基于DD-PCA的可靠性水印改进算法

针对基于奇异值分解(SVD)算法常有的高虚警问题,提出了基于双重分解主成分分析DD-PCA的可靠性图像水印改进技术.算法对水印图像采用SVD方法进行主成分提取,然后将提取的水印图像主成分嵌入到载体图像的SVD变换的奇异值中,创新性地对嵌入主成分后的奇异值进行二次奇异值分解,进行ISVD (inverse-SVD)变换即可得到嵌入水印的图像.通过该方法使得提出的算法具有较好的水印不可见性,通过进行加噪、压缩、模糊、几何变形攻击,验证了算法具有较好的鲁棒性.     

基于小波与奇异值分解的图像盲水印算法

提出一种新的基于离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法。该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入水印信息。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明,该算法具有一定的不可感知性、鲁棒性。     

基于视觉显著性与量化指数调制的图像鲁棒水印算法

为了兼顾水印系统的透明性与抗几何变换能力,提出了基于视觉显著性与量化指数调制的图像鲁棒水印算法。首先,采用Ripplet变换来处理宿主图像,得到特征映射;再利用Gaussian概率密度模型来计算特征映射对应的视觉显著性映射,并将其实施分解成一系列的子块,以获取其显著性均值;引入非下采样Contourlet变换来分解宿主图像,输出对应的低通子带和带通方向子带;随后,把低通子带分割为尺寸较小的非重叠子块,并计算每个子块的能量;联合显著性均值与能量,计算待嵌入子块对应的量化步长,将其视为密钥;借助奇异值分解来处理低通子带的每个子块,获取对应的对角矩阵,基于这些矩阵中的最大元素的均值,通过改进传统的对数量化指数调制方法,设计水印嵌入方法,根据每个子块对应的量化步长,将水印数据隐藏到载体中,得到水印图像;最后,根据接收密钥,定义水印提取机制,在水印图像中检测水印数据。实验数据表明:较当前的基于分块的水印技术而言,所提算法具备更高的水印透明性,且在常规几何内容操作下,其表现出更强的鲁棒性,所复原的水印失真最小。     

一种高鲁棒性数字水印算法的FPGA实现

传统上数字水印算法使用软件方法实现.基于一种高鲁棒性的数字水印算法,研究了使用FPGA实现水印嵌入的方法.先通过提升小波变换将宿主图像进行3次分解,并用混沌置乱算法将水印图像进行置乱加密,然后将第3阶小波分解的LL部分进行SVD分解并得到对应的奇异值矩阵,然后将混沌置乱加密后的水印信息嵌入到该奇异值矩阵中.在该算法的FPGA实现中,主要研究了提升小波变换、混沌置乱加密、矩阵SVD分解的硬件实现方法.实验结果表明,该算法鲁棒性很高,嵌入水印的图像抗攻击性强,算法经过合理推导得以在FPGA上高效地实现.     

一种基于邻域均值关系的图像盲水印算法

提出了一种基于邻域均值关系的静止图像盲水印算法。该算法在嵌入前对水印进行置乱处理以提高安全性,然后对原始图像进行二级离散小波变换,在变换后的低频子带中选择感知重要系数作为水印的嵌入区间,再根据邻近特征平均值,选择合适的嵌入位置,将水印重复嵌入到低频子带中。实验结果表明,该算法嵌入信息量大,水印透明性好,且对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。     

基于混沌加密的二值图像数字水印算法

本文提出了一种基于混沌加密的DCT域二值图像数字水印算法。该算法首先利用混沌序列将含有版权信息的有意义二值图像水印进行加密,然后利用人眼视觉系统(HVS)的特性将原始载体图像进行块分类,最后将不同强度的水印分量嵌入到不同类的图像块DCT中频系数中去。利用混沌序列对水印进行加密,使水印本身具有安全性,对数字作品进行双重保障。通过高斯噪声、椒盐噪声以及JPEG压缩和剪切等攻击试验,表明了该算法具有较好的鲁棒性。     

基于阈值化分割与小波变换的彩色数字水印算法

文中提出1种根据灰度特征对水印图像进行阈值化分割,然后分别嵌入到原始图像小波变换后的低频及中频系数,并根据视觉系统的照度掩蔽等特性实现嵌入强度自适应调节的彩色数字水印新算法。由于通过阈值化分割把水印各像素按不同的幅度进行分类以适应低频系数和中频系数对鲁棒性和透明性的要求,该算法能够很好地解决水印的鲁棒性和透明性这对矛盾,使得水印的鲁棒性和透明性达到优化的效果。     

