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《现代电子技术》2016,(10):37-41
提出基于Logistic混沌映射加密与NSCT-DWT-SVD结合的关于YUV复合数字水印算法。首先将RGB载体图像转换成YUV彩色模型图像,提取Y分量进行非采样Contourlet变换(NSCT)。将产生的低频子带进行小波变换,并对小波变换的低频系数进行奇异值分解(SVD),然后对水印信息进行Logistic混沌映射加密,确定嵌入强度,将加密的水印信息叠加到彩色图像的奇异值上。仿真实验表明,该算法在保证水印嵌入信息量的前提下,满足水印信息的隐蔽性,同时该算法对常规攻击的稳健性较强,尤其是抵抗旋转攻击和JPEG压缩攻击时,仍能提取出较清晰的水印图像。 相似文献
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提出了一种小波域上把RS码与线形变换共享方案相结合的数字水印分存算法.该算法在进行秘密共享时使用了RS纠错码,降低了一定的误码率,同时,水印嵌入小波域上对JPEG和JPEG 2000压缩具有较强的抵抗能力.此外,在水印信息隐藏前,对原始水印进行了加密处理,具有很高的安全性.实验表明,该算法具有较好的隐藏效果,并能很好地抵抗剪切、擦除、压缩等攻击且健壮性强. 相似文献
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基于混沌加密和HVS的数字水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种基于混沌加密和人类视觉特性(HVS)的数字水印算法。首先将含有版权信息的二值图像水印,利用混沌序列进行加密,使水印嵌入方案具有一定的安全性。然后根据视觉特性,将一位水印信息自适应地嵌入一棵小波树的重要系数中。通过实验证明:该算法得到的水印图像对噪声和常见的图像处理(尤其是JPEG压缩)有较好的鲁棒性和不可见性。 相似文献
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针对关系数据库水印算法的一些不足,提出了一种保护关系数据库的多重水印方法。该方法将密钥和语音等多媒体信号结合在一起作为水印嵌入关系数据库,实现了多重水印在关系数据库中的嵌入和提取,并且多重水印提取时不需要原始数据的参与。实验表明,该方法有效地平衡透明性与稳健性之间的关系,对子集选择攻击和子集改变攻击具有较好的稳健性。 相似文献
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基于Arnold置乱和DCT变换的图像水印算法 总被引:1,自引:2,他引:1
采用灰度图像为水印信息,对基本离散余弦变换域图像数字水印算法进行改进,为保证信息的安全性,在嵌入宿主图像之前结合Arnold变换进行加密。通过在图像块离散余弦变换域中修改中频区来嵌入不同强度的水印。实验结果证明该算法提高了水印检测的准确性,并且该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。 相似文献
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一种简便易行的空间域图像信息隐藏技术 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于空间域的信息隐藏方案。在该方案中,通过对水印像点的位置进行随机置乱,达到加密的目的。考虑到了人类视觉系统特性,并根据图像块的特点自适应地改变嵌入信息的强度,使水印具有更好的不可见性。同时,将水印点嵌入到图像块中的位置进行随机置乱,提高了水印的安全性以及稳健性。该算法非常简便易行,而且实验证明,该算法是有效的。 相似文献
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本文结合传统的密码学和小波变换域数字水印技术,在水印信息被嵌入到载体作品之前,根据密码学原理将水印进行加密,然后再进行嵌入,充分考虑了小波变换的频域特性与人类视觉系统的很好匹配.在前人的研究基础上,利用图像的小波变换域的JND模型提出了一种基于混沌映射的在图像的小波变换域嵌入数字水印的算法.实验证明,用该算法嵌入的水印... 相似文献
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介绍了离散余弦变换的系数特征,提出了一种基于离散余弦变换的彩色图像置乱数字水印算法。算法是将数字水印置乱加密后微小的扰动原始彩色图像经离散余弦变换后的对应系数,从而达到数字水印嵌入的目的。仿真实验表明算法简单高效,原图像与嵌入水印后图像差异小,水印提取准确,能较好的保证数字水印不可感知性,在对嵌入水印图像进行各种加噪、裁剪、旋转、锐化等处理后,水印仍有较强的鲁棒性。 相似文献
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数字水印技术作为版权保护的有效手段已经成为研究的热点.结合倒谱分析法在音频水印中的成功应用,文中提出了一种倒谱域图像水印算法,将二值随机序列作为水印信号嵌入在图像的双倒谱变换系数的相位成分中,并利用相关检测器进行水印检测.实验证明,该算法具有较好的透明性,对通常的图像攻击,如噪声、中值滤波、剪切、JPEE压缩等都具有较强的鲁棒性. 相似文献
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为加强数字多媒体的版权保护,提出了一种结合离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法(DWT-SVD).首先对彩色数字载体图像进行小波分解,并对其小波系数进行奇异值分解;然后对水印信息采用Arnold进行置乱,并进行奇异值分解;最后将水印信息的奇异值嵌入到彩色图像的小波系数奇异值中,并对水印嵌入强度进行调节.仿真结果表明,DWT-SVD可以检测到完整的水印信息,具有良好的不可见性,对各种攻击具有较强的鲁棒性. 相似文献
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图像隐形水印是解决数字媒体版权保护的有效手段.目前的大多数水印算法采用伪随机序列构成水印,因而只能给出"Yes"(有水印)或"No"(无水印)的回答.嵌入有意义的水印在一些应用场合更加重要,但同时也带来了更多的困难.嵌入有意义的水印必须解决二个问题:(1)嵌入的水印具有一定的数据量;(2)从有失真的水印图像中正确地提取嵌入的水印.本文应用数字通信的理论和方法,提出了一个嵌入有意义字符串的DCT域隐形水印算法.该算法采用BCH编码和匹配滤波来降低误码率.应用所提出的算法,把一个32个字符组成的水印嵌入到256×256的图像中并达到了较好的稳健性.在水印图像信噪比受Gaussian加性噪声干扰下降到26dB时,仍实现了对嵌入水印零错误概率的检测. 相似文献