基于DWT和SUDOKU的多功能数字图像水印算法

传统的水印算法一般都是单功能的,在实用中很难满足,为了实现对数字图像的双重保护,提出了一种基于DWT和数独SUDOKU的多功能鲁棒-脆弱数字图像水印算法。首先,通过修改图像子块的小波域系数的值,将鲁棒水印嵌入到数字图像中以实现数字图像的版权保护功能。然后,基于数独模型,将脆弱水印信息嵌入到图像空域中以实现数字图像的篡改定位功能。仿真实验结果表明,该多功能数字图像水印算法把鲁棒水印和脆弱水印有效的统一起来,嵌入两种水印后的数字图像具有良好的不可见性,提取的鲁棒水印具有较强的抗攻击能力,而脆弱水印则能准确定位出篡改位置。     

基于DCT域的数字图像双水印算法

提出了一种基于DCT域的数字图像双水印算法,将鲁棒水印与脆弱水印同时嵌入到DCT的中低频系数中,鲁棒水印和脆弱水印的嵌入与顺序无关,且不相互影响.首先,对DCT变换后的系数按照它们的位置进行了特殊的分类,通过分类后每一类中正负号的数量来表达鲁棒水印信息,增强了算法的鲁棒性.对相同的DCT 系数使用邻近值比较法嵌入脆弱水印.实验结果表明鲁棒水印可以实现了对图像载体的版权认证,脆弱水印实现了对图像载体的完整性保护和篡改定位.     

一种基于DCT域的鲁棒水印算法及其Matlab实现

本文简单介绍了鲁棒水印技术和离散余弦变换的概念,并以Matlab作为开发环境,结合数字水印技术,介绍了一种基于DCT域的鲁棒水印算法,结果证明,这种算法达到了很好的不可见性和很强的鲁棒性。     

基于文本重要内容的鲁棒水印算法

提出一种基于文本重要内容的鲁棒水印算法, 对文本的特征进行分析, 确定文本的重要内容. 根据水印序列和同义词替换评价模型, 将水印不可感知地嵌入到文本的重要内容中, 提高水印的鲁棒性. 投票原则的使用又进一步提高水印的鲁棒性并降低了误检率. 理论和实验分析表明, 采用文中算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性.     

基于小波包分解的版权保护算法

提出一个基于小波包分解的数字图像版权保护算法.利用小波系数的特征对宿主图像进行预处理,并选择其中具有相似纹理特征的图像子块进行组合构成相应的子图像.基于块处理与像素调制相结合的空频域联合的水印算法,在纹理活动区域采用小波包变换的系数量化方法嵌入水印,不仅保证了在不损失图像质量的条件下大容量鲁棒信息的隐藏,也保证了水印的盲提取,从而有效地增加了鲁棒水印信息的嵌入量及抗攻击能力.实验结果表明该算法较传统方法而言达到了鲁棒性与容量的最佳结合.     

基于残差学习的新型不可感知水印攻击方法

传统的水印攻击方法虽然能够干扰水印信息的正确提取, 但同时会对含水印图像的视觉质量造成较大损失, 为此提出了一种基于残差学习的新型不可感知水印攻击方法. 首先, 通过构建基于卷积神经网络的水印攻击模型, 在含水印图像和无水印图像之间进行端到端非线性学习, 完成含水印图像映射到无水印图像的任务, 达到水印攻击的目的; 其次, 根据水印信息的嵌入区域选择合适数目的特征提取块以提取含水印信息的特征图. 鉴于含水印图像和无水印图像之间的差异过小, 水印攻击模型在训练过程中的可学习性受到限制, 导致模型很难收敛. 引入残差学习机制来提升水印攻击模型的收敛速度和学习能力, 通过减少残差图像(含水印图像和提取的特征图像做差)与无水印图像之间的差异来提升被攻击图像的不可感知性. 此外, 还根据DIV2K2017超分辨率数据集以及所攻击的基于四元数指数矩的鲁棒彩色图像水印算法构建了训练水印攻击模型的数据集. 实验结果表明该水印攻击模型能够在不破坏含水印图像视觉质量的前提下以高误码率实现对鲁棒水印算法的攻击.     

