基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法

为了提高数字水印产品的抗几何攻击能力,提出一种基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法。该算法首先对宿主图像Contourlet变换后的低频子带进行分块QR分解,通过轻微修改各子块Q矩阵第一列第二行元素和第三行元素的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息,并且利用R矩阵对各子块进行相应的视觉失真补偿操作。在水印提取前,利用尺度不变特征变换SIFT特征点具有的旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像进行几何校正,恢复水印的同步性,使算法具备抵抗几何攻击的能力。实验结果表明,该算法的不可见性良好,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法

为了提高变换域数字水印的鲁棒性,提出一种基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法。该算法首先对二值水印图像进行Arnold置乱预处理,然后对宿主图像进行Contourlet变换,提取低频子带进行不重叠的分块,最后对每个子块依次进行QR分解,采用自适应量化策略在上三角R矩阵的第1行元素上重复嵌入1 bit水印信息。在水印提取时,根据多数原则从每个子块提取相应的1 bit水印信息。实验结果表明,该算法在取得良好不可见性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放和剪切等多种攻击具有较强的鲁棒性,并且可以实现水印的盲提取。     

一种自嵌入盲检测鲁棒数字水印算法

为了实现鲁棒水印算法的完全盲检测,提出一种自嵌入盲检测鲁棒数字水印算法。该算法对原始图像分块子图进行小波提升变换得到低频近似分量,对近似分量作非负矩阵分解得到可近似表示子块图像的基矩阵和系数矩阵;在此基础上将系数矩阵量化得到鲁棒水印序列,最后鲁棒水印序列自适应量化嵌入原始图像低频自带近似分量。实验结果表明,该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性,实现了鲁棒水印序列完全盲检测。     

一种基于分块DCT变换和水印置乱的嵌入算法

本文提出一种以图像为水印的DCT变换的数字水印算法,为实现数字水印的嵌入后原始图像不会出现块效应,首先我们对水印图像进行了置乱,为使分块后每块水印图像能完整的嵌入到原图像每块的直流和低频分量部分,我们对水印和原始图像分别进行了4×4和8×8分块DCT变换,为了增加水印嵌入的鲁棒性,我们把水印的每个子块都同时嵌入到多个原图像的子块中。试验结果证明该算法具有较好的不可见性,鲁棒性和抗攻击性。     

新式灰度图像盲检测数字水印算法

将冗余离散小波(RDWT)与矩阵Schur分解结合,提出了一种新式灰度图像盲检测数字水印算法。该算法将载体图像进行二级RDWT变换提取其逼近子图低频部分,并将分块后的每个块低频系数进行Schur分解,通过修改Schur分解后的上三角矩阵对角线上的最大能量元素完成对经Fibonacci变换加密后的水印图像的嵌入,水印的提取过程实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法水印嵌入的时间仅为0.97s,平均提取水印时间为0.211s,与类似盲水印算法相比,不可见性的PSNR值提高了14.12%,抵抗高斯噪声攻击、椒盐噪声攻击和剪切几何攻击的能力也分别提高了21.32%、17.31%和27.83%。     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

一种基于非负矩阵分解的鲁棒零水印算法

为了解决现有数字水印中鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,设计了一种基于非负矩阵分解和离散小波变换的图像零水印算法。原始图像进行不重叠分块,分别对每子块图像进行3级小波分解得到低频近似分量;对细节分量作非负矩阵分解得到可近似表示子块图像的基矩阵和系数矩阵;将系数矩阵量化得到特征向量,通过特征向量和水印的运算得到原始图像的版权信息。实验结果表明该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性,同时密钥的使用保障了算法的安全性。     

基于LWT-SVD的鲁棒自适应水印方案

为进一步提高水印抵抗攻击的能力,提出一种基于量化的混合提升小波变换和奇异值分解的自适应数字图像水印算法。对二值水印信号进行异或加密与置乱处理,以增强水印信号的安全性和鲁棒性;对原始载体图像进行互不重叠的分块,对随机选取的分块进行一级提升小波变换,对生成的低频子带进行奇异值分解;根据水印信号的取值,对每一分块低频子带的最大奇异值采用自适应量化的方法嵌入水印信号。仿真结果表明,该算法具有较好的透明性和抵抗常规信号处理攻击的能力。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

