基于HDWT的灰度级数字水印研究

提出一种小波域灰度级图像敷字水印的新算法,算法采用Harr离散小波变换(HDWT)和商一余法则(DWRT)将教据嵌入灰度级图像.算法采用DWRT将水印分离为由黑色像素组成的两个部分,采用HDWT提取其中一部分的特征信息并将其嵌入宿主图像,保留另一部分作为以后提取数字水印的密钥,依据两部分的小波系数恢复原始像素.该算法嵌入的水印难以修改和删除,经多次攻击仍能提取出可辩识的图像.     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

一种基于正交分解的离散小波域水印方案

提出一种基于QR分解的小波域图像水印算法,是将水印信息矩阵做QR分解并嵌入到做离散小波变换后的载体图像的两个特殊的区域.首先将原始图像进行归一化处理后做离散小波变换,并计算出嵌入区域的嵌入强度;再将水印按照密钥进行置乱;然后再对置乱后的信息做正交分解,得到两个正交矩阵;分别将这两个正交矩阵使用加性规则自适应地嵌入到小波变换域的低频和对角方向上;最后小波逆变换得到含水印的图像.实验结果证明,本算法具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性,特别是抗几何攻击效果尤其明显.     

一种基于ICA方法的数字水印技术

提出了一种新的水印方法,这种方法在宿主图像的小波域上嵌入另一幅数字图像,这个数字图像就是水印。在提取水印的过程中采用了独立成分分析(ICA)的技术。水印被插入到了中频子带中。用一个视觉掩蔽函数来修改水印图像,保证了嵌入水印后的宿主图像的视觉质量。在提取水印过程时盲检测过程不需要原始图像,其中采用了ICA方法。对于大部分主要的攻击,这种方法表现出了良好的性质。     

一种基于ICA方法的数字水印技术

提出了一种新的水印方法,这种方法在宿主图像的小波域上嵌入另一幅数字图像,这个数字图像就是水印.在提取水印的过程中采用了独立成分分析(ICA)的技术.水印被插入到了中频子带中.用一个视觉掩蔽函数来修改水印图像,保证了嵌入水印后的宿主图像的视觉质量.在提取水印过程时盲检测过程不需要原始图像,其中采用了ICA方法.对于大部分主要的攻击,这种方法表现出了良好的性质.     

基于图像置乱预处理的小波域盲水印系统

在基于小波域的盲水印系统中，由于小波变换的局部性，致使水印的嵌入可能会给原始图像带来类似于图像压缩中产生的“块效应”。为了在保持强度不变的前提下进一步提高水印的不可视性，提出了一种基于图像置乱预处理的小波域盲水印算法，即先将原始图像置乱，而后再将水印嵌入到图像小波域中，以达到将水印所引入的“块效应”化整为零地分布到图像的不同部分的目的，从而在很大程度上提高了水印视觉上的“不可感知性”。试验证明，这种算法是有效的。另外，经过置乱操作的图像，小波变换后得到的小波高频系数服从高斯分布，这就使得线性相关检测在这个水印系统中能够达到最优。     

基于OBSA多小波和遗传算法的数字水印技术

针对已有数字水印技术的不足,提出了基于OBSA多小波和遗传算法的公开数字水印技术。根据不同的水印嵌入算法选择适应度函数,通过遗传算法,对不同的水印嵌入算法、不同的宿主图像,自适应地得到OBSA多小波变换的前置滤波器。给出了相应的两个算法,算法1利用“奇偶法”嵌入水印图像,将灰度水印图像分解成位图,宿主图像进行一层多小波分解,每个低频系数嵌入1bit水印信息;若嵌入“1”,使对应的低频系数四舍五入为奇数,嵌入“0”,则使其为偶数,相反亦可。算法2利用“替代法”嵌入水印,宿主图像进行二层多小波分解,将其分解后的中频部分用水印图像替代。算法1提取的水印无失真,抗剪切攻击能力较强;算法2提取的水印无失真,抵抗噪声、压缩等处理的能力较强。该方法可以改善水印系统的鲁棒性,提高水印系统的透明性和不可统计性。     

基于分形和HVS的小波域数字图像水印算法

针对数字图像版权的保护,本文提出了一种基于分形的小波域数字图像水印算法。首先将载体图像进行Haar 小波变换,将小波系数树分为同方向小波树,并在同方向小波树中构造域子树和值子树,通过分形匹配将域子树分为嵌入域子 树和非嵌入域子树,然后在嵌入域子树中加入水印。在水印嵌入时,只嵌入部分水印信息来减少水印的嵌入量,同时运用人类 视觉系统HVS 模型控制水印嵌入的强度,保证其不可见的同时最大限度增强了其鲁棒性并实现了水印的盲提取。     

一种新的PBW图像盲水印算法

介绍一种新的PBW水印理论.传统的水印方法是由水印自身携带信息,而在PBW方法中信息与图像中嵌入水印的位置有关,可以选择较好的代表信息的位置去嵌入水印.为了更有效地提取水印信息,还可选择与宿主图像相关度最低的水印作为较好的水印进行嵌入.将PBW方法与扩展谱方法进行对比分析,并在小波变换域进行实验.大量实验结果表明,与传统的扩展谱方法相比,该方法具有更好的鲁棒性和透明性,特别对串谋攻击有很好的鲁棒性.     

