Hopfield神经网络在文本水印中的应用研究

该文利用Hopfield网络的联想记忆功能,提出一种基于Hopfield神经网络的文本可恢复水印算法。该算法通过同义词替换嵌入水印,用可替换同义词的位置信息和水印信息完成Hopfield神经网络对原始文本特征信息和水印信息的记忆训练。仿真实验表明,该算法具有良好的隐蔽性和鲁棒性,不仅能够恢复由水印的嵌入造成的原始文本的改变,而且能够恢复由对文本内容的部分攻击造成的水印文本的改变。     

一种基于多音字的中文文本篡改检测水印算法

该文基于零水印原理,采用文本中两个多音字之间的汉字以及多音字的读音特性来构造零水印,提出一种基于多音字特征的中文文本篡改检测水印算法.仿真实验表明,该算法产生的水印不仅具有较好的不可见性和鲁棒性,同时还能识别定位出对文本内容的删除、添加和替换等的攻击.     

一种鲁棒性水印和易损性水印复合算法

提出一种能在一幅图像中同时嵌入鲁棒性水印和易损性水印的复合算法,并对两种水印的嵌入提取策略和过程进行实现和实验验证.结果表明:该水印复合算法以降低较少的水印鲁棒性为代价,实现了对原始图像的双重保护功能.     

基于均值量化的多目的数字音频水印算法

为了达到版权保护和内容认证的双重目的,提出一种新颖的多目的水印嵌入算法.首先介绍了均值量化(mean-quantization)方法嵌入水印比特信息的基本原理,在此基础上提出了数字音频信号的多目的水印嵌入算法,该算法在对数字音频信号作离散小波变换基础上,充分利用均值量化的优势,将视觉可辨的水印—二值图像嵌入小波低、中频系数中,实现了鲁棒性水印和脆弱性水印同时嵌入音频信号中,达到版权保护和内容认证的双重目的.实验结果表明,文中提出的多目的水印算法具有很强的鲁棒性和较好的脆弱性.     

基于层次模型的文本数字水印算法研究

针对格式文档的特点,设计了新的文本数字水印算法.将信息嵌入到文本的冗余空间之中,不影响文本正常,同时兼具较高的隐蔽性.采用了优秀的加密和签名机制,有效地提高了水印的安全性和鲁棒性.     

基于图像纹理特性的数字水印算法

提出一种基于图像纹理特性的数字水印算法,该算法采用分形参数描述图像纹理特征,选取粗糙纹理块作为水印的嵌入块,水印嵌入利用图像小波分解系数的塔式特性进行不同级之间相似块的替代,检测算法无需原始图像,仅需保留块嵌入位置作为密钥.由于水印算法充分利用了图像自身特点,同时水印嵌入分块进行,有效地提高了水印信号的鲁棒性.实验结果表明该方法对一般的图像处理操作具有很好的鲁棒性.     

基于DWT和SVD的改进分块图像水印算法

为同时提高水印不可见性与鲁棒性,提出一种基于DWT和SVD的改进图像水印算法．先将载体进行小波变换,然后在分块后进行奇异值分解,根据自适应原理选取嵌入数据进行水印嵌入．检测水印不需原图像,属于盲检测算法．实验结果表明,该算法增强了水印鲁棒性,且提取水印精确度更高．与单独块奇异值分解量化法作比较．实验证明,本算法具有更好的优势．     

基于双变换的图像数字水印算法

为了更好地嵌入水印,在基于DWT基础上,对载体和水印图像同时进行小波变换.即将载体和水印图像同时采用小波基函数先进行变换,然后在他们相应的变换域中进行水印嵌入,不同于以往的嵌入对策.该算法不仅增强了水印的不可见性和鲁棒性,也扩大了水印的嵌入量,而且计算简单,水印采用二值图像且是盲半脆弱水印.最后,与最新提出的SWT作了比较,结果表明,DWT的优点是不容忽视的.     

