基于DCT和量化的彩色图像数字水印算法

给出了一种在DCT域中嵌入彩色图像数字水印的算法，首先对水印进行预处理，嵌入时将原始图像红、绿、蓝三个分量分别作DCT变换，选取变换后的低频系数作为嵌入系数，采用量化的方法嵌入水印。算法对于常见的图像攻击，特别是对图像的JPEG压缩具有较好的抵抗性。     

基于DWT域的多通道彩色图像盲水印算法

提出了一种基于DWT域多通道彩色图像盲水印算法。由Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成四进制复合混沌序列对水印进行加密,Arnold变换置乱水印信息以提高水印的安全性;彩色图像的RGB通道变换成小波域,对RGB通道的低频小波系数分块计算奇异值嵌入不同方向的水印;提取水印采用了图像融合技术。实验结果表明,该算法不可见性好、鲁棒性强,能有效地抵抗常见的水印攻击。     

基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法

利用径向基函数神经网络(radial basis function, RBF)把水印嵌入到彩色图像的DCT(discrete cosine transform)域.首先把原始图像从RGB空间变换到YCrCb颜色空间,使得水印的嵌入更加符合人的视觉特性;然后将色度分量(CrCb)进行二维DCT变换,将水印通过量化的方式嵌入到CrCb的直流成分中,以提高水印的不可见性和鲁棒性;嵌入水印的时候,使用密钥来控制水印在图像的嵌入位置,来增强水印的安全性;最后,利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性.仿真试验表明该方法在保证了很好的不可见性的同时,使水印对于常见的图像水印攻击都具有良好的鲁棒性.     

一种基于RGB分解的多重盲水印算法

提出了一种将彩色图像进行RGB分解,然后在各分量形成灰度图像的空间域和小波域嵌入多重水印的算法.该方法增加了水印的嵌入量,并解决了嵌入多重水印之间的干扰问题,同时提取水印时不需要原始图像或原始水印.实验表明,该方法在空间域嵌入的水印对剪切攻击、椒盐噪声攻击等有较好的鲁棒性,而在小波域嵌入的水印对高斯白噪声攻击、JPEG压缩攻击等有很好的鲁棒性.     

一种彩色图像处理的水印新算法

提出一种基于色彩空间变换和离散小波变换(DWT)的彩色图像水印算法.算法首先将彩色原始图像和彩色水印图像从RGB模式转换到YIQ模式,然后将彩色水印图像的Y,I,Q分量分别嵌入到彩色原始图像Y,I,Q分量的DWT变换系数中.该算法的特点是方法简洁,嵌入水印信息量大,提取的水印可视效果良好.通过大量实验表明,该算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性.     

基于双重数字水印的多媒体课件 版权申明与保护方法研究

提出了基于屏幕流彩色图像空间域和DCT频域的双重数字水印自适应嵌入算法。该算法在屏幕流彩色图像的空间域自适应地嵌入可见水印,并将二值不可见水印图像采用混沌序列加密,自适应地嵌入到屏幕流彩色图像的DCT域,形成含有双重数字水印的屏幕流彩色图像。系统测试结果表明,采用该算法嵌入的可见水印比较脆弱,适合多媒体课件的版权申明;嵌入的不可见水印具有较强的鲁棒性,可用于多媒体课件的版权保护。     

基于混沌和小波变换的彩色图像数字水印算法

彩色图像在实际生活中有重要的地位,且基于小波变换的水印算法引起越来越多研究者的关注,本文提出了一种基于混沌和离散小波变换的彩色图像数字水印算法,即把经过混沌置乱处理的彩色水印嵌入到原始彩色图像中.简要介绍了图像小波分解的相关理论,分析了水印嵌入位置,给出了二维Logistic混沌的定义及彩色水印置乱的具体步骤.重点阐述了水印嵌入和提取的算法、实验结果及攻击测试结果.     

DCT与LSB相结合的彩色图像双水印算法研究

为了提高图像水印的嵌入信息量,提出一种LSB和DCT相结合的彩色图像双重水印算法。即将载体图像分解为R、G、B三个色彩分量,分别在R分量和G分量上嵌入水印,对第一重水印图像进行置乱加密,将其嵌入到经8×8分块DCT变换后的R分量中;G分量上的水印则采用空间域的最低有效位方法,先对原始水印进行扩展,再将其嵌入到G分量的各个点像素值的最低有效位。实验表明该算法能有效提高水印的嵌入量,满足数字水印不可见性和鲁棒性的平衡。     

基于DCT与DWT的彩色图像数字水印算法

提出一种基于DCT与DWT域的图像数字水印算法.该算法先将图像从RGB色彩空间转化到YIQ色彩空间,在YIQ模型中取其亮度分量Y进行二级DWT变换,然后再在小波变换的基础上进行DCT变换.根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,选择能量较大的块系数嵌入水印.实验结果表明,该方法可行,并具有较强的抗剪切、几何攻击性.     

