基于DCT的自适应图像盲水印算法

数字水印技术是多媒体信息安全领域的一个重要的研究课题.提出了一种基于DCT域的盲水印算法,该算法将图像经DCT变换后进行8×8分块,然后将二值水印嵌入到每一个图像分块的中频系数中.在嵌入过程中利用每一块的中频系数的性质,自适应的确定嵌入强度,从而保证了所嵌入的水印对一些常用的图像处理操作具有很强的鲁棒性.实验结果验证了提出方法的有效性.     

一种基于混沌变换的自适应盲水印

提出一种基于混沌变换技术的双密钥小波域图像数字水印算法,首先利用其中一个密钥产生一个随机数子,用来决定对小波变换后的载体图像的哪一个方向做进一步多分辨分解,确定嵌入水印的位置;然后利用另一密钥对二值水印图像进行随机置乱;根据嵌入位置的自带的自身特点,计算出三个阈值s、s1和s2,将经过随机置乱处理的含版权信息的二值水印图像嵌入到将水印嵌入到水平、垂直和对角方向的子带.在水印检测过程中,提出一种不需要载体图像相关信息的盲检测水印算法.首先根据其中一个密钥找到水印所在的位置,同样计算出相应的s*、s*1和s*2,然后再用另一个密钥重构水印图像.实验证明,提出的水印方案具有较好的抗攻击性,使用双密钥具有很好的安全性.     

基于坐标映射的矢量地理数据全盲水印算法

通过对全盲水印特点的分析,提出了将文字按照字符编码方式直接转化为二进制位的水印信息生成方式。基于矢量地理数据的空间定位特性,研究了水印嵌入与提取中坐标映射机制和映射函数构造原则。利用提出的水印生成和坐标映射方法,建立了一种矢量地理空间数据全盲水印算法。实验结果表明,提出的算法能抵抗矢量数据中常见的数据压缩、增点、删点、编辑、裁剪以及平移等攻击,具有很好的鲁棒性。     

基于Shearlet变换的盲图像水印算法

为进一步提高基于变换域水印算法的性能,设计一种基于Shearlet变换的盲图像水印算法。首先将原始图像进行Shearlet变换;其次根据最大后验概率MAP准则选择重要系数;最后水印根据重要系数能量自适应嵌入。水印检测端使用盲水印检测。实验结果表明,该算法不仅具有很好的透明性,同时对常见图像处理攻击和几何攻击均具有很强的鲁棒性,其性能明显优于傅里叶域和小波域的水印算法。     

基于小波的自适应图像数字盲水印算法

该文提出一种在小波变换域自适应嵌入图像数字盲水印的新算法,在水印检测过程中不需要原始图像。首先根据三级小波的细节系数确定嵌入位置,利用系数间存在很强的相关性,在第二级小波的水平和垂直细节数据中,通过采用修改图像小波系数及其邻域系数的均值之间的大小关系来自适应的嵌入置乱后的水印,嵌入的强度由该处的边缘强弱确定,这样,能在水印嵌入的鲁棒性和不可见性方面达到很好的平衡。并且,小波嵌入的位置互不相邻,嵌入水印信息之间不会产生相互干扰,从而提高水印提取的质量。该算法实验结果表明,该数字水印算法能很好的抵抗附加噪声、裁减、有损压缩、滤波等各种攻击,具有较强的不可见性和鲁棒性。     

基于QR 分解的彩色图像自嵌入全盲水印算法

针对彩色图像的版权保护问题,基于QR 矩阵分解提出了一种自嵌入全盲水印算 法。先将原始图像的G 通道分量进行非下采样剪切波变换,再对得到的低频分量分块QR 分解, 通过判断各子块R 矩阵中第一行元素向量的l1 范数与所有子块R 矩阵第一行元素l1 范数均值之 间的大小关系生成特征水印。然后对B 通道分量DWT 变换后的低频分量进行分块QR 分解, 并通过修改该子块QR 分解后R 矩阵中第一行最后一列元素来嵌入特征水印。特征水印的生成 和嵌入在两个通道内独立完成,水印检测无需原始载体图像,算法无需借助外加水印信息即可 完成对图像版权的鉴别。实验结果表明,该算法在经历添加噪声、JPEG 压缩、缩放、剪切和行 偏移等常见攻击时,具有很强的鲁棒性。     

基于卷积码和软判决的图像水印盲检算法

根据水印系统与通信系统的相似性,借助通信中的卷积码和交织技术可提高盲水印算法的鲁棒性,在DCT域设计并实现了一种适合软判决检测的盲数字水印算法。实验结果表明,该算法对于常见的图像攻击具有很强的鲁棒性,卷积码能有效地提高水印的鲁棒性,同时软判决检测较硬判决检测能进一步提高水印的鲁棒性。     

