一种基于QR分解的脆弱水印算法

提出了一种基于QR分解的脆弱水印算法。该算法运用矩阵的QR分解技术，把原始图像信息转化为很短的二进制比特串，并把其作为水印嵌入到原始图像中随机选取的某些像素的LSB位。该算法不仅能检测到水印图像的任何改动，同时还保证了水印图像的质量。为了对水印图像的变化像素进行定位，提出了一种运用分块技术的扩展算法，并对此扩展算法进行改进，使其能够抵抗剪切一粘贴攻击。实验证明，该算法对水印图像的改变非常敏感，定位算法也有很好的效果。     

基于奇异值分解的盲数字音频脆弱水印算法

提出了一种盲音频脆弱水印算法.将数字音频信号用奇异值分解(SVD)所得的奇异值作为水印的嵌入系数,对该系数采取模2取余的方法作为水印嵌入策略.实验结果表明:该算法具有较好的不可听性,并对重新采样、重新量化、低通滤波、添加噪声、有损压缩等数字信号处理具有很强的敏感性.     

基于非负矩阵分解的图像脆弱水印算法

提出一种基于非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)的脆弱数字水印算法。算法利用用户密钥构造NMF基矩阵,并在图像NMF分解过程中保持不变,二值水印图像嵌入NMF分解系数矩阵。实验结果本算法具有较强的鲁棒性,同时用户密钥保证的算法的脆弱性。     

基于矩阵LU分解的数字水印算法

该文提出了一种新的基于矩阵LU分解的数字水印算法。该方法首先将数字图像的非负矩阵表示转化为G-对角占优矩阵,再进行LU分解,通过量化函数进行数字水印的嵌入,恢复水印时不需要原始图像。将矩阵的LU分解数字水印算法与DCT的中频系数比较法进行了对比实验。实验结果表明这种方法运算速度快并且具有很好的鲁棒性。     

一种基于JPEG压缩的半脆弱水印算法

本文分析了JPEG压缩中的DCT变换和量化过程，根据量化的特性提出了一种半脆弱水印方案，并将水印信息调制为纠错码嵌入JPEG压缩过程的量化系数中，实验证明，此水印方案鲁棒性较强，虚警率低，能较好的检测图像是否被篡改并对篡改定位。     

一种能区分水印或内容篡改的脆弱水印算法

针对目前脆弱水印算法大多无法区分水印被篡改还是内容被篡改的问题,本文基于多重水印技术提出了一种能区分水印或内容篡改的脆弱水印算法.该算法由子块的主要DCT系数生成恢复水印,将其嵌入到偏移子块的次低位;待恢复水印嵌入后,将恢复水印作为子块内容的一部分生成认证水印,将其嵌入到子块的最低位.理论分析和实验结果表明:本文算法在抵抗量化攻击的同时,不仅能准确定位图像内容被篡改的位置,而且能区分是水印被篡改还是图像内容被篡改,并且在一定条件下可以对内容被篡改的区域进行恢复.     

LDPC一致校验矩阵的LU分解算法

不同于Turbo码,LDPC是数学结构非常好的一类高速码。对其结构进行系统研究,不但对实际编码方案很有帮助,而且也有很高的理论价值。二进制低密度码（MN码）编码的基础为Gaussian消元法（消去法）。丈中推导了MN码的一致校验矩阵的基于初等变换的Gaussian消元法。研究表明,基于初等变换的Gaussian消元法结合“minprod”算法在进行LU分解时,可以有效地保持MN码一致校验矩阵的稀疏性。     

一种新的基于遗传算法DCT域半脆弱水印算法

半脆弱水印因为在多媒体内容认证方面的重要作用而受到人们密切的关注。为了能够区分偶然攻击与恶意篡改,半脆弱水印需要对一般的内容保护图像操作有一定的鲁棒性。基于此,提出了遗传算法的半脆弱数字图像水印方法。根据图像局部区域的类型自适应地确定图像局部区域的水印嵌入强度,GA用来优化水印的嵌入位置。实验结果证实了所提的算法的优点,表明该方法具有较好的不可见性和鲁棒性,并实现了印刷图像载体版权保护。     

