一种基于能量值的双彩色图像水印算法

提出了一种将彩色水印图像嵌入到宿主彩色图像的自适应水印算法.该算法首先将宿主彩色图像分解为R、G、B三个分量并进行8*8分块DCT,再将彩色水印图像R、G、B各分量的能量值对应嵌入到宿主彩色图像R、G、B各通道中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

一种使用四叉树分割的分形信息隐藏算法

目前的正交分形信息隐藏算法在进行正交分形编码时都是等分割原始图像,这样无法自适应图像内容且耗时,并且在处理彩色图像时没能考虑分量之间的相关性以及拼贴误差,因此鲁棒性较差。提出一种采用四叉树分割的正交分形信息隐藏算法。该算法能够根据图像特征实现原始图像的四叉树分割,同时考虑彩色图像R、G、B三个分量的相关性,提取亮度分量进行分形编码,并利用拼贴误差特性,动态调整分型参数的修改量来嵌入秘密图像。实验及应用表明,该算法编码时间短、具有很好的透明性以及对JPEG压缩、加噪、滤波、几何形变等具有较好的鲁棒性。     

一种在正交化分形压缩图像中嵌入灰度水印的方法

传统的基于分形编码的水印技术一般采用0,1码,没有实现灰度图像的嵌入。本文在研究正交化分形编码的基础上,构造出水印嵌入变换函数,提出了一种能够嵌入灰度图像的分形编码水印算法,且水印提取速度大大加快。利用正交化分形解码参数在迭代过程中的不变性,使水印直接嵌入解码参数,从而实现了灰度水印嵌入。实验结果和数据表明,水印嵌入对宿主图像分形编码质量几乎没有影响,具有可行性。与传统算法相比,本文算法在抗剪切处理、低通滤波,JPEG压缩等方面具有更好的鲁棒性。     

基于整型小波变换的彩色图像盲水印算法*

针对多数图像水印算法将灰度图像嵌入宿主图像的研究现状,提出了一种基于整型小波变换将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。本算法结合人眼的视觉掩蔽特性, 实现了数字水印嵌入位置的自适应确定,同时采用量化小波系数的方法将彩色水印嵌入到彩色图像YCrCb模式的Y分量中去,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,水印具有良好的不可见性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于人类视觉系统的彩色图像分形编码算法

在分析传统的四叉树分形编码算法的基础上,将人类视觉系统(HVS)的特性引入到值域块的四叉树划分中,在定义域池的生成以及值域块与定义域块的匹配上采用分类的方法,然后利用彩色图像R,G,B三个分量的相关性,将三色分量图按某种方式组合成一个灰度图像,提出一种使用HVS的彩色图像分形编码算法.实验表明,在保证图像解码质量的情况下,该算法比Fisher和JPEG算法能达到更高的压缩比,并且在编码时间上优于Fisher算法.     

基于SVD的灰度水印单色通道嵌入算法

为了更有效地进行多媒体数据的版权保护,提出了一种在真彩色宿主图像中利用奇异值分解实现的灰度水印嵌入的鲁棒算法。该算法首先利用奇异值的特征来对灰度水印图像进行编码预处理,编码后的水印信息存储为二值数字序列,并选择视觉掩蔽性高的宿主图像区域进行隐藏。为了保证水印的不可察觉性,该水印算法先提取宿主图像RGB彩色空间中的蓝色通道分量,然后选择其中具有高活动因子的图像分块作为水印的嵌入区域。用该算法对灰度水印图像进行处理,不仅实现了水印的盲提取,而且在保证隐藏灰度水印大容量生动信息的同时,对宿主图像的视觉效果影响很小。实验结果表明,该水印算法不仅较传统方法有更高的鲁棒性,而且灰度水印图像的提取结果受常见的图像处理攻击操作的影响非常小。     

基于指纹特征数据的水印技术研究

传统水印技术的水印数据主要有两种:伪随机序列(一维)和二值图像(二维).本文通过分别对图像的R,G,B信道嵌入水印信息,提出了一种将256级灰度的指纹图像嵌入到宿主图像的算法,宿主图像可以是256级灰度图像,也可以是24位的真彩图像.通过实验表明该算法具有良好的鲁棒性.     

基于提升小波的多功能彩色数字图像双水印算法

基于彩色图像和提升小波的特性,提出一种新的多功能数字图像双水印算法。通过提取原始RGB图像的R、G、B三个色彩通道,在蓝色分量B的低频系数上嵌入版权水印;根据绿色分量G生成认证水印,嵌入在量化后的提升小波系数上。不需考虑两种水印嵌入的顺序。实验结果表明,版权水印鲁棒性较强、透明性较好,认证水印可以精确进行图像篡改检测和定位,实现多功能水印技术。     

基于小波变换和Tucker分解的彩色图像数字水印

提出了一种通过小波变换和Tucker分解将水印信息同时嵌入彩色图像R、G、B通道的水印算法。首先对彩色图像R、G、B三通道进行小波变换,然后将获得的三个低频系数构成三阶张量,再经过Tucker分解后获得核心张量,通过在核心张量中嵌入水印信息使得水印信息扩散到原彩色图像的R、G、B三个分量中。通过实验表明,本算法对于压缩、噪声、滤波、缩放等攻击具有一定的鲁棒性,并与在同样嵌入规则下,直接将Tucker分解应用于彩色图像的算法比较,该算法具有更好的稳定性。     

