基于量化的鲁棒数字水印技术

提出了一种基于量化的鲁棒数字水印技术．由于混沌序列具有的优良性质，首先由密钥作为种子生成原始混沌序列，以此来调制原始水印标志，并进行纠错编码和幻方置乱，然后进行位扩展和混沌序列调制，最后把预处理后的水印嵌入到原始载体图像中．纠错编码和位扩展可以极大提高水印的鲁棒性，混沌序列调制可以极大提高水印的安全性．而幻方置乱尽管不能降低水印的误码率，但是可以最大限度的分散误码对原始水印标志的影响，改善水印的视觉效果．嵌入方法采用一种基于量化原始载体图像的DCT变换系数的数字水印嵌入方法，提取水印时不需原始载体图像．     

一种基于小波变换的自适应图像水印算法

在离散小波变换的基础上，提出了一种自适应的新数字水印算法，将伪随机二值序列作为水印嵌入灰度图像中，在检测端需要原始宿主图像。该算法具有以下特点：在水印嵌入时利用了小波变换域系数的均值，可广泛地适用于各种灰度图像；针对每幅图像，都可调节水印的嵌入深度，找到隐形性和鲁棒性的最佳折中。实验结果表明，该算法既实现了水印的隐形性，又对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换（MDCT）,提取低频子图并对其进行奇异值分解（SVD）;其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。     

小波域数字图像水印改进算法及其性能分析

提出一种结合随机加密的小波域图像水印算法．利用小波变换对原始载体数字图像进行多分辨率分解；利用由密钥产生的伪随机序列对水印图像进行随机置乱．根据原始图像的相同分辨率、不同方向、相同空间位置的小波细节子带系数的大小关系，将经过随机置乱处理的包含版权信息的二值水印图像嵌入到载体图像．提出一种水印检测算法，不需要使用任何与原始载体图像相关的信息，实现了“盲检”．实验证明，提出的水印方案具有非常好的不可见性；对于大量的攻击具有较好的鲁棒性；使用两道密钥具有很好的安全性．     

基于DWT域的混沌置乱二值图像数字水印新算法

提出了一种基于DWT(Discrete Wavelet Transform)域有意义二值图像数字水印新算法．利用广义猫映射产生的混沌序列对水印序列的嵌入位置进行置乱，增加了嵌入水印的安全性；并利用改正的二值运算方法将水印嵌入到图像深层小波域的低频子图中．水印的检测不需要原始图像．大量仿真结果证明了该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性，又具有很理想的鲁棒性．     

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.     

混沌的完全脆弱认证水印改进算法

针对现有空域脆弱认证水印算法定位精度低和安全性的问题,提出一种基于混沌的完全脆弱水印算法用于图像内容完整性认证和篡改定位。算法采用对原始图像分块的方法,计算图像块中各像素点高6位比特的灰度均值作为图像特征水印信息。利用混沌序列对水印信息进行加密和确定各水印比特嵌入的位置,篡改定位精度为2×2像素的图像块。实验结果表明,算法简单、安全性高,具有较好的实用性。     

自适应灰度级数字水印技术

目前的大部分水印技术是侧重于嵌入一维或二维伪随机序列，由一这类水印固有的缺点如信息量少，不具备可视性等，具有明显的说明意义及较好可视性的水印图像正得越来越多的关注，但是这类水印数据量 ，限制了其应用，该文提出了一种新颖的基于小波域的自适应灰度级数字水印技术，包括水印图像预处理和自适应嵌入策略两部分，实验结果证明该方法较好地克服了灰度水印数据量大的缺点，并且有效地提高了水印的稳定性。     

基于混沌和DWT的水印算法

针对数字图像DWT系数的分布特点,分别对在不同频段系数中嵌入和提取水印进行了研究与实验.选用了有意义的灰度图像作为水印,采用基于混沌序列的加密方法对水印进行处理,在水印嵌入域上,选择了具有与人眼视觉特性十分相符的离散小波变换,通过将原始图像进行多级小波分解,在中间某一级或几级的小波系数中嵌入水印信息,从而加大了水印嵌入的灵活性.实验结果表明,在DWT低频域嵌入水印,对算法的透明性影响较大;在中高频域嵌入水印,对透明性的影响相对小一些,并且可加入的水印容量相对较大,但对低通类图像处理鲁棒性较弱.因此可以将各种方案相互融合、相互补充以均衡抵抗各种不同类别的攻击,并根据实际需求进行方案的选择.     

