用于CMOS图像传感器芯片的多功能盲水印算法

提出了一种在小波域中同时嵌入鲁棒水印和脆弱水印的算法。根据相邻小波系数间的关系在JPEG压缩后大多不发生变化的事实,首先对原始载体图像进行一级小波分解,然后将鲁棒水印嵌入到小波的低频系数LL中,脆弱水印嵌入到小波的高频子带HL中,水印提取和图像认证均不需要原始图像参与,很好实现了水印的盲检测。实验结果表明:本文算法对常见的非恶意攻击提取的鲁棒水印和半脆弱水印的归一化相关系数(NC)值几乎都在0.8以上;对恶意的图像操作可以精确检测和定位;算法嵌入容量大,抗JPEG压缩性能高和计算简单,可以集成于CMOS图像传感器芯片中。     

一种小波域自适应图像盲水印算法

对载体图像进行整数小波变换,采用不重复零树小波编码及自适应量化小波系数,在其中高频区域,将水印图像嵌入到重要系数上.实验表明,算法自适应性强,运算速度快,具有较好的不可见性及较强的鲁棒性.     

一种基于零树小波的盲图像水印算法

提出了一种基于零树小波的盲图像水印算法．作为版权标志的水印信息是一幅二值图像,它用一个随机矩阵将水印图像置乱预处理,嵌入的水印数据根据宿主图像的特点自适应地扩频得到,水印嵌入到宿主图像的小波零树上,每一棵小波零树的水印信息对应于水印图像的一个像素点．水印置乱矩阵和扩频水印矩阵是文中的两个密钥,前者保证了图像水印的安全性,后者确保了图像水印的鲁棒性．在没有原始图像的前提下,实验验证了该水印算法在多种攻击下都具有可靠性．     

一种基于最小风险假设检验的图像盲水印算法

数字水印技术是数字作品版权保护的重要手段,为了增强水印的安全性和鲁棒性,提出一种基于最小风险假设检验和人眼视觉特性的彩色图像盲水印算法.首先对原始图像进行小波分解,然后利用人眼视觉特性,在图像的中频系数中嵌入水印,在提取水印时,利用最小风险假设检验知识进行水印的提取.实验结果表明,该方法能够较好地抵抗一些常见的图像攻击,具有较强的鲁棒性和不可见性.     

一种基于RGB分解的多重盲水印算法

提出了一种将彩色图像进行RGB分解,然后在各分量形成灰度图像的空间域和小波域嵌入多重水印的算法.该方法增加了水印的嵌入量,并解决了嵌入多重水印之间的干扰问题,同时提取水印时不需要原始图像或原始水印.实验表明,该方法在空间域嵌入的水印对剪切攻击、椒盐噪声攻击等有较好的鲁棒性,而在小波域嵌入的水印对高斯白噪声攻击、JPEG压缩攻击等有很好的鲁棒性.     

一种抗几何攻击的小波域盲图像水印算法

小波变换拥有良好的空间——频率局部化特性和与人眼视觉特性相适应的变换机制,但不具有平移、旋转和缩放不变性.采用该类方法的数字图像水印抗噪声攻击和压缩攻击有一定鲁棒性,但抗几何攻击的能力较差.为此提出一种抗几何攻击的小波域数字图像水印算法.算法在水印嵌入时,先对载体图像进行小波分解并对低频子图进行分块,然后对各个子块根据量化规则重复嵌入相应的1bit水印信息;增加低频子图的纹理区的量化步长以提高纹理区噪声掩蔽性.实验结果表明,该水印算法容量较大,提取过程不需要原始图像;有很好不可见性;能抵抗常见几何攻击,对于高斯噪声和JPEG压缩等其它攻击也具有较强的鲁棒性.     

一种基于坐标变换的抗旋转水印的算法

提出一种新的抗旋转攻击的图像水印算法.算法在小波域的高频细节图添加用于测量的基准线,在提取时通过哈夫变换检测出基准线估算旋转角度.根据估算角度,通过坐标变换在旋转图中搜索出原图的坐标,把像素值取出.由于取出了原图的非插值点,因此可以无失真恢复原图,进而无失真提取水印,此检测和校正算法不影响水印嵌入方法.结合混沌加密,选择在小波2、3层分解的高频系数嵌入水印信息,给出了整个算法的实现流程.     

一种抗几何攻击的数字图像水印算法的研究

利用不变质心和傅立叶变换的平移性,提出了一种能够抵抗几何攻击的数字图像水印算法．该算法把图像不变质心作为原点截取一块圆形区域,对该区域进行对数极坐标变换,再作傅立叶变换,取出中频段幅值作为水印嵌入域．该算法具有较好的不可见性和鲁棒性,能同时抵抗几何攻击和信号处理攻击,是一种行之有效的图像鉴定方法．     

一种嵌入DCT域直流分量的盲水印算法

文章提出一种基于量化的嵌入DCT域直流分量的数字水印算法。该算法以二值图像为水印,根据JPEG标准量化表系数确定水印嵌入强度,提取时不需要宿主图像。实验表明:该算法简单易行,对常见的水印攻击有较好的鲁棒性和实效性。     

基于DWT的双重数字音频盲水印算法

针对单一水印存在的问题,设计了一种基于DWT的双重数字音频盲水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将原始音频信号分段,采用不同的嵌入策略平衡水印透明性和鲁棒性之间的矛盾,把水印信息分别嵌入到经过四层小波变换的高、中频分量中,水印的提取不需要原始音频信号和原始水印,实现了水印的盲检测.实验结果表明,水印的透明性很好,在抵抗重采样、滤波、噪声干扰以及压缩等多种攻击时具有良好的鲁棒性.     