一个分形图像水印算法的改进

改进了一个分形水印算法,它把二值版权图标嵌入到分形压缩的图像文件中。具体说,把宿主图像分成大小相同的不重叠的子块,对这些子块进行分形编码（采用正交分形编码方法）。这些子块按拼贴误差的大小进行降序排列,并根据宿主图像内容分成三个子列。按照新的量化嵌入公式,经Arnold变换置乱后的水印被强度不同地嵌入三个子列的子块的量化均值中,通过分形解码得到含水印图像。实验表明,该算法隐蔽性强,并对剪切、涂抹、加噪、滤波以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性。     

Fractal and neural networks based watermark identification

Transform techniques generally are more robust than spatial techniques for watermark embedding. In this paper, a color image watermarking algorithm based on fractal and neural networks in Discrete Cosine Transform (DCT) domain is proposed. We apply fractal image coding technique to obtain the characteristic data of a gray-level image watermark signal and encrypt the characteristic data by a symmetric encryption before they are embedded. We then use neural networks and Human Visual System (HVS) to embed the watermark in the DCT domain. A Just Noticeable Difference (JND) threshold controller is designed to ensure the strength of the embedded data adapting to the host image itself entirely. Aiming at misjudging problem of the extracting process, maximum membership principle criterion is selected for identifying the watermark. And the CIELab color space is chosen to guarantee the stability of the results. The simulation results show that the algorithm is robust for common digital image processing methods as attacks and that the quality of the image is retained.     

基于小波域的彩色图像盲数字水印算法

稳健性是图像隐藏水印最基本的要求之一,而水印的嵌入强度、嵌入位置影响水印的稳健性.文中提出了一种基于离散小波变换的彩色图像盲数字水印算法.水印采用文本图像水印,为了保证水印的安全性,对水印图像进行混沌加密,将原始载体图像的蓝色分量进行3级小波变换,将加密后的水印自适应地嵌入到蓝色分量的最低层低频逼近的每一个系数中,水印嵌入强较大,而现有基于小波变换的算法大多将水印嵌入在各个方向的中频或高频系数中.在检测时,不需要原始图像,是盲检测.实验结果表明该算法很好地保持了图像质量,对常见的图像处理显示了很强的鲁棒性.     

一种基于DWT的彩色图像数字水印方案

稳健性是图像隐藏水印最基本的要求之一,而水印的嵌入强度、嵌入位置影响水印的稳健性。提出了一种基于小波变换的彩色图像数字水印方案。利用了人眼视觉的掩蔽特性,在彩色图像的蓝色分量小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印,水印嵌入强度较大,而现有的基于小波变换的算法大多将水印嵌入在各个方向的中频或高频中。水印提取时采用两种方案,从而使该算法的抗剪切能力很强,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的。实验结果表明该水印系统不仅较好地保持了图像的质量,对JPEG压缩、噪声污染、滤波、缩放、图像锐化、马赛克效应、剪切和联合攻击等图像操作都显示了较强的鲁棒性。     

基于小波变换的灰度水印嵌入算法

本文针对网络化数字媒体的版权保护提出了一种新的灰度水印图像嵌入到RGB彩色图像中的方法。首先将灰度水印图像进行置乱变换,再将置乱后的图像转换成二值序列,并将二值序列进一步分解成三个二值序列;然后将待嵌入水印的彩色图像分解成R、G、B三个分量,对每个分量分别作二级小波变换,得到小波变换的子带系数,再用奇偶判断法把三个二值序列的值分别嵌入各分量子带;最后用小波逆变换,恢复图像,合并三个分量,得到嵌入水印后的图像。仿真结果表明,本文方法有很好的透明性,且能有效的抵抗剪切、灰度调整、有损压缩等攻击。     

基于色彩分量相关性的彩色图像可擦除水印算法*

通过研究自然图像色彩分量之间的相关性,提出一种在彩色图像中嵌入可擦除水印的新方法。该方法在图像分块的基础上,利用色彩分量之间的相关性在每一图像块中嵌入两位水印,水印信号是用有意义的水印图像经混沌序列调制生成的二值序列,嵌入位置由绿色分量的平均值和密钥决定,具有非常好的安全性和易碎性,水印的提取和擦除不需要原始图像。实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,擦除水印的图像与原始图像完全一致,适合于图像的精确认证。     

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.     

基于小波域的自适应彩色图像双重水印算法

本文提出了一种基于小波分解的自适应彩色图像双重水印算法,将水印嵌入到人眼最不敏感的彩色图像的蓝色分量中,并且在蓝色分量中嵌入了双重水印,增强了数字媒体的版权保护,提取水印时不需要原始载体图像,实验结果表明该算法较好地保持了图像的质量。对常见的图像处理方法显示了较强的鲁棒性。     

基于混沌和BEMD分解的小波域彩色图像数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换、混沌系统和二维经验模式分解的彩色图像数字水印算法。首先,对彩色载体图像的G通道进行一级小波分解,将其低频分量进行混沌位置置乱;然后将置乱后的低频分量进行二维经验模式分解,分解成5个基本模式分量和1个残差分量;最后,用水印信息代替第4个中低频基本模式分量实现信息嵌入。利用归一化互相关函数和峰值信噪比对算法进行评定,并对含水印的图像进行攻击。实验结果表明,该算法嵌入容量较大,且具有较好的透明性和鲁棒性。