DCT域基于PSNR的水印强度的估计

数字水印技术是信息隐藏和版权维护的一种有效方法。该文分析了在DCT域中如何根据水印图像与原始图像间的PSNR来估计水印的嵌入强度,以便于对水印嵌入操作实施合理控制,就此推导出水印强度的估计公式。实验结果表明,本文提出的嵌入强度估计公式误差小,具有一定的准确性。     

量子图像水印技术在电力大数据中的应用

为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。     

结合纹理复杂度和JND模型的图像水印算法

针对目前基于灰度共生矩阵相关水印算法存在容量较小的问题,提出一种将纹理复杂度和DCT域JND模型相结合的图像水印算法。首先将原图像分成子块,利用各子块灰度共生矩阵的四个纹理特性计算其纹理复杂度,并据此对子块进行排序以确定水印嵌入的子块位置后对原图像素矩阵进行DCT变换,结合新的分区方式计算各块JND值,根据JND值以及新的嵌入规则确定子块内水印嵌入方式。算法有效考虑了图像块的纹理特性和人眼视觉敏感性,加强了嵌入水印后的图像质量,提高了水印嵌入容量。实验结果表明,所提方法在嵌入相同容量的水印时,图像平均峰值信噪比（PSNR）较现有方法高出4.27%左右,在嵌入超过原方法容量上限一倍的水印时,图像平均PSNR仍有53.449 8 dB。     

小波域图像水印的最优相关检测器

假设水印是已知二值序列,原图像小波系数是取值广义高斯分布的独立同分布随机变量,对于乘性水印嵌入方法,基于水印嵌入强度的最大似然估计,该文推导出小波域图像水印的一个最优相关检测器,即水印相关检测必须与检测数据的β次幂作相关运算,其中是广义高斯分布的形状因子。     

基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印技术

结合人眼的视觉感知特性与图像的局部相关特性，提出了一种基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印嵌入算法．该算法首先根据人眼视觉系统(HVS)的感知特性，结合模糊c-均值(FCM)聚类分析，自适应确定出数字水印嵌入位置；然后利用图像自身的局部相关性，通过修改像素值，将二值水印图像降维置乱后自适应嵌入到宿主图像内，并且具有水印嵌入深度智能调节特性．该算法在提取水印信息时，不需要原始载体图像．实验结果表明：该自适应空间域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于神经网络的灰度级数字水印嵌入技术

提出一种将灰度级数字水印嵌入到彩色图像中的方法。利用DCT变换,先将灰度水印编码成二值位流信息：用神经网络建立彩色图像中所选择的像素之间关系模型。最后,通过调整被选择像素点与模型输出值之间大小关系来嵌入水印的二值位流信息。采用信息放大技术,加强水印的嵌入强度。利用神经网络、DCT反变换,提取灰度水印。实验结果表明,该算法对目前JPEG图像压缩变换和某些图像处理操作具有极强的鲁棒性。     

A new robust reference watermarking scheme based on DWT-SVD

This paper presents a new semi-blind reference watermarking scheme based on discrete wavelet transform(DWT) and singular value decomposition(SVD) for copyright protection and authenticity. We are using a gray scale logo image as watermark instead of randomly generated Gaussian noise type watermark. For watermark embedding, the original image is transformed into wavelet domain and a reference sub-image is formed using directive contrast and wavelet coefficients. We embed watermark into reference image by modifying the singular values of reference image using the singular values of the watermark. A reliable watermark extraction scheme is developed for the extraction of watermark from distorted image. Experimental evaluation demonstrates that the proposed scheme is able to withstand a variety of attacks. We show that the proposed scheme also stands with the ambiguity attack also.     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法

图像中嵌入的多为二值水印,容量有限且抗攻击能力有待提高。为了增加嵌入水印的容量以及增强算法的鲁棒性,提出基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法。首先对灰度水印进行Arnold置乱预处理,其次对所选取的载体图像进行二级小波变换,选择第二层的逼近子带LL2与细节子带LH2、HL2、HH2依次嵌入灰度水印的高四位位平面。嵌入水印时对4个子带分别进行8×8分块DCT变换,然后采用一种改进的交换中频系数的方法将置乱后水印的高四位位平面分别嵌入所选取的4个子带,为增强算法的鲁棒性,在不同的子带由实验选择不同的水印嵌入因子。仿真实验表明,本算法抵抗图像裁剪、图像加噪、直方图均衡化、常用滤波处理、JPEG压缩等攻击的效果较好。