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．     

基于混沌映射和离散变换的零水印算法

提出了一种基于混沌映射和小波变换的零水印算法.该算法将原始图像进行小波变换后,取其低频子带的小波系数作logistic映射,将得到的结果处理成一维数组作为提取水印图像的依据,并进行了Arnold变换和加密处理,因而保证了水印信息的安全性.     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法 ,将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密 ,同时利用人类视觉系统HVS的特性 ,实现了水印的自适应嵌入 .在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下 ,提出将水印按不同比例的方法 ,分别嵌入到小波域的低频和中频 (或高频 )子带中 ,在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整 ,从而恢复出更加清晰的水印图像 .实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性     

一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法

提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法，将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密，同时利用人类视觉系统HVS的特性，实现了水印的自适应嵌入、在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下，提出将水印按不同比例的方法，分别嵌入到小波域的低频和中频(或高频)子带中，在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整，从而恢复出更加清晰的水印图像，实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性。     

基于Contourlet变换与CS的彩色图像双重水印算法

针对传统彩色图像水印算法抗几何攻击鲁棒性不强的问题,提出了一种基于Contourlet变换与压缩感知的彩色图像双重水印算法.该算法通过Contourlet变换与奇异值分解相结合将彩色版权水印嵌入到彩色载体图像中,然后将分块压缩感知方法应用到嵌入版权水印的彩色图像中,生成第二重水印并作为零水印进行保存.进行版权鉴定的时候,首先利用改进的平滑投影Landweber算法对零水印重构,接着使用SIFT变换原理对待检测图像进行几何校正,最后提取出版权水印验证版权.实验结果表明该算法版权水印具有较好的不可见性,除对常规攻击拥有较好的鲁棒性外,抗几何攻击能力得到了提升.     

基于奇异值分解的Contourlet域三维彩码鲁棒水印算法

移动互联网时代,三维彩码因其技术优势和便捷性成为条码发展的新趋势,但其版权保护问题也随之而来。结合奇异值分解提出了一种基于Contourlet变换域的鲁棒水印算法,首先对载体图像的蓝色分量进行Contourlet变换,然后对其产生的逼近子带进行奇异值分解再嵌入水印。实验结果表明提出的算法有良好的不可见性和鲁棒性,即使在水印嵌入强度微小、几乎不改变宿主图像的同时依然能很好地提取水印,不仅可对三维彩码进行版权保护,而且对常见攻击如JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、裁切等具有较强的鲁棒性。     

基于SVD、DCT和RSA加密数字水印算法研究

提出了一种基于SVD、DCT、RSA加密数字水印算法,该方法是将载体文档图像做8＊8块的DCT变换,水印图像进行了Arnold处理,将水印图像嵌入到变换的SVD正定矩阵中,修改中频域频谱系数,同时对文档使用RSA算法进行加密,含有水印的图像经IDCT变换存成嵌入水印的图像。通过提取变换域的SVD,提取数字水印,经过RSA算法加密后解密该文档,在经过猫脸逆变换处理得到数字水印图像,水印图像的提取IDCT实验结果表明,本文算法具有安全性高、鲁棒性强以及嵌入水印较好的视觉隐蔽特性、算法处理速度快等特点。     

一种邻域一致性的NSCT域多传感器图像融合算法

针对同一场景多传感器图像融合问题,提出了一种基于邻域特性的非采样Contourlet变换域融合新算法．首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换分解,由邻域平均能量与方差构造各点的能量方差决策值,基于决策值最大原则选择低频子带系数,从而在保持图像亮度的同时融合更多的边缘细节;基于邻域能量最大原则选择带通方向子带系数,以保留更多的边缘．最后反变换得到融合图像．采用多聚焦图像及红外与可见光图像进行仿真实验,并对融合结果进行了主客观评价．实验结果表明,该算法较好地融合了亮度及边缘细节,避免了引入人为噪声,得到了具有更好的视觉效果和量化指标的融合图像．     

基于元胞自动机变换的重复水印算法

为了在满足水印不可见性和鲁棒性的同时,充分保障水印的安全性,提出了一种元胞自动机域的水印重复嵌入算法.利用元胞自动机的复杂多变的动力学特征,设计一个长的密钥矢量,先对水印进行元胞自动机加密,再对图像子块进行元胞自动机变换,利用纹理掩蔽特征将加密水印重复地嵌入图像子块中,水印检测无需原始图像.实验结果表明提出的算法有很好的鲁棒性、安全性和不可见性.     