一种基于Doolittle LU分解的线性方程组并行求解方法

矩阵方程的快速求解是矩量法计算电大问题的关键,LU分解是求解线性方程组的有效方法。该文详细地分析了Doolittle LU分解过程,基于分解过程的特点,在MPI(Message-Passing interface) 并行环境下,提出了按直角式循环对进程进行任务分配的并行求解方法。实验证明该方法可以有效地减少进程间数据通信量,从而加快计算速度。     

一种基于H.264/AVC的视频可逆脆弱水印算法

结合H.264压缩编码标准的特性,该文提出一种新的基于H.264/AVC的视频可逆脆弱水印算法。算法先计算当前宏块预测残差块量化的离散余弦变换(DCT)系数的哈希值生成认证码,再把认证码作为水印信息嵌入到下一个相邻宏块活性最大的44块的最后一个非零量化DCT系数中。在解码端,通过比较认证码和提取的水印信息进行视频数据完整性的认证。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小,并且能对认证通过的视频数据进行还原和对认证失败的视频I帧遭篡改区域进行有效的定位。     

A new algorithm of blind color image watermarking based on LU decomposition

This paper proposes a new algorithm of blind color image watermarking based on LU decomposition. Because of the first column the second row element and the first column the third row element of the lower triangular matrix, which obtained by LU decomposition, have higher similarity, and the color image watermark can be embedded into these elements by slightly modifying rules, which can enhance the watermark invisibility. In addition, Arnold transform is applied to improve the watermark security and the Hash pseudo-random number algorithm based on MD5 is used to improve the watermark robustness. In extraction process, the watermark embedding strength and private key are needed to extract watermark information from the attacked host image with blind manner. Experiment results reveal that the proposed method outperforms other related methods in the aspects of the invisibility, robustness, embedding payload and computational complexity.     

A transcoding-resistant video watermarking algorithm based on corners and singular value decomposition

The singular value decomposition (SVD) mathematical technique provides an elegant method for extracting algebraic features form an image. When a small change is added to singular values, great variance of image doesn’t occur, and singular values in an image are less affected if general image processing is performed. Because singular value matrix of an image has good stability, the watermark can be embedded to this matrix without causing large variation in the stego-image. The reason of causing block effects and flicker in the traditional watermarked video using SVD is firstly analyzed in this paper. Based on the feature of SVD and that human eyes are not sensitive to the changes in corner area of each frame of video, we embed watermark into blocks with corner inside using quantization index modulation. We analyze the validity of the proposed algorithm about synchronizing error, block effects, and flicker. The experiment shows that the proposed approach has an excellent robustness against transcoding and some normal attacks, such as adding noise, re-encoding and so on without causing any block effects and flicker. The result also shows that the correct rate of extracting watermark can achieve 98 % per second.     

基于QR分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法

提出了一种将彩色快速识别(QR)码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。首先 对彩色宿主图像分通道进行离散小波 变换(DWT)和分块QR分解得到非重叠的酉矩阵,然后将QR码分通道置乱加密归一化后嵌入到 宿主图像对应通道 酉矩阵的系数差中。仿真实验结果表明,本算法在满足不可见性的同时具有较强的鲁棒性; 相比现有算法, 本算法不仅能够抵抗旋转和裁切攻击,在JPEG压缩和噪声滤波攻击方面的抵抗能力也有较 大提升;而且本算法属于盲水印技术,具有较大的实际应用价值。     

关键字符双重验证的Word文档脆弱水印方法

为提高文档水印方法的篡改检测性能和安全性,设 计一种关键字符双重验证的Word文档脆弱 水印方法。首先记录文档中的关键字符和非关键字符,将每个字符生成的8比特水印信息 嵌入自身字符 的特殊属性里以抵抗一般篡改;为提高检测关键字符篡改的能力,将关键字符生成的8比 特水印信息作 为第二重水印信息嵌入到非关键字符的其它特殊属性里以抵抗拼贴攻击,从而实现对关键字 符的双重验证; 通过统计实验,讨论了水印嵌入在字符特殊属性中对文档大小的影响。实验结果表明,在字 符的特殊属性 中嵌入水印能增加含水印文档的安全性,在非关键字符中嵌入双重水印能提高算法的篡改检 测性能。     

