可逆文本水印算法研究

提出一种可逆文本水印算法.该算法对文本特征进行分析,以确定待嵌入文本句子集,根据文本句子的奇偶性,利用同义词替换评价模型将水印不可感知地嵌入到原始文本中,通过调整算法参数,满足不同的鲁棒性和不可见性需求.仿真实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,并能在提取水印后无损地恢复原始文本载体数据.     

基于小波变换的可见可逆数字水印算法

提出了一种可无损恢复的小波域可见数字水印算法.算法采用视觉对比模型和人类视觉系统特性计算水印拉伸系数,并由用户密钥生成随机模板确定水印信息的嵌入位置.实验结果表明本算法具有很好的可见性和鲁棒性.     

基于小波零树的数字水印算法研究

提出了一种基于小波零树结构的水印算法,通过对水印置乱、水印提取时纠错方法提高水印的不可见性和鲁棒性.该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像.实验结果表明,该算法对剪切、JPEG压缩、加噪、滤波等处理有很好的抵抗力.     

一种视觉模型引导的小波域彩色图像盲水印算法*

为了较好地解决水印不可见性与鲁棒性矛盾问题,提出了一种新的彩色图像盲水印算法。将原始彩色图像转换到YCbCr色彩空间,并对各分量进行分块处理及一级离散小波变换,利用人眼视觉特性建立视觉模型并引导水印嵌入到中频系数中。水印的提取简单且不需要原始载体图像和原始水印,鲁棒调控因子的引入协调了算法对各类攻击的抵抗能力。实验结果表明,该算法能较好地平衡不可见性和鲁棒性,并且对诸如剪切、叠加噪声等攻击具有更强的鲁棒性。     

一种基于Arnold混沌映射的小波变换域图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法.通过对宿主图像,经过Arnold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解,达到自适应嵌入水印信息的目的.实验结果表明,该方法嵌入的数字水印不但具有较好的不可见性,而且对图像处理有较好的鲁棒性;同时由于对原始水印图像进行加密处理,该算法达到既隐藏信息的存在,又隐藏信息的内容的双重安全效果.     

基于DWT-SVD的图像双零水印算法

算法采用双零水印方式,解决不同的数字水印算法问题。首先,利用SVD空间向量表征图像的结构特性的性质解决了以往算法虚警率高的问题。其次,针对嵌入式数字水印算法的鲁棒性低以及嵌入容量有限等问题,提出了一种基于小波变换域的零水印算法,该算法利用小波变换系数构造出能够代表水印信息的特征值,同时算法对原始水印数据进行了双重加密,不仅达到隐藏水印信息、保护版权的目的,而且大大提高了水印信息的安全性。由于算法采用的是零水印的方式,所以能够保证原始载体图像无失真,即良好的不可见性。实验结果表明,该算法具有鲁棒性高、简单易行、虚警率低的优点。     

鲁棒可逆文本水印算法

针对法律或军事领域在使用文本文件时必须要求真实性的要求,提出一种鲁棒可逆文本水印算法.根据0/1水印序列和同义词替换评价模型,将水印有选择地嵌入到原始文本中.投票原则的使用提高了水印的鲁棒性并降低了误检率,拥有密钥和其他秘密参数的用户才可以完全恢复原始数据.理论分析和仿真结果表明,采用文中算法嵌入的水印具有较好的不可见性和较强的鲁棒性.     

基于宿主图像差值矩阵的可逆信息隐藏算法

提出一种能无失真地从水印图像中提取出隐藏信息并无失真地恢复出原始图像的可逆图像信息隐藏算法。该算法利用图像相邻像素之间差异较小的特性,通过差值矩阵对原始图像进行预处理,修改差值矩阵并映射到宿主图像中实现信息隐藏。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证良好不可见性的情况下,有效提高了信息嵌入容量。     

基于图像置乱和小波变换的零水印算法

传统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.提出了一种基于仿射变换置乱与小波变换的零水印算法,该算法对嵌入的水印图像进行置乱,选择被嵌入图像的小波变换的低频子图与置乱的水印图像进行运算,对运算结果进行循环移位产生密钥图像.而小波变换的低频子图集中了图像的主要特征,所以该水印算法对各种攻击(例如:加噪,滤波,JPEG压缩,剪切)具有很高的鲁棒性,而且产生的水印为灰度图像而不是二值序列,具有很好的检测精度.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.     