基于混沌和SVD-DWT的数字图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换相结合的数字水印算法。将二值水印图像用混沌的方法进行置乱并对原始图像进行N层小波分解,对小波系数LLn,LHn,HLn,HHn分别采用不同的方式嵌入水印信息。对LLn部分,根据系数的能量大小嵌入伪随机扩频序列;对LHn,HLn,HHn三个小波系数矩阵作奇异值分解,将置乱水印的奇异特征值嵌入到这三个小波矩阵的奇异特征值中。针对嵌入方案,设计了非盲检测和盲检测算法。实验仿真表明,该算法能够经受住噪声、中值滤波、JPEG压缩和剪切等攻击,具有较强的鲁棒性。     

一种基于HVS的小波域彩色图像水印算法

提出了一种基于HVS的小波域彩色图像水印算法。首先将彩色载体图像由RGB彩色空间转换为YIQ彩色空间,选取Y分量进行多级小波分解,通过修改中频系数,将水印信息分成两部分,分别嵌入到三级水平细节子带和垂直细节子带中。在系数的选择上利用了人眼的视觉特性,使得水印信息嵌入到图像中比较暗的区域。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JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波和对比度增强等常见图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

一种基于Arnold置乱和小波变换的二值图像水印算法

为了更有效地保护网络上静态图像版权,提出了一种基于Arnold置乱和小波变换的二值图像水印算法。将Arnold置乱过程用于提高其安全性和抗剪切的鲁棒性;然后将置乱后的水印进行一次小波分解,再根据人眼的视觉特性以相应的尺度因子嵌入原始图像的小波变换不同频域中。仿真实验表明该算法安全、有效,兼顾了水印的透明性和鲁棒性。由于该算法是在小波变换域中实现的,故可JPEG2000、MPEG4相兼容,是一种可以推向实用的水印算法。     

基于SIFT和NMF-SVD的NSCT域抗几何攻击水印算法

为了进一步提高水印算法的鲁棒性,提出了一种在无下采样Contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域中利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征点进行几何攻击校正,并结合非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的图像抗几何攻击水印算法。该算法首先对RGB宿主图像进行两层NSCT并分别提取低频部分的红色分量和蓝色分量;然后充分利用非负矩阵的线性无关性和稀疏性以及奇异矩阵的稳定性,对蓝色低频分量进行水印的嵌入;最后利用红色低频分量的SIFT特征点信息对宿主图像进行几何攻击校正,恢复水印的同步信息后再提取水印。大量的实验结果表明,该算法在保证不可感知性的前提下,对于常规图像处理具有更好的鲁棒性能,并能有效地抵抗各类几何攻击和组合攻击。     

基于混沌加密和小波包分解的数字水印算法

提出了一种基于混沌加密和小波包分解的自适应数字水印嵌入算法.该算法首先利用混沌序列对水印图像进行预处理加密,使水印嵌入方案具有一定的安全性.然后根据信息熵选取最优小波包基,对宿主图像进行小波包分解变换.利用不同频域可以承受的信噪比不同的原理,在低频区域引入人类视觉系统,高频区域采用适当的阈值,分别计算出各频域的水印嵌入强度系数,自适应地嵌入水印信息.实验表明此算法使水印的嵌入达到了很好的抗攻击鲁棒性和视觉效果.     

利用S变换局部奇异值的同调机组识别方法

文中提出一种利用S变换局部奇异值的同调机组识别方法.将广域测量系统(Wide Area MeasurementSystem,WAMS)采集到的系统发电机功角信息进行S变换,得到每台发电机的时频信息模值矩阵,将矩阵分割成块,计算各个子块的最大奇异值,利用时频信息模值矩阵中各个子块最大奇异值构造机组特征矩阵,采用分布聚类法对特征矩阵进行聚类分群.IEEE-39节点系统算例表明,该方法能够有效提取功角信息特征,具有很强的抗噪性,能够在不同故障类型下准确识别同调机组.     

小波域的图像信号加密算法

小波变换在时域和频域上具有良好的局部性,可以将图像信号分解成不同分辨率的子图像,其多分辨率分析的特性还提供了利用人眼视觉特性的良好机制.本文提出了一种基于二维离散小波变换和视觉模型的图像信号加密算法.该算法在对密文进行嵌入前,首先进行编码,转化成比特流,然后根据人眼的视觉模型将密文信息嵌入到3层小波变换的高频系数中.实验结果表明:该算法可以抵挡滤波、噪音等攻击手段,能够平衡鲁棒性与不可见性之间的矛盾.该算法可以用于数字版权保护.     

一种智能鲁棒数字图像水印方案

数字水印技术是多媒体安全领域的研究热点.与传统的加密/解密技术不同,它具有广泛的诸如版权保护、权利认证以及秘密通信的能力.提出了一种新的利用神经网络分类的数字水印技术.在所提出的方法中,原始图像首先被分成互不重叠的8×8块,然后利用神经网络按照纹理特征与人类视觉特性对图像块进行分类,不同的类采用不同的水印嵌入强度,以此来提高水印的鲁棒性.检测采用相关运算,不需要原始图像.实验结果表明,所提出的方法对多种攻击具有很好的鲁棒性.