基于小波变换的数字图像水印

提出了一种基于嵌入式小波编码的水印算法,将标志图像的水印自适应地嵌入到小波分析图像的不同位平面层和不同分辨率区中,嵌入强度由被嵌系数所处的层和区决定.实验结果表明,算法生成的水印具有较好的抗攻击性和不可见性.该算法的实现过程容易同嵌入式小波编码相结合,实现编码过程中的水印嵌入.     

基于Haar小波变换的数字图像水印算法

算法基于Haar小波变换,把小波系数分块,并计算每个块的平均值.在一系列信号处理之后,这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变,否则,重构的图像就与原始图像有很大差别.通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印;提取时也依赖于相应块的平均值,所以不需要原始图像参与.算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性.     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

该文基于小波变换和奇异值分解,根据小波变换低频子带抗干扰性强,及具有较大的感觉容量和图像奇异值的稳定性,提出了一种基于小波变换的奇异值分解水印嵌入技术,使图像的不可见性和鲁棒性得到较好的折中.实验表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击性.     

基于小波和傅立叶变换组合的数字图像水印算法

数字水印技术是实现版权保护的有效办法之一.为实现水印图像的嵌入,提出了一种基于二维离散小波与傅立叶变换组合的灰度图像数字水印算法.首先对原始图像进行离散小波变换,选择低频子带图像LL作为水印的添加区,再将LL区进行分块,并对每一个小块作离散傅立叶变换;对嵌入的水印图像做相应的分块置乱处理,而后根据人眼视觉系统的特点结合边缘分析将水印信息以不同的强度嵌入载体图像中,最后进行傅立叶和小波逆变换生成密图.实验结果表明,算法具有较好的鲁棒性和视觉效果.     

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．     

基于小波融合的彩色水印灰度算法研究

把水印信息隐藏于图像中而进行加密,可以防止图像被篡改和被仿制利用。提出了一种利用奇异值分解及多级离散小波变换的彩色图像水印处理方法。其主要思想是把彩色图像按红色、绿色、蓝色分成3个基本通道,将每个通道与灰度图像融合,进而将融合图像整合为灰度融合图像,最后通过使用DWT和SVD将融合后的图像生成水印图像。实验结果表明,运用这种方法生成的标记图像可以抵抗高斯噪声、模糊滤波和环绕与裁剪等多种攻击。     

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.     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散小波变换和奇异值分解技术的优点,提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的图像水印算法.该算法首先将原始宿主图像分解为4个频带(LL、HL、LH和HH),再对水印图像做奇异值分解,并修改宿主图像的离散小波变换系数和水印图像的奇异值.实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对诸如滤波、几何攻击、JPEG压缩和旋转等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性.     

基于小波变换的双重水印算法研究?

数字图像水印在知识产权保护和认证方面已经成为一种重要的工具,提出了一种新的水印技术,在载体图像中嵌入两种类型的水印以达到版权保护和鲁棒性的目的。算法首先将PN序列的水印嵌入到主水印的小波域中,再将该水印嵌入到载体图像中。采用“Lena”图像作为载体图像,使用“太原警校”作为主水印图像,嵌入的PN序列可以通过与其他序列的相关性实现检测。为了测试算法的鲁棒性,对载体图像进行了压缩、滤波、噪声等多种类型的攻击。实验结果表明当载体图像遭到攻击时,水印信息仍然能够得到良好的检测。     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

数字水印技术是一种新的数字媒体保护措施,它是将特定的信息嵌入到图像、语音、视频及文本文件等各种数字媒体中,以达到标识、注释及版权保护等目的.本文提出一种基于DWT和SVD相结合的数字水印算法,首先对混沌置乱后的水印奇异值分解,然后将水印的奇异值嵌入到原始图像的小波变换系数中.实验结果显示:其对一般的常见攻击和几何攻击等均具有良好的鲁棒性.     

基于双正交小波变换的自适应图像水印算法

提出的基于双正交小波变换的盲水印算法,综合利用小波域中频各子带系数分布特点,选取重要边缘位置嵌入水印,水印强度可根据所处的嵌入位置自适应调节。实验结果表明：该算法能够有效抵抗附加噪声、裁剪和压缩等常见攻击,具有较强的不可见性和鲁棒性。     

基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法

针对灰度数字水印的隐藏问题,依据Arnold变换、奇异值分解及小波分析理论,提出了一种基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法,该算法对图像先进行二级小波分解,将分解得到的低频子图进行奇异值分解,然后将经Arnold变换置乱后的灰度水印嵌入.实验结果表明,该算法有效克服了灰度水印数据量大的缺点,并具有水印嵌入后图像失真小、鲁棒性好、安全性高等优点.     

基于Hopfield的DWT数字图像水印新算法

为了保证数字图像水印的鲁棒性和安全性,结合Hopfield神经网络的联想记忆功能,本文提出了一种基于Hopfield神经网络的离散小波变换域数字图像水印新算法。该算法首先对数字图像进行二尺度的离散小波变换,然后再使用Hopfield神经网络对提取的水印进行多级处理和恢复,从而明显地提高了水印图像提取的质量,增强了水印算法的鲁棒性。仿真实验表明:该算法能很好地抵抗噪声污染J、PEG压缩和剪切等攻击。     

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。     

基于聚类分析的小波域数字水印算法

所谓数字图像水印是指向数字图像中加入秘密信息如随机序列、标识性图像等,并且在需要的时候能够被正确地提取或检测出来以达到版权保护的目的.该文提出了一种小波域内基于聚类分析嵌入水印的算法.该算法将原始图像分解到小波域,通过聚类将小波系数分成若干类,根据分类的性质选取部分小波系数嵌入水印.提取水印时不需要原始图像,是一种盲水印算法.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.     

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。     

基于视觉掩蔽的二维数字水印算法

提出一种基于视觉掩蔽的小波域二维数字水印新算法.该算法先将水印和图像进行多尺度分解,将分解的水印低频系数嵌入到具有相同尺寸的图像的低频系数中,重构得到水印图像,而水印分解中的高频系数将被保留,在水印检测过程中作为密钥使用.为了实现视觉掩蔽,在嵌入过程中,利用图像小波分解人眼的视觉系统特性,使得水印在不可见和鲁棒性都得到提高.检测水印时需要原始的未加水印的图像.实验结果表明,算法对压缩、加噪、线性滤波、剪裁等具有较高的鲁棒性.     

基于LDPC码保护的DWT数字水印算法研究

LDPC码具有很好的纠错能力,本文利用它来对文献[8]中的DWT数字水印算法进行保护,以提高DWT水印算法的性能。仿真结果表明:在有LDPC码保护的情况下,水印的差错率有所下降,且随着LDPC码率的降低,对水印的保护能力有所增强;与文献[2]的基于LDPC码保护的DCT水印算法相比,本文所用算法实现简单且表现出了优越性。