基于QR码和Schur分解的感兴趣区域水印算法

为了解决当前数字水印技术不可见性和鲁棒性不 能较好兼顾的问题,提出了一种基于QR(quick response)码和Schur 分解的感兴趣区域(ROI)盲提取水印算法。算法基于时间复杂性较低的Schur分解和符合人眼 视觉感知的显著图, 通过将显著图归一取反作为嵌入强度,自适应地将加密水印信息嵌入到载体图像经小波变换 和分块Schur分解的系数中。实验结果表明,本文算法不仅具有极高的不可见性,而且对裁 切、任意角度旋转、高斯噪声、 椒盐噪声、斑纹噪声、高斯滤波、中值滤波、对比度增强和JPEG压缩等攻击具有较强的鲁棒 性;由于显著 图作为公开密钥,所以算法在提取过程中不需要原载体图像和水印图像,属于盲提取水印算 法。因此,本 文算法在数字产品版权保护中具有较高的实际应用价值。     

基于H.264/AVC标准的脆弱视频水印算法研究

针对H.264/AVC的编码特征,本文提出一种基于H.264/AVC低比特率视频流的脆弱水印算法,该算法在I帧的量化后的4 4DCT块中结合系数值的符号特性与奇偶性,首先用倒数第二位非零系数与水印值一起生成标志信息,然后根据标志信息的值,利用最后一位非零系数的符号特性,修改系数值的奇偶性,从而将水印嵌入到最后一位非零系数中。在解码端根据4 4DCT块中最后两位非零系数的奇偶性关系提取水印,检测时不需要原始视频的参与。该算法具有较小的码率变化,以及较强的脆弱性。     

一种基于DCT变换的语音数字水印算法研究

随着数字媒体的广泛应用,其版权保护也显得日益重要,数字水印(watermarking)近年来引起了人们的高度重视,并逐渐成为多媒体信号处理领域的一个研究热点.本文研究了一种基于DCT变换域的语音数字水印算法,并且为提高算法的安全性,采用线性移位寄存器进行了类似加密的处理.通过实验证明该算法具有较强的稳健性和安全性.     

基于奇异值分解的灰度水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度水印算法.首先在嵌入前对水印做Arnold置乱处理,然后对置乱后的水印图像及其原图像进行离散小波变换分解,同时保留小波分解后水印的高频系数,并在水印检测过程中作为密钥使用.最后对原图像小波变换后的中低频系数进行奇异值分解(SVD),并把相应的水印嵌入其中.实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性.     

Multidimensional frequency estimation using LU decomposition eigenvector–based algorithm

Many algorithms have been proposed for multidimensional frequency estimation from a single snapshot or multiple snapshots of data mixture. Most of these algorithms fail when one or more identical frequencies are found in certain dimensions. In this paper, a multidimensional frequency estimation technique from a single datum snapshot is proposed. It applies LU decomposition (Gaussian Elimination) on an eigenvector-based algorithm for multidimensional frequency estimation. This proposed technique is simulated using a MATLAB code. The average root mean square error (RMSE) is investigated as a performance measure of the proposed technique. A comparison between original eigenvector-based (traditional) and the proposed techniques is introduced. The simulation results show that the RMSE of the proposed technique is less than the original one, and it has a more efficient solution for an identical frequency case but at the expense of complexity.     

块奇异值分解和量化实现的图像数字水印算法

讨论了当前将水印嵌入在块奇异值分解（SVD,singular value decomposition）后最大奇异值中的图像数字水印算法不足,进而提出了两种新的将水印嵌入在块SVD后最大奇异值除外的其余奇异值中的图像数字水印算法。两种新算法均采用了量化嵌入策略,从而使两种算法在提取水印时无需任何原始信息的帮助。实验结果表...