基于图像归一化的DFT域数字水印嵌入算法

抗几何攻击的鲁棒图像水印算法研究是一项富有挑战性的工作.本文以图像归一化理论为基础,提出了一种可有效抵抗几何攻击的DFT域数字图像水印方案.该方案首先利用基于矩的图像归一化技术将原始载体映射到几何不变空间内,并结合不变质心理论提取出归一化图像的重要区域;然后对重要区域实施分块离散傅立叶变换(DFT);最后结合幅值谱信息自适应确定水印嵌入位置,并利用量化调制策略将数字水印嵌入到重要区域的相位和幅值内.仿真实验结果表明,该数字图像水印方案不仅具有良好的不可感知性,而且具有较强的抵抗常规信号处理及几何攻击的能力.     

基于加性非高斯噪声信道模型的DCT域数字水印技术研究

本文提出了基于加性非高斯噪声信道模型的DCT域数字图像水印算法.该算法将水印信号嵌入在图像的DCT中频变换系数上,并采用广义高斯分布建立DCT交流变换系数的统计模型.在数字水印不可感知特性的基础上,应用统计信号检测理论,推导出相应的水印检测算法.实验结果验证了新方法的有效性.     

基于二元Weibull分布的非下采样Shearlet域图像水印算法

不可感知性、鲁棒性、水印容量是衡量数字图像水印算法优劣的最重要指标,且三者存在固有的相互矛盾关系,可保持不可感知性、鲁棒性、水印容量之间良好平衡的图像水印方法研究是一项富有挑战性的工作.以非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform, NSST)与二元Weibull分布理论为基础,提出了一种基于二元Weibull统计建模的非下采样Shearlet域数字图像水印算法.1)构造出基于非线性单调函数的自适应高阶水印嵌入强度函数;2)根据NSST域尺度间相关性,利用二元Weibull边缘分布对NSST域高熵块奇异值进行统计建模,并估计出二元Weibull统计模型参数;3)结合NSST域二元Weibull边缘分布模型与最大似然决策理论,构造出二元数字水印检测器并盲提取水印信息.仿真实验结果表明:该算法可以较好地获得不可感知性、鲁棒性、水印容量之间的良好平衡.     

基于混沌映射和遗传算法的公开数字水印技术

本文提出一种基于混沌映射和遗传算法的鲁棒公开图像水印技术.随机选取若干子块,并在子块中随机选取一个像素点,通过修改该点像素值与子块的均值之间的大小关系来隐藏水印信息.结合混沌映射和遗传算法提高水印的安全性和不可感知性;通过重复嵌入提高水印的鲁棒性.实验结果表明,本文方法具有较好的不可感知性以及对通常的图像处理具有很好的鲁棒性,并且优于同类方法.     

一种小波域自适应数字水印算法

本文提出了一种基于连续子带量化(SSQ)和人类视觉系统(HVS)的小波域自适应数字水印算法。该算法中,水印嵌入到图像的视觉重要系数(PSCs)上,PSCs是从小波变换后低频子带和高频子带中选出来的。其中,低频子带中的PSCs是根据系数的幅值来选出的,高频子带中的PSCs是通过子带量化选出。为了更好的嵌入水印,该算法中利用了HVS模型,(?)模型基于噪声可见性函数(NVF)的计算来决定水印嵌入强度,使水印更多的嵌入到图像的纹理和边缘区域。     

基于视觉掩蔽的半脆弱水印技术研究

以人眼视觉系统的掩蔽特性为基础,提出了一种基于分组量化的自适应半脆弱水印嵌入方案,该方案能够在不参考原始载体的情况下对数字图像同时进行版权保护和内容认证。仿真实验结果表明,所提出的半脆弱水印方案不仅具有较好的透明性,对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理操作具有较好的鲁棒性,而且能够对剪切、替换等恶意图像篡改做出报警并确定被篡改位置。同时常规图像处理下其误检率与漏检率均比较低。     