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。     

小波用于基于遥感影像特征的自适应二维盲水印算法

文章提出了一个有效的基于遥感影像特征的自适应二维盲水印算法。该算法使用灰度图像作为水印,将水印灰度图像进行Arnold置乱加密和小波压缩后,利用相邻特征平均值和奇偶判决法嵌入遥感影像的二阶小波变换域中所选择的子带上,且水印检测不需要原始遥感影像。攻击测试和实验结果表明,该算法具有较好的透明性,强壮性,以及水印检测结果准确,算法复杂度低等优点,对如JPEG有损压缩、中值滤波、附加噪声、伸缩、裁剪、旋转、几何变换、Stirmark攻击等各种影像处理的攻击都具有较强的鲁棒性;且嵌入水印后基本不会影响遥感影像的边缘检测和分类等一些应用。     

基于块分类的自适应图象水印算法

提出了一个基于频域块分类的ＤＣＴ域自适应水印算法。为了实现自适应,将原始图象分块并利用视觉掩蔽特性对图象块进行分类。根据分类的结果,不同强度的水印分量被嵌入到图图象块的ＤＣＴ低频系数中,实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图象处理和噪声干扰具有良好的稳健性。     

一种新的自适应盲数字水印算法

本文提出了一种新颖的基于DCT域的自适应盲数字水印算法,该算法由三个阶段组成。首先,根据人眼视觉系统（HVS）和图像的局部特性来选择水印嵌入区域;然后充分利用JPEG压缩量化阶段的舍入误差;第三个阶段是采用一组公式来嵌入多个版本的水印,水印是经位扩展和二值随机序列调制得到的。水印的检测不需要原始图像。实验结果表明,该算法在保证水印不可见性的同时,对常见的几种图像处理如缩放、椒盐噪声、滤波特别是JPEG压缩和剪切有很高的鲁棒性。     

基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印

提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时,通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息,再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印,实现了水印的盲检测。     

一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法

对数字水印技术的概念、特点、分类、模型等作了简单的介绍,给出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。实验表明,该算法能够很好地抵抗局部剪切的攻击。文中还结合实验结果对增强剪切攻击鲁棒性的技术进行了分析。     

基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将视频序列进行分帧,提取亮度分量作二维8×8DCT变换,将水印嵌入到DCT分块的低频系数中。水印的提取不需要原始视频信号和原始水印,实现了水印的盲检测。实验结果表明,水印的不可感知性很好,在抵抗椒盐噪声、高斯噪声、帧删除、帧剪切及高斯低通滤波等多种攻击时具有良好的鲁棒性。     

一种基于DWT和DCT的自适应盲水印算法

研究鲁棒性水印算法一直是数字水印技术发展的重要方向,文中根据Watson视觉模型推导出的一种可以直接应用于DCT域的自适应归一化掩模作为水印嵌入强度,利用相邻的DWT和DCT块之间的关系把二值水印嵌入到灰度图像中,提取水印时不需要原始图像,实现了盲提取。实验结果表明,本算法在不可见性和鲁棒性方面具有良好性能。     

基于Contourlet变换的乘性水印及盲检测算法

基于Contourlet变换对其高频系数进行统计分析,从理论和实验方面证明Contourlet变换的高频系数符合广义高斯分布,采用极大似然估计的方法对Contourlet变换系数的边缘分布和联合分布进行拟合,提出一种Contourlet变换域乘嵌入水印及盲检测框架。实验证明,所提出水印检测器具备良好的检测性能。     

基于DCT变换的盲水印算法

该文提出一种基于DCT变换的盲水印算法。将水印信息按随机产生的0或1嵌入块DCT系数中的DC或AC分量中。该算法思想简单,步骤简便、容易实现。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对JPEG压缩具有很好的鲁棒性,同时对滤波和加噪等处理具有很好的易碎性。     

一种基于感知模型的盲水印算法

根据Watson模型,结合仿射变换置乱技术和DCT量化系数奇偶特性,本文提出了一种在分块DCT中频交流系数中嵌入有含义二值水印图像,以实现盲检测的水印方案。实验结果表明,该算法对于JPEG有损压缩、图像剪切等处理有很强的鲁棒性。     

基于小波变换的数字图像自适应盲水印算法及实现

针对传统基于人类视觉系统特性的空间域与变换域结合算法的缺陷,提出了一种基于小波变换的数字图像自适应盲水印新算法,通过置乱加密技术提高整个数字水印系统的安全性能,水印嵌入过程中使用了改进的量化水印算法;通过计算相邻特征平均值来自适应调整待量化小波系数的量化间隔,大大提升了水印系统的逼真度;实验结果表明,该算法具有嵌入信息量大,嵌入水印图像透明性好,对常见的噪声、中值滤波、旋转、剪切和JPEG压缩抵抗性强等特点,算法对于常见攻击后提取出的水印仍与原始水印具有0.90以上的相似度,具有很好的鲁棒性。     

基于ANFIS的倒谱域盲检测混沌音频水印算法

倒谱分析广泛运用于音频信号处理的很多方面,但目前研究倒谱域音频水印算法的文献很少,而且现有的水印算法大多没有实现盲检测,不利于实际运用。该文提出了一种具有较高鲁棒性的混沌音频水印算法,并通过自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro-FuzzyInferenceSystem,ANFIS)实现了盲检测。实验证明,该算法的水印嵌入易实现,水印检测准确性高,时间代价小,具有较强的抗攻击性和较好的不可感知性,很有实用价值。