基于DCT-DQFT变换和QR分解的彩色图像盲水印算法

为了提高彩色图像数字水印的性能,同时兼顾彩色图像3个颜色通道之间的相关性,文章提出了一种基于DCT变换和DQFT变换的QR矩阵分解水印嵌入算法,融合了变换域水印算法较好的鲁棒性,能将彩色图像三通道作为整体处理来嵌入水印信息.首先,对彩色图像RGB三通道分别进行DCT变换,选取变换后的3个1/4中低频分量作为四元数矩阵的...     

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Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

一种基于小波变换的图像盲水印算法

提出一种基于小波变换的图像盲水印算法。在对原始图像进行二级小波变换后的低频子带上通过一定的策略选择感知重要系数作为水印的嵌入区域,并将水印重复嵌入到低频子带中以提高水印检测的正确率。通过对嵌入水印的图像进行加噪、压缩以及裁剪等实验,均能正确检测出水印,且水印透明性好,表明该算法具有较高的鲁棒性。     

基于SVD的图像数字水印算法研究

数字水印技术被视为数字产品版权保护的一种新方法。利用奇异值分解（singular value decomposition,SVD）良好性能以及双密钥调制的特点,提出了一个新的基于SVD的数字图像水印算法。首先将图像进行分块,然后通过各个图像子块的SVD变换获得奇异值,将各子块的奇异值组成向量后再采用双密钥调制方式嵌入水印。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和不可见性。     

基于对数变换的DWT-SVD域水印算法研究

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的水印算法。首先将置乱加密后的图像无重叠地分成32×32子块,对各个子块进行小波变换和奇异值分解后,然后选择部分奇异值进行对数运算,最后依据水印信息位进行水印的嵌入。实验结果表明该算法既能保证水印的不可见性又拥有抗JPEG压缩的稳健性,对恶意篡改敏感,能够有效的将JPEG压缩与恶意篡改区分开来。     

基于第一主成分方向稳定性的图像零水印

针对灰度值攻击如亮度值的绝对修改、对比度改变、参数直方图均衡化,以及组合攻击破坏数字图像水印,利用第一主成分向量方向的稳定性,提出了一种适应性很强的零水印方法,解决了水印的不可见性与鲁棒性的矛盾。首先分析了第一主成分方向的稳定性,接着通过实验测试它在空域与变换域的表现。在此基础上对输入图像执行多级DT-CWT分解,选择它的两个低频子带并分别进行分块,计算各子块的第一主成分向量;然后分别计算它们与一个秘密参考向量的夹角;最后比较两个低频子带对应子块的夹角关系抽取图像特征。此外对所提出的方案进行了安全性与鲁棒性分析。通过对6幅图像的20种单项攻击以及50种组合攻击进行实验,结果表明所提出的方案在鲁棒性、经受攻击的广泛性、实用性3方面综合性能优越。     

基于子块的区域生长的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像子块的区域生长算法,应用于彩色图像分割。首先将图像划分成多个不重叠子块,然后利用从CIE L*a*b*颜色空间中提取出的每个子块的颜色和纹理特征,先进行子块内颜色聚类,达到子块分类的目的,再根据生长准则进行基于分类子块的区域生长,实现对自然彩色图像的分割。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

小波、混沌和图像迭代在数字水印中的应用研究

论文提出了一种基于混沌和图像迭代混合的小波变换数字水印算法,该算法首先把原始图像进行多级小波分解,得到其低频平滑子图作为水印载体,然后把这个载体子图与水印进行迭代混合,最后把这个混合子图与小波分解的其它子图进行小波重构,得到一个嵌入了水印的图像。混沌系统的初值敏感性保证了水印信息的安全性。同时,把水印迭代在原始图像的低频部分又确保了水印信息的鲁棒性。最后,实验结果也证明了该方法的合理性。