基于小波域子带特征编码的鲁棒水印技术

为了提高数字水印的透明性和鲁棒性,建立了一个视觉模型计算不同图像块水印嵌入的临界噪声阈值（JND）,并选择块离散小波变换（DWT）的三个细节子带作为水印嵌入对象。算法先对文本水印和水印图像进行二值化、冗余编码和随机置乱,得到二值水印序列;然后在宿主图像分块的Hilbert扫描序列中,每次选取两相邻分块分别进行DWT变换,并利用JND和二值水印编码,来调整两相邻分块各对应细节子带均值之间的大小关系;最后,进行离散小波逆变换,以实现水印的嵌入。实验证明,被该算法所嵌入的水印具有很好的不可见性,且该算法对常见图像攻击具有较好的鲁棒性。故该算法是有效和实用的。     

基于重要小波系数的数字水印算法

水印的鲁棒性是当前数字水印技术研究的重点,它受水印嵌入方法与嵌入强度等因素的影响 本文提出了一种基于离散小波变换(DWT)的水印算法,在小波变换后中、低频的重要系数进行有意义水印的嵌入 实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,能承受较大范围的嵌入强度,能够抵抗常见的信号处理操作、JPEG(联合图像专家组)压缩等攻击手段.     

自适应彩色图像水印算法

提出了一种基于DCT的自适应彩色图像水印算法，算法中设计了多个自适应因子，能够根据图像的局部特征自动调整水印嵌入的强度，在保证水印不可见的前提下，实现水印信号最大程度的嵌入，数字水印算法(特别是当水印图像和原图像都是彩色图像时)的一个重大突破是将彩色水印图像平面化，使得水印信号的健壮性得到很大程度的提高。     

基于DWT的双重数字音频盲水印算法

针对单一水印存在的问题,设计了一种基于DWT的双重数字音频盲水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将原始音频信号分段,采用不同的嵌入策略平衡水印透明性和鲁棒性之间的矛盾,把水印信息分别嵌入到经过四层小波变换的高、中频分量中,水印的提取不需要原始音频信号和原始水印,实现了水印的盲检测.实验结果表明,水印的透明性很好,在抵抗重采样、滤波、噪声干扰以及压缩等多种攻击时具有良好的鲁棒性.     

一种互补的栅格数字地图水印算法

针对栅格数字地图的版权保护，提出一种互补的栅格数字地图水印算法.该算法利用栅格地图相比自然图像具有较高亮度，直流分量变化比较大的特点，分别将水印嵌入到地图离散余弦变换后的直流分量和高频分量.直流分量部分依据亮度控制调制幅值嵌入水印，高频部分依据高频系数分段求和的奇偶性嵌入水印.在依据几何特征对地图预校准后，按嵌入的逆过程分别提取水印，并在合成系数控制下合成水印信息.实验结果表明，所提出的互补水印算法能够抵抗各种常见的恶意攻击，具有较强的鲁棒性     

基于DCT和量化的彩色图像数字水印算法

给出了一种在DCT域中嵌入彩色图像数字水印的算法，首先对水印进行预处理，嵌入时将原始图像红、绿、蓝三个分量分别作DCT变换，选取变换后的低频系数作为嵌入系数，采用量化的方法嵌入水印。算法对于常见的图像攻击，特别是对图像的JPEG压缩具有较好的抵抗性。     

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.     

利用DCT与LWT域的多功能水印研究

该文提出了一种基于多变换域的多功能水印算法。首先通过量化DCT系数嵌入鲁棒水印以保护版权,然后在提升小波域的最低有效位嵌入脆弱水印以检测篡改。仿真实验结果表明,算法具有良好的不可见性。对于加噪、滤波、JPEG压缩等常规攻击,剪切、缩放等几何攻击有较强的抗攻击能力,并能较好地检测出对图像的细微篡改。     

基于DCT和神经网络的视频版权保护算法

针对目前数字水印技术对视频版权保护和抵抗攻击时存在的一系列问题,提出了基于DCT、数字水印、神经网络和数据加密等技术的有效算法．该算法首先将原始水印信息采用Arnold变换进行置乱处理,然后运用神经网络将水印嵌入到宿主视频中,提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取．实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性．     

一种彩色图像处理的水印新算法

提出一种基于色彩空间变换和离散小波变换(DWT)的彩色图像水印算法.算法首先将彩色原始图像和彩色水印图像从RGB模式转换到YIQ模式,然后将彩色水印图像的Y,I,Q分量分别嵌入到彩色原始图像Y,I,Q分量的DWT变换系数中.该算法的特点是方法简洁,嵌入水印信息量大,提取的水印可视效果良好.通过大量实验表明,该算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性.