基于数据融合和ICA的鲁棒数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统的特性,提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法,可以向载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本。在每个块中使用独立分量分析的方法提取水印,对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明,以该方法嵌入的水印具有较高的透明性,对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性。     

基于混沌置乱和混合变换域的扩频水印方案

本文基于混沌置乱和DWT和DCT混合变换域提出了一种扩频数字水印方案,首先对原始水印信息进行混沌置乱预处理,然后应用扩频技术,选取m-序列作为扩频码,对置乱预处理后的水印信息进行扩频,产生扩频水印信息,在充分考虑人眼视觉特性的基础上确定扩频水印在DWT和DCT混合变换域的嵌入位置和强度,扩频增益因子的选取大小取决于所选用的DWT和DCT混合变换域系数的个数以及水印大小。实验结果表明,应用文中提出的基于混沌置乱和混合变换域的扩频水印方案,不但水印的安全性有了很大程度提高,而且对剪切、旋转等各种几何失真攻击和常见的信号处理如噪音、JPEG压缩和滤波攻击具有很强的鲁棒性,即使嵌有水印的图像遭受攻击后受损较严重,水印信息还是能够完好地提取出来。     

一种基于DCT域的数字水印方案研究

空间数字水印算法简单易行,早期的水印算法主要在空间域中实现:但是空间域数字水印算法难以有效的利用人类视觉系统特性,水印信息嵌入强度较小以确保水印信息的不可见性,故使得水印信息的鲁棒性较差,而变换域数字水印算法往往将水印信息通过的某种可逆变换分散到整个图像之中,因此可以获得很高的鲁棒性。本文介绍了一种变换域图像数字水印技术,同时提出相应的新算法。     

改进的基于DCT的自适应水印算法

基于原始图像的纹理特征和亮度特征以及人类视觉系统的特点,给出一种改进的基于DCT的自适应嵌入水印算法。算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,自适应选择强度因子,将一幅二值水印图像嵌入到原始图像中,实现了水印的不可见性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性和稳健性。     

一种结合数据融合与树状小波的鲁棒数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统(HVS)的特性,提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法,向载体图像中自适应的嵌入多个数字水印副本;在提取水印时,在每个块中使用独立分量分析ICA的方法提取水印,并对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性.仿真试验表明了该方法的有效性,嵌入的水印具有较高的透明性,同时对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性.     

基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法

随着因特网的发展,数字水印技术被广泛应用于数字图像、音频、视频等多媒体产品的版权保护。按照水印检测的方式可把数字水印分为盲水印和明文水印。文中提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法,首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,对宿主图像进行小波分解,然后通过改变两个小波子带相应系数的大小关系来嵌入水印信息。其中对相应小波系数修改权值的设置,利用了基于小波域的人眼视觉系统的特点。提取水印不需要原始图像。实验表明该算法在抵抗JPEG压缩、剪切和盐椒噪声等攻击有比较好的鲁棒性。     

一种NVF量化的小波域图像水印算法及实现

本文提出了一种基于噪声可见函数（NVF）量化的水印算法。该算法用噪声可见函数NVF最大化水印能量,在嵌入时使用多重嵌入技术,增加了水印的不可见性和鲁棒性,水印在提取和检测时不需要原图信息。     

结合人类视觉系统的数字图像水印技术

小波变换已经被广泛的应用到数字图像处理的许多领域,利用小波变换的数字水印技术被认为是一种最有效的保护数字信息版权的技术.提出了一种结合人类视觉系统的数字图像盲水印技术,它利用小波变化和人类视觉系统的共通点,进行水印的嵌入.实验结果表明,基于此种方法对图像进行数字水印的处理会有很好的效果.