基于混沌的织锦图案彩色分量水印嵌入算法

数字水印作为图像版权保护和内容认证已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点。利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,给出了基于混沌特性的彩色图像数字水印算法,该算法选择彩色图像的YIQ色彩空间,将原始图像Y分量进行二级离散小波变换(DWT),水印图像进行一维Logistic置乱加密后嵌入到原始图像Y分量的低频子带中,其算法具有水印嵌入信息量大和隐蔽性好的特性。实验结果表明,算法对滤波、剪切和噪声攻击具有较强的鲁棒性。     

基于SVD和DCNN的彩色图像多功能零水印算法

为了对彩色图像进行版权保护和篡改定位,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)的彩色图像多功能零水印算法。将原始RGB彩色图像转换成YCbCr彩色图像,对原始图像的Y、Cb、Cr通道离散小波变换得到的系数矩阵进行奇异值分解,得到DCNN的输入矩阵,从DCNN输出层的输入矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零鲁棒水印图像。从Y通道小波变换得到的低频子带系数矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零半脆弱水印图像。试验结果证明,提出的算法不但有效,而且对强度较大的常见攻击有较好的抵抗能力。     

一种基于离散小波变换的大容量数字图像水印算法

针对目前研究中图像水印嵌入信息量偏小的问题,提出一种基于离散小波变换的大容量数字图像水印算法。通过融合嵌入方式,将水印信息嵌入在原始图像小波分解子带中,采用不同的嵌入强度因子,确保了水印信息的不可见性。同时采用Arnold置乱映射增强算法的安全性,通过剪切、JPEG压缩、椒盐噪声攻击实验证明该算法具有较强的鲁棒性。     

混沌加密和NSCT图像数字水印算法研究

以非抽样Contourlet变换（NSCT）为基础,提出了一种新的抗攻击的鲁棒数字水印算法。使用混沌置乱和混沌加密处理水印信息,增强数字水印的安全性,同时提升了水印抗剪切等攻击的能力。将水印按照规则嵌入NSCT的低频子带,水印的不可见性和鲁棒性得到了较好的平衡。实验结果表明,本文提出的方法具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性,能够有效地抵抗JPEG压缩、滤波、剪切等攻击。     

基于Contourlet域特征点的医学图像零水印算法

针对医学图像在传输过程中有可能泄露患者信息的问题,提出一种基于Contourlet域特征点的零水印算法.该算法首先对图像进行Contourlet分解,以此得到低通图像; 然后在低通图像中提取出SIFT特征点,并根据特征点的分布自动定位感兴趣区域(ROI); 最后筛选出一定数量的特征点,以生成特征向量用于水印嵌入.实验结果表明,该算法在抵抗高斯噪声、 JPEG压缩、旋转、缩放、剪切等攻击时具有很好的鲁棒性,可有效保护医学图像中的信息.     

基于均匀多通道子带变换的图像水印算法

提出了一种基于多通道均匀滤波器组子带变换的水印嵌入方法 . 利用中低频带信号在变换处理中不易失和人眼不易察觉变化的性质 ,选择部分中低频带信号嵌入水印 ,实验表明该方法具有很好的不可见性和鲁棒性 .     

基于Contourlet视觉模型和奇异值分解的图像质量评价

针对基于像素值的图像质量评价方法忽视图像结构信息和需要完全参考图像等问题,提出了一种基于Contourlet域奇异值分解CW-SVD,部分参考图像质量评价方法(contourlet weighted singular value decomposition)。在Contourlet域中,利用奇异值向量对图像结构的表征能力,结合人眼视觉敏感性确定每个子带的视觉权重,得到每个子带的评价测度,再综合得出图像的最终评价指标。实验表明,该方法应用于4种类型的降质图像质量评价时,比峰值信噪比(PSNR、MSSIM)等算法具有更好的稳定性和更好的主客观评价一致性。     

基于小波树的数字图像水印技术

基于限定的重要小波树提出了一个数字图像水印的算法，该算法针对水印置乱、嵌入子带的选取、子带阈值的计算、限定的重要小波树的构造、水印的嵌入和提取都给出了相应的策略．实验证明算法对常用的图像处理攻击如JPEG压缩、低通滤波、剪切、加噪等攻击具有较好的鲁棒性、不可见性和安全性．     

两级扩展离散剪切变换数字水印算法

为了提高数字水印算法的不可见性和健壮性,将水印嵌入到最大熵子带低频大系数和最小熵子带低频小系数,并将扩展离散剪切变换的强方向敏感性引入到数字水印中。在此基础上提出了两级扩展离散剪切变换的数字水印算法。实验结果表明,新算法不仅具有很强的不可见性,加入一系列攻击后,仍能提取出水印信息。新算法具有很强的不可见性和健壮性。     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换与奇异值分解相结合的水印嵌入方法.对混沌置乱后的水印奇异值分解,把分解后的奇异值重复嵌入到原始图像小波变换后的各子带中,根据不同的攻击方式在不同的小波子带中提取水印.实验仿真表明,这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性.     

视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法

为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,从而获取各自低频子带和高频子带,并将视觉显著性的检测结果用于指导分配低频子带的融合权重,即依据显著度大小赋予不同的权值,而高频子带的融合则依据局部标准差准则赋值;最后,通过非下采样轮廓波逆变换获得融合图像。实验结果表明:这种算法不仅可以保全可见光图像中的细节信息,而且能够精确地突显出红外目标信息,具有较好的视觉效果, 增强了红外与可见光复合前视系统的识别性能。