基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

该文基于小波变换和奇异值分解,根据小波变换低频子带抗干扰性强,及具有较大的感觉容量和图像奇异值的稳定性,提出了一种基于小波变换的奇异值分解水印嵌入技术,使图像的不可见性和鲁棒性得到较好的折中.实验表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击性.     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散小波变换和奇异值分解技术的优点,提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的图像水印算法.该算法首先将原始宿主图像分解为4个频带(LL、HL、LH和HH),再对水印图像做奇异值分解,并修改宿主图像的离散小波变换系数和水印图像的奇异值.实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对诸如滤波、几何攻击、JPEG压缩和旋转等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性.     

基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法

结合提升小波和奇异值分解的特点,提出了一种新的基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法.该算法先对载体图像进行分块,并对每块进行二级提升小波变换,然后对中高频部分继续进行提升小波变换,对选取的频带四重使用奇异值分解和再次分块的方法构造矩阵,将SVD后提取的奇异值重新分配和组合,最后将灰度水印图像有效地嵌入到多次组合后的矩阵中.这不仅能增加嵌入的信息量,提高水印的安全性,而且实现了水印的透明性和鲁棒性之间的最佳平衡.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如:JPEG压缩、叠加噪声、滤波以及各种几何攻击等具有很强的鲁棒性.     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

数字水印技术是一种新的数字媒体保护措施,它是将特定的信息嵌入到图像、语音、视频及文本文件等各种数字媒体中,以达到标识、注释及版权保护等目的.本文提出一种基于DWT和SVD相结合的数字水印算法,首先对混沌置乱后的水印奇异值分解,然后将水印的奇异值嵌入到原始图像的小波变换系数中.实验结果显示:其对一般的常见攻击和几何攻击等均具有良好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法

针对灰度数字水印的隐藏问题,依据Arnold变换、奇异值分解及小波分析理论,提出了一种基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法,该算法对图像先进行二级小波分解,将分解得到的低频子图进行奇异值分解,然后将经Arnold变换置乱后的灰度水印嵌入.实验结果表明,该算法有效克服了灰度水印数据量大的缺点,并具有水印嵌入后图像失真小、鲁棒性好、安全性高等优点.     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换与奇异值分解相结合的水印嵌入方法.对混沌置乱后的水印奇异值分解,把分解后的奇异值重复嵌入到原始图像小波变换后的各子带中,根据不同的攻击方式在不同的小波子带中提取水印.实验仿真表明,这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性.     

一种基于小波变换的自适应图像水印算法

提出了一种新的基于小波域的自适应鲁棒图像水印算法.算法结合临界视觉误差(JND),使得该算法在保证不可觉察下,加强了鲁棒性.该算法可以在没有原图情况下准确地检测出水印图像.对嵌水印图像作典型图像处理试验,表明该算法具有很好的鲁棒性.     

基于DWT和SVD的改进分块图像水印算法

为同时提高水印不可见性与鲁棒性,提出一种基于DWT和SVD的改进图像水印算法．先将载体进行小波变换,然后在分块后进行奇异值分解,根据自适应原理选取嵌入数据进行水印嵌入．检测水印不需原图像,属于盲检测算法．实验结果表明,该算法增强了水印鲁棒性,且提取水印精确度更高．与单独块奇异值分解量化法作比较．实验证明,本算法具有更好的优势．     

基于小波变换方向信息的奇异值图像去噪研究

提出一种基于小波变换方向信息的奇异值图像分解去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波域中的高频子图部分,且系数较小,可以利用奇异值分解后较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波.低频子图仅作简单维纳滤波,最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好地保留了原有的高频细节信息.     

基于奇异值分解的DWT域多重数字水印算法

提出的基于矩阵奇异值分解的DWT域的数字水印算法利用Hadamard正交变换使多个水印编码互不干扰,利用奇异值分解有效地降低水印的嵌入量并有效提高水印嵌入的品质,使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡。实验结果表明,该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

基于奇异值分解和小波分析的结构模态参数识别

提出了一种新的基于奇异值分解（SVD）和小波分析的结构模态参数识别方法。获得结构在随机荷载作用下的加速度响应,对其进行相关分析可得到相关系数矩阵。将小波变换用于分解相关系数矩阵可得到小波系数矩阵,用奇异值分解小波系数矩阵可精确地识别出模态参数。通过数值算例和实际测试获得的结构信号验证了该方法的可行性。研究结果表明SVD方法与小波分析的结合能够方便准确地寻找出结构的小波脊,其获得的信息可靠度也更高,适用于多自由度结构的模态参数识别。     

基于SVD和小波变换的数字音频水印算法

为了保障数字音乐安全性,提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的数字音频水印算法.首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值作为水印,并对音频信号进行离散小波变换并计算水印嵌入点,最后将水印信号嵌入.按照水印嵌入的反操作进行水印提取,采用叠加噪声、去除噪声等进行攻击.实验表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性,能有效抵御各种常见攻击.     

