基于置乱加密的小波域数字图像水印算法

提出一种基于置乱加密的小波域灰度图像数字水印算法。首先对水印图像进行置乱处理,然后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数和高频系数,针对它们对嵌入水印的敏感程度,采用奇偶量化规则分别在低频部分和高频部分进行不同强度的水印的嵌入。水印的检测根据奇偶量化规则,不需要原始图像,是一种盲检测。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等攻击,鲁棒性较好。     

一种DWT和DCT相结合的数字图像水印算法

提出一种DWT变换和DCT变换相结合的灰度图像数字水印算法。对二值水印图像进行置乱和混沌加密处理,将水印图像序列调制成正负序列。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数矩阵,将低频系数矩阵划分成4×4大小的子块,针对各子块进行DCT变换,采用正负量化的方法进行水印的嵌入。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击,具有良好的抵抗能力,鲁棒性较好。     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法 ,将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密 ,同时利用人类视觉系统HVS的特性 ,实现了水印的自适应嵌入 .在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下 ,提出将水印按不同比例的方法 ,分别嵌入到小波域的低频和中频 (或高频 )子带中 ,在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整 ,从而恢复出更加清晰的水印图像 .实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性     

一种基于混沌映射的小波域水印算法

在对小波域数字水印的嵌入算法研究的基础上,利用混沌序列所特有的不可预测性,提出了一种基于混沌映射的小波域数字图像水印算法。首先在密钥控制下,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像的小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性。实验表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪和剪切等攻击方法具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检。     

基于混沌的织锦图案彩色分量水印嵌入算法

数字水印作为图像版权保护和内容认证已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,给出了基于混沌特性的彩色图像数字水印算法,该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间,将原始图像Y分量进行二级离散小波变换(DWT),水印图像进行一维Logistic置乱加密后嵌入到原始图像Y分量的低频子带中,其算法具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特性。实验结果表明,算法对滤波、剪切和噪声攻击具有较强的鲁棒性。     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法，将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密，同时利用人类视觉系统HVS的特性，实现了水印的自适应嵌入、在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下，提出将水印按不同比例的方法，分别嵌入到小波域的低频和中频(或高频)子带中，在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整，从而恢复出更加清晰的水印图像，实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性。     

基于混沌映射和离散变换的零水印算法

提出了一种基于混沌映射和小波变换的零水印算法.该算法将原始图像进行小波变换后,取其低频子带的小波系数作logistic映射,将得到的结果处理成一维数组作为提取水印图像的依据,并进行了Arnold变换和加密处理,因而保证了水印信息的安全性.     

基于DWT域的多通道彩色图像盲水印算法

提出了一种基于DWT域多通道彩色图像盲水印算法。由Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成四进制复合混沌序列对水印进行加密,Arnold变换置乱水印信息以提高水印的安全性;彩色图像的RGB通道变换成小波域,对RGB通道的低频小波系数分块计算奇异值嵌入不同方向的水印;提取水印采用了图像融合技术。实验结果表明,该算法不可见性好、鲁棒性强,能有效地抵抗常见的水印攻击。     

基于混沌的小波域二维工程图数字水印算法

针对数字工程图的版权保护问题,提出了一种基于混沌的小波域数字水印方法,该方法通过从工程图中提取特定顶点构造出复值信号量再进行离散小波变换,通过对变换后的小波细节系数幅值进行调制嵌入一32×32像素的二值水印图像。为了加强水印信息的安全,采用复合混沌序列技术对原始水印图像进行了加密。实验结果证明这种方法对平移、旋转、缩放、镜像以及添加或删除部分实体攻击具有良好的鲁棒性。     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

基于Chebyshev混沌序列的数字水印算法

利用混沌序列的优良性能,提出一种在小波图像低频系数中嵌入水印及检测的方法.从视觉效果考虑,嵌入低频系数会影响图像质量.为克服这个问题,将混沌序列嵌入到视觉不敏感位置.实验结果表明,应用本算法所实现的水印不可见,并对常见的图像处理是一种行之有效的水印嵌入算法.     

一种改进的彩色图像多水印嵌入算法

针对彩色图像的版权认证问题,提出一种改进的多水印嵌入算法,采用量化索引调制(QIM)量化方法与提升小波变换结合,将水印分别嵌入到高频和低频系数矩阵,即将载体图像转换到YCbCr空间后,对三个分量分别进行提升小波变换,再用QIM量化方法在Cb和Cr分量的高频系数,以及Y分量的低频系数嵌入水印。实验结果表明,利用改进算法嵌入的水印具有较好的隐蔽和不可见性。抗攻击性测试结果显示,在高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩和1/4裁剪四种攻击方式下,改进算法比基于DCT的纹理特征嵌入算法的水印NC平均值分别提升6%、2%、46%、2%,具有更强的鲁棒性。     

基于人类视觉特性的彩色图像水印算法研究

根据离散小波变换原理,实现了一种基于人类视觉特性的数字水印算法.首先介绍了对图像进行3级离散小波分解的JND模型;其次,重点阐述了所实现算法的水印嵌入、提取原理,即原始图像由RGB色彩空间转换到YIQ空间,将原始图像Y分量进行3级离散小波分解,将水印图像进行一维Logistic置乱加密后嵌入到原始图像Y分量的低频和第3级高频子带当中,嵌入强度值依据JND来确定.最后,给出了试验结果及6种攻击测试结果.     

基于小波提升的公有水印技术

结合小波提升和人的视觉系统(HVS)等特点,提出一种基于9/7双正交小波提升的图像数字水印算法。采用伪随机序列对水印图像加密调制;对原始图像进行小波提升的多分辨率分解,考虑HVS对水印嵌入高低频子带感知不同性和鲁棒差异性,依据高频子带系数构建嵌入水印的标志定位矩阵,通过该矩阵实现高低频子带嵌入水印的位置映射,设置合适阈值,在逼近子带上进行自适应水印的嵌入。最后通过标志定位矩阵和逼近子带的位置映射,成功地从逼近子带里提取公有水印并进行伪随机序列解密。实验表明该数字水印系统具有很好的不可感知性和双重安全性,且具有抵抗JPEG、JPEG000压缩攻击的鲁棒性。     

基于离散小波变换的图像数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的图像数字水印嵌入提取算法。为保证水印的安全性,在嵌入之前先对水印做置乱处理,选择中低频带嵌入水印信息,以保证其不可感知性和鲁棒性。实验表明,该算法对常见的图像剪切、中值滤波、JPEG压缩和噪声干扰等均具有一定的抵抗力,较好地兼顾了图像水印的不可感知性要求和鲁棒性要求。     

视觉系统结合小波域的水印算法

为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。     

基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。