一种奇异值分解数字水印算法的研究

提出了一种可用于印刷品防伪的数字水印算法.将二值条码作为水印,嵌入到原始图像的奇异值分解的S分量.结合人类视觉系统((HVS)的视觉掩蔽特性,根据图像的块均匀度决定水印嵌入的强度,使嵌入的水印强度能够自适应于原始图像.水印提取时,利用Radon变换对待检测图像进行校正,并且根据二值条码的特性对提取出的水印图像进行了修正...     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

基于人类视觉系统的SVD扩频水印算法*

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力较弱这一难题,提出了一种基于码分多址（CDMA）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法,结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标,将秘密信息嵌入到图像二级小波分解后的低频区域。水印提取部分,首先对待测图像进行小波变换,其次对低频部分分块后作奇异值分解,最后将提取的二进制信息和由密钥得到的Gold序列集作互相关,得到需要的水印序列。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗多种几何攻击,对噪声亦具有很好的鲁棒性,其整体性能优于现有同类水印算法。     

一种抗剪切的彩色图像盲水印算法

作为保护信息安全的一种有效手段,数字水印得到了广泛的发展.本文利用小波变换良好的多分辨率表示、时频局部分析等特性,在小波分解第二级的中频,结合考虑HVS特性,最大强度地嵌入水印,实现鲁棒性与不可见性的最佳折衷;在低频,利用奇异值分解,最大奇异值采取自适应量化方法再次嵌入水印,弥补中频嵌入水印的不足.本文提出的算法能根据图像内容作动态调整,同时,实现盲提取.     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

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.     

基于DWT-SVD和Fibonacci变换的彩色图像盲水印算法

为提高水印鲁棒性,将离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)和斐波纳契(Fibonacci)变换结合,提出一种新的算法。首先,用Fibonacci变换对拟嵌入的水印进行置乱处理;然后,对宿主彩色图像R、G、B三个分量进行二级小波变换和基于4×4分块的奇异值分解,并用混沌序列选择若干对子块;最后,根据人类视觉系统(HVS)特性对三个分量分配嵌入量、确定嵌入强度,并通过修改每对子块最大奇异值来实现水印嵌入。实验结果表明本方案具有良好的水印不可见性和鲁棒性。     

一种基于HVS的图像小波域鲁棒性数字水印

提出了一种基于人类视觉系统（HVS）和离散小波变换（DWT）的图像鲁棒数字水印新算法。将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽特性计算出JND视觉门限值,选择重要小波系数,将数字水印分别嵌入到重要小波系数的不同频率域中。水印嵌入采用改进的二值运算方法,修改小波系数的小数部分,以提高水印嵌入后图像的质量。实验证明算法在保证水印不可见性的前提下有效地提高了算法的鲁棒性,对JPEG压缩、图像添加噪声、缩放、剪切和中值滤波等攻击有很强的鲁棒性。     

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.     

基于DWT域的灰度图像数字水印算法

本文提出一种基于DWT域的灰度图像数字水印算法.该算法在对原始图像进行离散小波变换之前,首先将它进行Arnold置乱变换,然后再进行小渡分解,把分解后得到的高频子带系数(LH3)组成一个矩阵,对该矩阵进行奇异值分解(SVD),在奇异值分解的对角阵中嵌入水印.该算法采用有意义的灰度图像作为水印,极大地增加了嵌入水印的信息量.实验结果表明,水印对一般的图像攻击方法具有较强的鲁棒性.