基于小波系数奇异值分解关系的数字水印算法

为了平衡数字水印的不可见性与鲁棒性之间的关系,提出了一种基于小波系数奇异值分解关系的数字水印算法.针对图像小波变换后高低频带嵌入水印各自的特点,并根据各频带小波系数奇异值分解关系,结合人类视觉系统和图像局部特性自适应确定高低频的量化步长并分别嵌入水印,从而将高低频的优点结合起来,相互补充.经过实验证实,该水印算法对常用的图像攻击(JPEG压缩、噪声、剪切、缩放)是鲁棒的,同时具有感知透明性,是一种简单可行的盲数字水印算法.     

基于DWT DCT SVD的音频盲水印算法

提出了一种结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的音频盲水印方法,将原始音频数据分段后进行二级小波变换,再将近似分量进行余弦变换,把余弦变化后的前1/4系数进行奇异值分解后嵌入水印. 水印的嵌入容量为2756 bit/s. 实验结果表明,该算法具有较好的透明性,并且对于MP3压缩、重量化、重采样、低通滤波、裁剪替换、高斯加噪等常见音频信号处理攻击具有很强的鲁棒性.     

基于SVD-DWT的彩色图像水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解相混合的水印嵌入方案,以彩色图像为载体,经过小波分解四个矩阵后,对每个矩阵应用奇异值分解,嵌入相同的灰度水印数据,实验表明该算法对多数类型的攻击有很好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的UT变换

在基于Kalman滤波的非线性滤波方法中,近年来提出的无味滤波(Unscented Kalman Filter)以其计算简单和近似精度更高而受到青睐.这就需要利用UT变换(Unscented Transformation也称无味变换)求非奇异的协方差矩阵的平方根,而对于奇异的协方差矩阵或者在Kalman滤波更新中由于数值计算导致的误差方差阵奇异时,传统的UT变换已不实用.本文对上述问题进行了讨论,提出了基于奇异值的UT变换来处理奇异的方差阵,并用数值模拟证明了这一方法的有效性.     

基于奇异值分解的测量矩阵优化

针对压缩感知理论中通用的测量矩阵(如随机高斯、伯努利等)不具有最优性能保证的问题,本文通过引入奇异值分解,提出基于奇异值分解的测量矩阵优化方法,对压缩感知中一般线性测量模型中的测量矩阵与测量向量进行优化,再利用优化后的测量矩阵与测量向量重建原稀疏信号。经典的随机高斯测量矩阵和伯努利测量矩阵的数值实验结果表明本文提出的方法可以显著地提高重建成功恢复概率以及对高斯噪声的鲁棒性。该方法适用于一般线性测量系统,成功地实现了测量矩阵和重建矩阵的分离,可在不改变前端测量模型的前提下使重建矩阵接近最优配置。     

基于奇异值分解的二维工程图水印算法

该文提出了基于奇异值分解的二维工程图水印算法,通过提取工程图端点坐标并进行奇异值分解,在除最大的值上进行水印信息的嵌入,有效提高了水印信息的强壮性,由于奇异值分解自身的特性使得水印信息的添加不会对工程图产生视觉冗余,实验结果表明算法达到了比较好的视觉效果,能够抵抗常见的攻击。     

基于LWT-SVD-DCT算法的水印技术

基于提升小波变换(LWT)、奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT),提出一种新的盲水印技术方案.首先,将原始图像进行LWT变换,提取LL子带;然后,将子带划分成互不相交的模块进行SVD分解;最后,将正交向量ui进行一维DCT变换得到u≥i,再把二进制水印的每一位嵌入到u≥i的中频系数中.仿真实验表明:该算法运算速...     

基于奇异值分解的Contourlet域三维彩码鲁棒水印算法

移动互联网时代,三维彩码因其技术优势和便捷性成为条码发展的新趋势,但其版权保护问题也随之而来。结合奇异值分解提出了一种基于Contourlet变换域的鲁棒水印算法,首先对载体图像的蓝色分量进行Contourlet变换,然后对其产生的逼近子带进行奇异值分解再嵌入水印。实验结果表明提出的算法有良好的不可见性和鲁棒性,即使在水印嵌入强度微小、几乎不改变宿主图像的同时依然能很好地提取水印,不仅可对三维彩码进行版权保护,而且对常见攻击如JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、裁切等具有较强的鲁棒性。