基于小波变换和相对量化的图像数字水印算法

提出了一种基于分块小波变换和相对量化的图像数字水印算法。由于在算法中采用了量化嵌入策略,从而在提取水印时无需原始图像和原始水印。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对亮度和对比度调整攻击具有非常强的稳健性,对JPEG压缩、重采样、颜色抖动、平滑和加噪声等常见的图像处理攻击具有很强的稳健性,并且算法思想简单、步骤简便和容易实现。     

小波域中的图像自适应水印算法

提出一种小波域透明图像水印算法,算法将一个二值图像内嵌到原始图像经过小波多分辨率分解后的低频子带上,根据低频系数和高频系数的特点以及树结构关系,并由图像的局部亮度和纹理特性对水印嵌入强度做自适应调节.实验结果表明:使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,并且嵌入水印的图像对有损压缩、滤波、加入随机噪声和剪切等攻击操作具有较强的鲁棒性.     

一种基于小波变换的自适应图像水印算法

提出了一种新的基于小波域的自适应鲁棒图像水印算法.算法结合临界视觉误差(JND),使得该算法在保证不可觉察下,加强了鲁棒性.该算法可以在没有原图情况下准确地检测出水印图像.对嵌水印图像作典型图像处理试验,表明该算法具有很好的鲁棒性.     

基于三维小波变换和HVS的视频水印算法

针对数字视频的版权保护,提出了一种以二值图像作为水印和基于三维小波变换及HVS特性的视频水印算法.首先对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,利用基于方向经验模式分解的视频场景分割技术将视频信号切分为不同的场景,通过密钥从中选取若干场景进行三级三维小波变换.再借助HVS对图像纹理区域、运动区域的掩蔽特性,使水印自适应被嵌入到低频子带的重要系数中.实验结果表明,文中的算法具有较好的不可见性,对于诸如Gaussian噪声、丢帧、帧平均和MPEG压缩等攻击具有很好的鲁棒性.     

一种基于小波变换域的数字水印算法

水印的鲁棒性是目前数字水印研究的热点,设计鲁棒水印的重要性在于,即使含有水印的多媒体信息遭到了试图去除水印的攻击,例如压缩和加噪,也能够完全检测出其中所嵌入的水印,因而鲁棒水印在数字产品版权保护中具有十分重要的意义,文中研究了基于小波变换域的数字水印算法,通过将原始图像进行3级小波分解,然后选取中频带嵌入数字水印,通过定义小波系数与水印嵌入强度因子之间的函数关系,提出了一种自适应于原始图像特征的数字图像水印算法,实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、中值滤波、加噪等具有较好的鲁棒性。     

基于离散余弦和Contourlet混合变换域的图像水印方案

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散余弦变换和Contourlet变换的优点,提出了一种基于离散余弦变换和Contourlet混合变换域的数字图像水印算法．该算法采用二值图像作为水印,利用混沌映射对水印图像进行加密．将水印嵌入到人眼最不敏感的蓝色分量的离散余弦和Contourlet混合变换域的低通采样逼近子带中,增加了嵌入信息容量．仿真结果表明该水印算法不仅具有较好的安全性、不可见性和稳健性,而且水印采用盲提取,不需要载体图像的信息,更有利于实际应用．     

基于小波能量的半脆弱水印算法

按照水印在数字产品版权保护上的应用划分,数字水印目前可分为2大类,即鲁棒水印与脆弱水印.设计鲁棒水印的目地在于,即使图像遭到了试图去除水印的攻击,例如对图像进行压缩或者向图像中添加噪声,也能够从图像中检测出水印;而脆弱水印则主要用来对图像进行防篡改验证,它能够检测到所添加水印的微小变化.当对数字产品进行轻微修改时,例如对水印图像进行高质量的压缩,以上2种水印都不理想.因为这2种水印不足以验证图像的篡改情况.介绍一种新型的水印--半脆弱水印,通过定义一个小波域内小波树的能量与水印嵌入强度因子之间的函数,提出了一个新的半脆弱水印算法,向图像中嵌入自适应的水印.实验结果表明,该算法能够检测到对水印图像的轻微修改,并且水印检测器对图像的轻微修改输出灵敏度高.     

基于复合加密的自适应DCT域盲检彩色水印算法

提出了一种基于时域和频域(整数小波域)复合加密自适应彩色水印算法,采用Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成复合混沌序列置换像素的值,Arnold变换置乱像素的位置,并根据离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数计算水印嵌入强度因子,设计了彩色水印的嵌入与盲检提取算法。利用Matlab7.0平台验证了该算法,实验结果表明:该算法对常见的水印攻击不仅具有较好的透明性,而且具有较强的鲁棒性。     

一种基于人眼视觉系统的小波水印系统研究

针对图像水印的不可见性要求,将小波变换与人眼视觉系统的特征相结合,运用图像融合技术,设计出一种适用于静态图像的小波域水印算法.该算法嵌入的不是直接的水印图像数据本身,而是经过小波变换后的水印数据.经过不同尺度小波变换后的水印图像和载体图像的相互融合,产生出新的嵌有水印的图像.在水印的嵌入过程中,通过加入人眼视觉特性,使数据的嵌入强度和载体图像的特性相符.研究表明该算法大大地增强了水印的鲁棒性和不可见性.     

图像属性的自适应盲水印算法

提出一种基于图像属性和小波包变换的盲数字水印算法.算法利用小波包变换对图像特征的稀疏表示特性,将图像分成不同内容属性的区域:平滑区、边缘区和纹理区;找出各区域块中视觉重要信息的位置,并将水印嵌入其中;水印嵌入强度取决于图像内容.算法很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾.实验结果表明,该算法能够抵抗JPEG压缩、加噪和任意裁剪等攻击,具有很强的鲁棒性.