一种用于JPEG图像的高容量可逆水印算法

提出一种用于JPEG图像的高容量可逆水印算法 。该算法利用JPEG图像DCT系数的零系数间隔确定修改的位置,利用间隔中零系数的个数确 定水印嵌入量,进而嵌入水印信息。这样做不会带来如位置图等任何额外信息 。该算法利用零系数间隔准确地提取水印,并能在水印提取后无损地恢复原始JPEG图像。实 验结果表明,该算法在嵌入大量水印信息的情况下仍能取得满意的PSNR值,且图像文件大小 的增加较小。     

结合多级小波系数加权均值和量化的可公开敏感水印

传统水印通常对水印嵌入后掩体视觉质量较为关注,而对水印嵌入环节的安全性较为忽视,一些算法尽管提供了水印加密环节,但位置固定,导致嵌入水印易受攻击,而基于参数化小波的水印敏感性在实际中难以应用。针对以上问题,提出一种结合多级小波系数加权均值和量化的可公开敏感水印。在该算法中,首先将掩体图像的消息摘要算法5(MD5)值、用户密钥和初始参数与Logistic映射绑定,用于对水印加密和嵌入环节的多级小波系数进行随机选择;然后通过联合图像专家组(JPEG)压缩的各级小波系数绝对变化量的算术平均值来估算小波系数权重,调整小波系数加权均值以嵌入水印;最后通过孤立黑点滤除策略来提高水印提取质量。理论和实验表明,所提方法具有较好的明文敏感性和密钥敏感性,嵌入水印后图像峰值信噪比(PSNR)可达到45 dB,即使公开水印嵌入环节,嵌入的水印也难以篡改和提取,同时依然对图像剪裁、白噪声、JPEG压缩、覆盖和涂鸦等常规图像攻击具有鲁棒性。     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

应用Hash函数增强数字图像半易损性水印的易损性

提出了一种空间域、小波域相结合的数字图像半易损性水印算法,该算法在图像的小波变换域嵌入基于图像内容的Hash值．实验表明,该算法可以抵抗一定程度的JPEG压缩,特别是能够将轻度的JEPG压缩和对图像局部少量像素的修改区分开来．     

小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果     

基于有限脊波变换的抗几何攻击图像水印

根据脊波变换在方向识别上的优越性,提出了一种基于有限脊波变换的抗几何攻击图像水印方法。该方法先将原始图像进行一级脊波分解,再将经过三级小波分解后的水印嵌入到图像脊波系数中,以实现图像重构。实验结果表明,该方法能够抵抗旋转、缩放和平移、剪切类几何攻击,同时对JPEG压缩、中值滤波、高斯噪声、椒盐噪声等常见的攻击具有良好的鲁棒性。     

双重认证的变换域图像半脆弱数字水印算法

提出了一种DCT域与DWT域相结合的双重认证图像半脆弱数字水印算法,定义了一个小波系数量化函数以实现水印的嵌入与提取,根据图像局部特性,该量化函数可动态地进行调整;同时设计了三个混沌密钥,结合DCT域定义水印及其嵌入位置．实验表明,该算法在保持对常见的JPEG压缩稳健的同时,能有效地区分偶然失真与恶意篡改。     

一种基于多小波的盲的数字图象水印技术

以一个图案作水印且提取时不需要原图象的数字水印技术 (blind waterm arking)面临许多挑战 ,因而 ,这种技术的研究文献很少 .本文首次提出了一种基于多小波 (multiwavelet)变换的盲的数字图象水印技术 .与标量小波不同 ,在图象的多小波变换系数中 ,同一尺度且同一方向上存在两个 (或以上 )对应不同小波的细节子图 ,本文中的方法正是利用多小波变换这一独特性质嵌入一幅二值图案 .为了增加水印的稳健性 ,我们采用 (7,4 )汉明编码 (Hamming code)将水印的校验图也嵌入到多小波变换域中 .特别是 ,水印图案的提取不需要原始图象 .实验结果表明 ,这种方法对JPEG压缩、平滑滤波、锐化、噪声、对比度增强、重量化、重采样等多种图象处理具有很好的稳健性     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

小波域基于块能量分析的数字水印算法

提出一种小波域基于块能量分析的数字水印算法。该算法将载体图像三级小波分解的第三级细节子图分为互不重叠的系数块,根据人眼对图像的纹理和边缘不敏感的视觉特性,选择能量较大的块系数嵌入有意义水印。实验结果表明:该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,同时对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等攻击具有很好的鲁棒性。     

一种基于DWT域的数字水印算法

提出一种结合Arnold置乱技术的小波域灰度图像数字水印算法,将置乱后的数字水印嵌入到载体图像小波分解的低频和部分中高频系数上。实验证明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像加噪、压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。