基于小波对比度的图像水印算法研究

根据人眼视觉系统特征,提出一种将小波对比度的思想引入图像水印中的算法.先将宿主图像分块并根据纹理强弱进行分类,然后对每个块进行小波分解,小波对比度的大小同时决定了嵌入对象的选择和嵌入的强度.由于小波对比度能反映图像明暗对比度,从而实现了对图像的自适应嵌入.实验表明,该算法具有较好的不可见性,而且对于抵抗滤波、加性噪声及JPEG压缩具有较好的鲁棒性.     

图像小波域的鲁棒隐形水印算法

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,并利用人眼视觉掩蔽特性对水印的添加强度进行自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可感知性。实验结果表明：该算法较好地保持了图像的质量,并且对常用的图像处理有较强的稳健性。     

基于小波系数块能量分析的自适应数字水印算法

为增强水印的鲁棒性,提出一种基于小波变换的改进数字水印算法。该算法将宿主三级小波变换后的第三级细节子图分别分割成互不重叠的系数块,进而对各块能量进行统计分析以确定更适于水印嵌入的块,最后结合人类视觉系统的掩蔽特性,在所选块的最大系数上实现水印的自适应嵌入。理论分析与仿真结果表明应用本算法实现的水印具有更好的鲁棒性和不可见性。     

基于小波域的自适应图象盲水印算法

文章提出了一种多尺度小波域的自适应盲水印算法,水印采用有意义二值图。将0/1水印值嵌入到图象三级小波分解后的细节子带系数中,嵌入方向由高分解层向低分解层进行。嵌入过程根据选定位置点的3个细节子带系数的间隔差异,采取不同的嵌入策略。水印提取不需原图,属于盲水印提取,提取水印亦是二值图,效果直观。经攻击实验证明,对图象噪声、剪切和压缩具有一定的鲁棒性,是一种可行的水印算法。     

基于小波域的自适应彩色图像盲水印算法

论文提出了一种小波域的自适应彩色图像盲水印算法,水印采用有意义二值图。将0/1水印值嵌入到图像三级小波分解后的细节子带系数中,嵌入方向由高分解层向低分解层进行。嵌入过程根据选定位置点的三个细节子带系数的间隔差异,采取不同的嵌入策略。水印提取不需原图,属于盲水印提取,提取水印亦是二值图,效果直观。作者通过大量的实验发现,算法在彩色图像的绿色空间中嵌入水印,提取效果最佳。     

基于信息互补的小波域图像水印算法

提出了一种基于信息互补的小波域图像水印算法，该算法结合人类视觉系统特性在图像小波域的两个子频带中以互逆的顺序分别嵌入水印信息。水印提取时通过阈值判别选取两个小波子频带的水印信息进行互补。实验结果表明，该算法对常见的信号处理具有良好的鲁棒性。     

小波域图像水印技术与算法研究

数字水印技术是通过特定的算法将版权信息嵌入到多媒体数据中,且不影响原媒体的使用价值,通过专用的检测器可以提取这些嵌入的信息,从而实现版权保护、篡改检测等应用。分析了数字水印技术的概念、特点,在此基础上,研究了小波变换在数字水印中的应用和它的优点;实现了一种DWT域扩频水印技术,进行了相应程序的设计。实验结果表明,该算法鲁棒性好,对JPEG压缩、滤波、剪切、高斯噪声等攻击有较好的抵抗能力。     

基于小波域的数字图象水印算法综述

小波变换以其良好的空频特性,及与图象编码标准JPEG2000的兼容性,使得小波域水印更具鲁棒性,以及更大的嵌入容量。该文将展示多种利用小波变换进行扩频的水印算法,阐述如何运用小波图象压缩中的多尺度概念嵌入、检测水印。此外该文对小波域水印算法进行分类、比较,总结出各类水印算法的特性,并提出小波域水印算法的发展方向。     

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.     

