奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

Tetrolet变换和SVD结合的盲检测稳健数字水印嵌入策略

提出了一种Tetrolet变换和奇异值分解(SVD)相结合的图像盲检测稳健数字水印算法。该算法先对二值水印图像进行双因子混沌加密预处理;对原始载体图像进行二级Tetrolet变换,并将二层低频子带系数进行分块SVD分解;最后将加密的水印信息量化嵌入SVD最大系数中。水印检测时,无需原始载体图像和原始水印图像的参与,实现水印信息盲提取,提高数字水印系统的实用性。仿真实验结果表明,在保证水印安全性和不可感知性的基础上,该算法对常规图像处理、几何攻击等均具有较好的稳健性。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法

针对奇异值分解(SVD)存在的虚警错误和水印隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出了一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法。对二值水印图像进行Arnold置乱和Logistic映射双因子加密预处理,增强水印信息安全性;将原始载体图像分成8×8不重叠子块分别对其进行Slant变换和块奇异值分解;然后将水印图像SVD后的左奇异矩阵和奇异值矩阵相乘作为水印主成分嵌入到每个子块的最大奇异值中。仿真实验结果表明,该算法不仅有效解决了传统SVD水印算法的虚警问题,提升了运行速度和水印安全性,在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、几何攻击等也有较好的稳健性。     

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。     

基于分块奇异值分解的盲水印技术

基于奇异值分解的数字水印方案,具有很强的鲁棒性,但是它也存在着一些不足的地方。为此提出了一种新的基于分块奇异值分解盲水印方法,在图像水印信息经过置乱处理后嵌入到原始载体图像分解所得的酋矩阵中。运用置乱方法和奇异值分解方法,提高了水印的不可见性,保证了水印的安全性。在水印的检测与提取过程中不需要原始载体图像,更加利于实际中的应用。实验结果证明,该方法具有较好的不可见性,对常见的图像处理具有良好的鲁棒性。     

SVD和DWT数字水印算法的应用研究

研究数字图像版权保护问题,由于数字媒体在网上易被复制篡改.针对单纯奇异值分解或小波变换水印算法均存在抵抗攻击差的难题.为了更好的保护数字图像版权,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.首先对水印图像进行置乱处理并对原始图像进行分块,从中找到符合要求的最佳水印嵌入子块,然后对所选择的最佳子块进行小波变换,对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各于块的奇异值中进行仿真.结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,克服了奇异值分解和小波变换水印算法缺陷,为设计提供了依据.     

基于SVD的图像数字水印算法研究

数字水印技术被视为数字产品版权保护的一种新方法。利用奇异值分解（singular value decomposition,SVD）良好性能以及双密钥调制的特点,提出了一个新的基于SVD的数字图像水印算法。首先将图像进行分块,然后通过各个图像子块的SVD变换获得奇异值,将各子块的奇异值组成向量后再采用双密钥调制方式嵌入水印。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和不可见性。     

一种新的基于SVD的图像数字水印算法

提出了一种新的基于SVD（奇异值分解）的图像数字水印算法.该算法具有以下几个特点：采用二值图像作为水印;换对二值图像进行Arnold置乱预处理;没有直接将二值图像嵌入到载体图像,而是通过二值图像的不同取值,将伪随机序列嵌入到各子块的奇异值中,增加了安全性;具有良好的不可见性;对常见的信号处理具有良好的抵抗攻击能力;采用相关检测提取水印,不需要原始载体图像参与.     

基于DWT-SVD的图像盲水印研究

提出了一种新的基于离散小渡变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法.该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息.水印的提取不需要原始图像,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印.实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性、鲁棒性和安全性.