方案利用载体图像变换后的特征信息与水印信息构造出版权信息,最后经加密再注册到IPR中;而检测水印时,需要版权信息与载体图像的特征信息;此外,算法还应用了图像置乱与混沌加密的方法,提高了鲁棒性和安全性。实验证明,此水印方案不改变载体图像的任何数据,而对常见的图像处理及几何变换攻击却有很强的鲁棒性,有效地解决了水印的鲁棒性与不可感知性之间的矛盾。     

基于混沌和HVS的小波域自适应图像水印算法

针对常规的小波域水印算法自适应性差的缺陷,提出了一种新的基于混沌和人类视觉系统的小波域自适应图像水印算法。首先对载体图像进行二级DWT变换;然后对特定的中频子带进行分块,并对每块做SVD分解;最后将Logistic混沌置乱后的二值水印信息嵌入到每块的最大奇异值中,嵌入的强度根据HVS原理自适应地进行调整。仿真实验表明,该算法不仅具有很好的不可见性,且对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性。     

Arnold置乱在零水印中的二次复用

为了提高水印的鲁棒性和减小对应版权信息的大小,本文提出了一种基于Arnold变换、DWT和SVD的零水印算法。该算法将载体图像进行DWT变换,对低频子带进行分块SVD;比较置乱后的最大奇异值的大小,若大于则对应位为1,否则为0;将结果与预处理过的水印做异或运算,得密钥矩阵。该矩阵为检测水印提供密钥。实验证明,本算法对图像压缩、滤波、模糊、噪声及脏图具有良好的鲁棒性。     

基于ZUC与DWT-SVD的交换加密水印算法

为了有效解决多媒体数据在传输、存储过程中的安全及版权保护问题,提出基于祖冲之序列密码算法(zuc)与离散小波变换—奇异值分解(DWT-SVD)的交换加密水印算法.该算法基于奇异值不变性,将水印嵌入到奇异值中,通过ZUC算法分别对奇异值矩阵集合、奇异矩阵集合置换加密.水印嵌入操作与加密操作的先后顺序不影响含水印密文的生成,且从含水印密文和解密后的明文中都能提取完整的水印.实验表明,水印的不可见性较好,算法有较高的安全性并具有—定的鲁棒性.     

一种基于混沌置乱和SVD的小波域盲水印算法

提出了一种基于混沌和奇异值分解相结合的数字水印算法.该算法对原始图像做离散小波变换后得到4个子带,并将低频子带(LL1)分成互不重叠的8×8分块,然后对每一块做奇异值分解,将混沌置乱后的水印信息嵌入每块中最大的奇异值中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性.     

基于奇异值分解的彩色图像水印算法

数字水印是将身份确认信息或保密信息镶嵌于图像中的一种技术,可靠的水印能为信息的安全提供可靠的保证.提出了一种基于奇异值分解的彩色图像水印算法.首先对彩色图像的RGB色彩空间的绿色分量无重叠地分成8×8块,对各个子块进行奇异值分解,最后将二值图像混沌置乱加密后随机嵌入到各个子块的奇异值中.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规的图像处理具有较好的稳健性.     

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.     

一种改进的魔方数字水印算法研究

为了提高数字水印算法的安全性和鲁棒性,在研究了各种常见的水印算法优缺点的基础上,提出了一种改进的基于魔方概念的数字水印算法。首先通过魔方混沌算法将原始水印转化为噪声信号,以提高水印安全性。再结合离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)嵌入水印,以提高水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,在确保不可见性的基础上,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的彩色图像水印算法

针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点, 提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×8的分块, 借助密钥选取待嵌入水印的分块并对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对低频子带与高频子带进行奇异值分解, 在低频和高频子带奇异值分解后的奇异值矩阵分别采用量化和关系的嵌入策略嵌入预处理后的水印。实验表明, 该算法实现简单, 具有较好的不可见性。与其他算法相比, 该算法具有更好的鲁棒性能。     

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。