一种基于小波变换的自适应图像水印算法

在离散小波变换的基础上，提出了一种自适应的新数字水印算法，将伪随机二值序列作为水印嵌入灰度图像中，在检测端需要原始宿主图像。该算法具有以下特点：在水印嵌入时利用了小波变换域系数的均值，可广泛地适用于各种灰度图像；针对每幅图像，都可调节水印的嵌入深度，找到隐形性和鲁棒性的最佳折中。实验结果表明，该算法既实现了水印的隐形性，又对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于小波和倒谱域的数字音频水印算法

给出一种基于小波和倒谱域的强鲁棒数字音频水印算法。该算法利用人耳听觉模型和频率掩蔽效应,选择出音频小波变换后对人耳听觉不敏感的低频系数,对其进行分帧并作倒谱变换。再利用倒谱域能量集中在零点附近的特性,将一段伪随机序列嵌入在每帧相对稳定的倒谱系数中,从而实现水印的嵌入。采用相关检测的方法,根据相关值的极性来提取水印信息。实验表明,嵌入水印后的音频信号不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如加噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、MP3压缩和去同步等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于混沌置乱的自适应水印算法

针对现有的迭代混合算法,分析论证了其弱的鲁棒性,进而提出了改进算法：先进行隐藏图像混沌置乱,再进行一次自适应混合。分析和仿真实验都证明了所提出算法在降低隐藏水印可见性的同时,明显提高了其鲁棒性。     

一种基于正交分解的离散小波域水印方案

提出一种基于QR分解的小波域图像水印算法,是将水印信息矩阵做QR分解并嵌入到做离散小波变换后的载体图像的两个特殊的区域.首先将原始图像进行归一化处理后做离散小波变换,并计算出嵌入区域的嵌入强度;再将水印按照密钥进行置乱;然后再对置乱后的信息做正交分解,得到两个正交矩阵;分别将这两个正交矩阵使用加性规则自适应地嵌入到小波变换域的低频和对角方向上;最后小波逆变换得到含水印的图像.实验结果证明,本算法具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性,特别是抗几何攻击效果尤其明显.     

基于小波多尺度积的图像增强新算法

在分析小波变换对噪声影响规律的基础上,结合小波多尺度积的特性,提出了一种基于小波多尺度积的图像增强新算法,利用二进小波变换中各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了图像增强过程中噪声放大问题.     

一种基于小波变换的扩频数字图像盲水印算法

提出了一种基于小波变换的自适应数字图像水印算法.该算法根据原始图像的特点对水印的嵌入位置及嵌入强度进行自动调节,同时对嵌入的水印信号采用扩频的方法加入水印系统中,增强了图像抗攻击能力,提高了水印安全性.实验结果表明该算法对JPEG压缩、随机噪声攻击、剪切及加噪等具有较高的鲁棒性.     

基于MPEG-2的视频水印算法

提出一种基于MPEG-2的视频水印方案,利用分组调制技术,将影视作品的版权信息嵌入到低频DCT系数中,以此来保护版权。实验结果表明,该算法生成的视频质量较高,同时算法在抵抗旋转、剪切、缩放、投影攻击方面具有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的CDMA图像盲水印算法

提出了一种盲扩展谱水印算法,将水印信息重复的嵌入到图像多层小波分解的系数中.通过对数字图像小波变换结构的研究和分析,利用扩展谱将信息嵌入到LH和HL子带,结合噪声视觉函数在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡,提高了信息隐藏的安全性,并运用CDMA(Code Division Multiple Access)理论实现了水印信息的盲提取.大量的试验结果表明,该算法对于常见的图像处理操作,特别是对于JPEG压缩和多种噪声攻击有较好的鲁棒性.     

基于整数小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于整数DWT域的盲数字水印新算法.算法利用Arnold变换对水印图像进行置乱,增加水印嵌入的安全性;根据水印自身的特点,局部修改载体图像的深层低频小波系数的余数,从而将水印嵌入到载体图像中.水印的提取不需要原始图像.大量仿真结果证明了该算法嵌入的数字水印既有很好的隐蔽性,又有很理想的鲁棒性.     

基于人工神经网络的“零数字”音频水印算法

提出了一种基于人工神经网络的数字音频水印算法.利用人工神经网络学习和自适应的特征,将音频信号的重要特征作为人工神经网络的输入,通过人工神经网络的学习,建立音频信号与水印信息的对应关系,达到在不修改音频信号情况下把水印"嵌入"到原始音频信号中.实验结果表明该算法具有很强的鲁棒性和抵抗常用信号处理方法处理的能力,并且在提取水印时不需要原始音频信号.     

基于离散余弦变换的数字地图水印算法

设计了一个基于DCT的数字地图水印算法.算法首先提取地图数据的特征点,组成特征图像.然后对特征图像作离散余弦变换,把水印信息嵌入在中低频系数上.实验表明,所提算法是高效、安全、鲁棒的.