基于信息互补的小波域图像水印算法

提出了一种基于信息互补的小波域图像水印算法，该算法结合人类视觉系统特性在图像小波域的两个子频带中以互逆的顺序分别嵌入水印信息。水印提取时通过阈值判别选取两个小波子频带的水印信息进行互补。实验结果表明，该算法对常见的信号处理具有良好的鲁棒性。     

一种结合小波域和空域的图像数字水印新算法

提出了一种结合小波域和空域的图像数字水印新算法。依据重要性将原始水印分成两部分,分别嵌入载体图像小波域和空域。并利用混沌系统对水印序列的嵌入位置进行置乱。重要水印嵌入小波域多级分解的低频子图;采用二值量化算法。其余水印嵌入载体空域非LSB的中间比特位;并采用最小化像素改变策略。实验结果证明了该算法在提高水印容量的同时,嵌入水印也具有很好的安全性、隐蔽性和鲁棒性。     

基于ROI的组合域数字水印算法

提出一种基于ROI的组合域数字水印算法。将水印信号中感兴趣部分提取作为重要信息,混沌加密后嵌入载体图像的DCT域。将原始水印信号经过Arnold变换,嵌入含水印图像空域的非LSB位。水印提取时不需要原始载体图像。     

一种带纠错编码的小波域盲水印算法

先前众多的DWT(discretewavelettransform)域水印算法几乎都是私有水印或易脆水印,而针对版权保护的鲁棒的、公开的小波域水印算法却极少。文章提出了一种小波域盲水印算法,水印嵌入到小波分解的高频子带,通过采用小波系数的数字化编码技术实现了盲水印的提取。水印在提取过程中不需要任何原始图像信息。为提高水印的鲁棒性,引入了简单的纠错编码机制。     

小波变换的低频数字水印

为了使水印具有更强的鲁棒性和更广泛的适应性,提出了一种基于Haar小波基的离散小波变换（DWT）的隐形水印算法。该算法根据数字水印小波基的选择与水印鲁棒性的关系,选取Haar小波基,并根据水印长度和人眼视觉特性,自适应地把图像进行相应的小波级数分解,并对最低层逼近系数分类,根据分类的结果将不同强度的水印分量嵌入到低频系数中。实验结果表明,该算法具有不可见性,经过某些图像处理操作和JPEG有损压缩后仍是鲁棒的。     

基于小波包和DCT变换的双水印技术

目前较流行的水印算法是在图像的时空域或变换域中感知重要的系数嵌入水印。然而感知重要的部分通常是图像的低频部分,当图像经历某些变换操作时,从低频提取的水印会产生严重的质量退化。针对这一问题,该文在结合小波包变换和离散余弦变换的同时,在图像小波包分解后的低频和高频部分选取适当系数分别嵌入同一个水印。水印采用二值图像,在水印嵌入之前对水印图像进行Amold变换以增强算法的隐蔽性和鲁棒性。实验结果表明,这一方案比单重水印方案能够更有效地抵抗JPEG有损压缩、剪切、滤波和噪声等常见的水印攻击,具有更广泛的适应性和更强的鲁棒性。     

Robust RDWT-ICA based information hiding

We present a new method for watermarking which is based on redundant wavelet transform (RDWT) and independent component analysis (ICA) for authenticity protection of multimedia products. RDWT gives an over complete presentation of the input sequences and functions as a better approximation to the wavelet transform, and therefore, is well-suitable for watermarking. An advantage of using a large logo is the ability to carry redundant information about copyright, increasing the robustness. By exploiting RDWT, we can embed a large binary logo watermark, which has the same size as the host image. The watermark is detected by a new intelligent ICA-based detector, with which we can directly extract the watermark in spatial domain without transformation steps. Our findings are that RDWT-based watermarking out-performs against image compression, and produces less image distortion than conventional DWT. The robustness of the proposed method is demonstrated and tested under various attacks     

基于神经网络的小波域数字水印嵌入算法研究

提出一种结合神经网络将二值水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的新方法.为使算法具有更好的不可感知性和鲁棒性,进一步提高它的实用性,结合神经网络理论,创新地提出在小波域实现对数字水印嵌入.该方法是对宿主图像做离散小波分解,取分解后的近似分量作为嵌入位置.在其中随机的选取一些像素点及其邻域,利用神经网络对其进行建模及训练,通过修改其像素值嵌入水印信息.在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密.实验结果表明,算法具有很强的抗几何攻击和承受其他图像处理操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般小波域嵌入算法,对数字水印的实现具有很强的参考价值.     

基于小波变换的双水印算法

结合数字水印空间域和频域算法的特点,本文提出一种在图像小波变换域嵌入双水印的算法。在图像变换域低频分量嵌入识别水印,高频分量嵌入确认水印,图像版权所有者拥有单一密钥。试验结果表明,该水印算法具有良好的不可见性和稳健性,能够有效地保护图像版权。