基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法

利用径向基函数神经网络（radial basis function,RBF）把水印嵌入到彩色图像的DCT（discrete cosine transform）域。首先把原始图像从RGB空间变换到YCrCb颜色空间,使得水印的嵌入更加符合人的视觉特性;然后将色度分量（CrCb）进行二维DCT变换,将水印通过量化的方式嵌入到CrCb的直流成分中,以提高水印的不可见性和鲁棒性;嵌入水印的时候,使用密钥来控制水印在图像的嵌入位置,来增强水印的安全性;最后,利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性。仿真试验表明该方法在保证了很好的不可见性的同时,使水印对于常见的图像水印攻击都具有良好的鲁棒性。     

基于分块DCT的盲水印算法的研究

为了在保持嵌入强度不变的前提下进一步增强数字水印的不可见性,提出一种自适应盲水印算法,首先将水印图像进行比特位分解,提取其中的一层作为预处理的水印信号,并对其进行置乱处理;然后利用Logistic映射的混沌序列进行调制,构成水印;最后,利用视觉掩蔽特性对载体图像的DCT块进行分类,根据分类结果,对相应的斜方向相邻频域系数之间的差值进行量化和调整以嵌入水印．实验结果表明,该算法对常见的图像处理具有较好的鲁棒性．     

基于DCT系数量化的公开水印方案

在图像的 DCT域嵌入和提取水印的研究中 ,提出了对一幅灰度图像进行压缩、纠错编码等预处理后作为水印信号 ,然后对载体图像的 DCT系数进行量化 ,并根据水印值对其进行调整 ,从而将水印嵌入到载体图像的 DCT系数中 ,水印检测过程完全不需要原始图像的参与。实验结果表明 ,嵌入水印后的载体图像没有肉眼可觉察的明显变化 ,且在经过 JPEG压缩、缩放、剪切等常见的图像处理后 ,仍能检测水印的存在并恢复出水印图像 ,说明水印具有较好的透明性和稳健性。     

一个基于DWT和DCT的盲的数字图象水印技术

数字水印是解决信息安全和版权保护的有效的方法，已成为多媒体信息安全领域的热门技术，本文提出了一种新的基于离散小波变换和离散余弦变换的盲的水印图象嵌入算法，该算法首先对图象进行小波分解，对LL图象按照一定大小进行分块，然后对每一块进行离散余弦变换，把水印图象的值嵌入到变换后的系数上，最后再进行逆变换。把该算法能够经受住噪声、中值滤波、压缩、高通滤波、低通滤波等的处理，具有很强的鲁棒性。     

基于分段混沌系统的MP3数字版权保护技术

结合MP3压缩攻击特点与听觉隐蔽特性,提出了一种用于MP3数字版权保护的DWT和DCT混合域盲水印算法。为了提高数字水印的安全性,将混沌理论引入到音频水印的研究中,将包含版权信息和密钥的二值图像作为水印数据,利用混沌序列将其加密后嵌入到原始音频的频域信号中。提取水印时不需要原始的音频信号,实现了水印的盲提取。提出的数字水印方案包含的版权信息量大,而且对水印信息具有双重安全性。实验表明,水印有很强的鲁棒性和安全性。     

基于人类视觉系统的自适应水印嵌入算法

为了保证水印算法的良好性能，在许多文献中提出自适应水印技术。但是，大多数算法根据单一参数对图像块进行分类，无法实现最优嵌入。为此，提出了一种新颖的基于DCT变换域的自适应数字水印嵌入算法。该算法首先将原始图像块按照图像块的多个特性参数分成不同的类，在嵌入过程中考虑到人类视觉系统（HVS）的特点，在不同类的块中嵌入不同的水印能量，从而使算法具有自适应能力。仿真实验表明，该算法对常见的一些数字图像处理操作具有较强的鲁棒性，同时能保证含水印图像的质量。     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

彩色图像YCbCr域自适应数字水印算法

提出了一种用MATLAB实现的彩色图像水印算法。利用彩色图像在YCbCr域内对色差分量的DCT系数的改变加入水印,将色差分量矩阵进行8×8分块,根据每个小块内边缘点的密度将所有小块分成两类,不同类的小块分别按照不同的拉伸因子,加入水印信息。由于水印加入过程中考虑到人类视觉系统的纹理掩蔽功能,使得添加的水印具有自适应性。经试验测试,提出的算法实现的水印对于诸如JPEG压缩、放大缩小等常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

基于图像分割和SVD的数字水印算法

利用图像分割法,提出了基于图像分割和SVD的数字水印算法。该算法将原始图像划分为许多不同的区域,对于不同的区域,分别采用同一区域块用统一的量化步长和同一区域用基于统计特性的自适应量化步长等两种形式对其进行分析。水印的提取不需要原始图像,并受到密钥的控制,不知道密钥就无法正确恢复水印。     

一种DWT和DCT相结合的数字图像水印算法

提出一种DWT变换和DCT变换相结合的灰度图像数字水印算法。对二值水印图像进行置乱和混沌加密处理,将水印图像序列调制成正负序列。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数矩阵,将低频系数矩阵划分成4×4大小的子块,针对各子块进行DCT变换,采用正负量化的方法进行水印的嵌入。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击,具有良好的抵抗能力,鲁棒性较好。