基于小波域的均值量化数字音频水印算法

提出了一种均值量化的小波域数字音频水印算法。均值量化可以减少攻击对水印的影响,算法选择合适的小波基对音频信号进行小波分解,对其中的中、低频系数进行均值量化,嵌入水印,水印提取过程不需要原始音频信号。实验结果表明,与一般水印量化算法相比,该算法对MP3、重量化、重采样、低通滤波和噪声干扰等信息处理型攻击具有更好的鲁棒性。     

一种基于Contourlet域的块均值关系的盲水印算法

从Contourlet变换的特点出发,提出一种基于分块均值关系的Contourlet域水印算法。首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,之后对载体图像进行2级的Contourlet变换,选择能量最大的低频子带作为嵌入区域,通过修改选定位置的系数数值嵌入水印,在水印提取时不需要原始图像,实现了水印的盲提取。实验表明所提的算法在抵抗JPEG、椒盐噪声等攻击时有较好的鲁棒性。     

一种基于扩频的Contourlet域盲水印算法

提出一种基于量化的Contourlet水印算法。该算法首先对原始水印信息进行置乱,采用伪随机序列周期延扩的方法,生成扩频水印。然后对载体图像进行Contourlet变换,最后使用量化的方法,将产生的扩频水印嵌入到选定的Contourlet域系数中。实验结果表明,该算法具有很好的透明性,对一般的信号处理,例如,JPEG压缩、模糊和锐化等具有较好的鲁棒性。     

基于DWT和均值量化的音频水印算法

提出基于小波包的离散小波变换和均值量化的音频水印算法。该算法的主要特点是：1）将音频信号根据嵌入的水印图像大小自适应地分段。利用Arnold变换对水印图像进行预处理,消除水印图像的相关性,提高图像的抗攻击性。2）采用小波包的离散小波变换,增加嵌入和提取效率,提高水印的透明性。3）水印信息嵌入到均值中,有较好的不可感知性。仿真实验表明：嵌入水印后音频的不可感知性较高,能够有效地抗击有损压缩、低通滤波和剪切等攻击。     

Contourlet与小波域鲁棒性水印算法性能比较

与小波变换不同,Contourlet变换通过各向异性基实现了图像的多尺度多方向性分解,更能捕获图像的曲线奇异性和匹配人类视觉特性。通过分解系数的视觉显著性决定水印强度,不同子带自适应地嵌入水印信号,提出了一种鲁棒性感知水印嵌入算法;该算法在小波分解和Contourlet分解的两种多分辨率框架下对常见水印攻击进行了实验测试。实验结果表明,在同等水印嵌入算法情况下,基于Contourlet和基于Wavelet变换的水印算法都能够抵抗常见攻击手段,但是Contourlet变换算法具有更高的安全性、鲁棒性和不可见性。     

基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法

为了提高变换域数字水印的鲁棒性,提出一种基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法。该算法首先对二值水印图像进行Arnold置乱预处理,然后对宿主图像进行Contourlet变换,提取低频子带进行不重叠的分块,最后对每个子块依次进行QR分解,采用自适应量化策略在上三角R矩阵的第1行元素上重复嵌入1 bit水印信息。在水印提取时,根据多数原则从每个子块提取相应的1 bit水印信息。实验结果表明,该算法在取得良好不可见性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放和剪切等多种攻击具有较强的鲁棒性,并且可以实现水印的盲提取。     

基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法

为了提高数字水印产品的抗几何攻击能力,提出一种基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法。该算法首先对宿主图像Contourlet变换后的低频子带进行分块QR分解,通过轻微修改各子块Q矩阵第一列第二行元素和第三行元素的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息,并且利用R矩阵对各子块进行相应的视觉失真补偿操作。在水印提取前,利用尺度不变特征变换SIFT特征点具有的旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像进行几何校正,恢复水印的同步性,使算法具备抵抗几何攻击的能力。实验结果表明,该算法的不可见性良好,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

基于Schur分解的Contourlet域水印方案

基于奇异值分解的数字水印方案计算量大、算法实现困难,为此,提出一种基于Schur分解的Contourlet域数字水印方案。将载体图像进行Contourlet变换,利用矩阵分裂理论得到分块对称矩阵,对每个对称矩阵进行Schur分解得到对角矩阵,通过量化对角元素的方法实现水印嵌入。水印提取是嵌入的逆过程。实验结果表明,该水印方案嵌入和提取的速度快,具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于Contourlet变换和神经网络的视频水印算法

针对数字水印技术在视频版权保护和抵抗攻击时存在的一系列问题。首先将原始水印图像使用Arnold变换和Hilbert曲线进行置乱处理,再对MPEG原始视频的I帧进行Contourlet变换嵌入数字水印,最后在提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于Contourlet变换的抗旋转攻击零水印算法

现有的大多数基于变换域的零水印算法缺乏抵抗几何攻击的能力,例如将图像旋转微小角度即可导致水印检测的失败。为了提高变换域零水印算法抵抗图像旋转攻击的能力,本文提出了一种基于Contourlet变换的抗旋转攻击零水印算法。对于旋转造成的几何攻击,我们可以通过对数极坐标系将笛卡尔坐标系中的旋转变换转换为循环平移的性质,对于循环平移后的图像,在水印检测时我们可以使用穷举遍历的方法来检测测试图像是否包含水印信息。实验结果证明,该方法可以获得良好的图象视觉效果,同时对于加噪,滤波,JPEG压缩,剪切攻击也具有有很好的鲁棒性。     

复合NSCT分解DCT变换和SVD分解的多重变换水印

为了提高水印的抗旋转攻击鲁棒性,加大水印的嵌入量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和离散余弦变换（DCT）结合的双重变换域水印算法。对图像进行NSCT变换,将低频系数进行DCT变换,对DCT域低频系数进行奇异值分解（SVD）。经仿真实验表明,该算法对常规滤波、旋转有很好的鲁棒性,特别面对旋转攻击时,算法仍能很好地提取出水印信息。     

非抽样Contourlet变换的低频数字水印

非抽样Contourlet变换（NSCT）是一个平移不变、多尺度、多方向的变换,在图像处理中具有一定的优越性,提出一种基于非抽样Contourlet变换的数字水印算法,低频系数集中了图像的大部分能量,在低频嵌入水印可以提高鲁棒性,为了满足不可见性,对低频系数进行8×8的分块,根据每一块的能量以及人类视觉特性进行自适应的嵌入水印,实验结果表明算法具有很好的鲁棒性和不可见性,能够有效地抵抗JPEG、噪声等攻击。     

基于视觉系统特征的Contourlet域分层数字水印技术*

在分析视觉系统特征的基础上提出了一种新型的Contourlet域分层数字水印技术。该方法利用视觉系统对不同区域、不同局部特征的噪声敏感性不同设置相应的区域水印权重和局部水印权重,将水印按照设置的分层权重嵌入到Contourlet分解后的方向子带中。利用所提出的新型多分辨率检测器,通过与传统水印方法比较表明,该方法具有较好的透明性和盲检测性;对于常见的压缩、中值滤波等图像处理攻击,该方法表现了很好的稳健性。     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

基于Contourlet变换和DCT量化的零水印算法

提出一种基于Contourlet变换和DCT量化的数字图像零水印算法。对原始载体图像进行Contourlet变换,对其低频逼近子图进行分块DCT变换,并将系数值的量化结果和置乱后的水印图像进行一定运算得到构造图像,再加密成密钥图像。密钥图像被用来提取水印。实验仿真结果表明,该算法比较简单,不可觉察性很好,有较强的鲁棒性。