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。     

基于轮廓波的数字图像水印算法

研究了第二代数字水印算法,为改善基于小波的数字水印算法不能有效保留图像几何特征的缺点,提出基于轮廓波(Contourlets)的第二代数字图像水印算法,在水印被加入之前,利用Contourlets变换,得到图像的多尺度和多方向上的子带系数,将这些子带系数矩阵做奇异值分解,将得到的奇异值排序,然后把要嵌入的二值水印图像嵌入到代表图像特征点的这些奇异值中.通过仿真得出:该算法简单有效,嵌入水印后的图像与原图差异小,水印提取准确,且对噪音、裁剪、滤波等图像处理方法具有较好的抵抗能力.     

一种基于奇异值分解的数字水印算法

数字水印的出现为版权保护提供了一种新的解决途径。提出了基于奇异值分解(Singular Valuc Dccomposition)的数字水印算法。图像奇异值分解(SVD)有以下性质：分解后图像矩阵的奇异值集中反映了图像的“亮度”(能量)特性，而对应的奇异矩阵只反映了图像的“几何”特性。因而奇异值的细微变化不会影响图像的视觉效果。对图像分块并做奇异值分解，在奇异值域做数学变换以嵌入lbit的二值水印信息。该算法不同于别的算法的一个优点是：水印的提取是“盲提取”，即水印的提取不需要原图像参与。     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

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.     

基于Zernike矩和NSCT-SVD的数字水印算法研究

以非下采样Contourlet变换、奇异值分解以及Zernike 矩知识为基础,结合图像不变质心在几何攻击前后相对位置不变的特性和Zernike 矩对旋转、缩放攻击的不变性以及对噪声不敏感的特性,提出了一种利用 Zernike 矩对图像几何校正的 NSCT-SVD几何鲁棒盲水印算法。该方案中宿主图像通过非下采样 Contourlet变换分解提取出低频区域,通过量化每块奇异值矩阵的欧氏范数来嵌入水印。水印检测时,先利用Zernike 矩和不变质心等几何参数对被检测图像进行几何攻击校正,恢复水印的同步信息后再提取水印。实验结果表明,该算法对噪声、滤波、压缩以及各类几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

采用奇异值分解的数字水印嵌入算法

提出一种新的数字水印嵌入算法,采用奇异值分解(SVD)算法对数据进行分解变换。利用正交矩阵作为容器进行水印嵌入,并通过参数的选择和纠错码的使用提高水印的隐蔽性和鲁棒性。     

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SVD-Winograd快速变换的半盲水印算法

目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,针对这一问题提出了一种基于奇异值分解与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法。在奇异值分解过程中,先将奇异值分解的对角矩阵与Winograd快速傅里叶变换中分解的对角阵进行矩阵相与,产生一新对角矩阵。再将数字水印嵌入到新对角矩阵中,最后通过相关运算提取水印。实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声、旋转等攻击皆具有较好的鲁棒性。     

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。     

一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法

结合奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT)的特点,本文提出了一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中按Z字型选取低频系数,再结合SVD分解的方法嵌入水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD联合的数字水印算法

离散小波变换(DWT)和奇异值分解都可以作为数字水印算法有效的工具.提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先将整个图像分成4个区域,然后再对每个区域运用奇异值分解方法,通过修改奇异值来嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

一种NMF和SVD相结合的鲁棒水印算法

提出了一种非负矩阵变换(NM})和奇异值分解(SVD)相结合的数字水印算法。该算法对宿主图像进行离散小波变换,然后选取低频部分进行非负矩阵变换和奇异值分解,最后在奇异值中嵌入Arnold置乱后的水印。实验表明,该算法在获得良好的视觉效果的同时,又具有很好的鲁棒性,对加噪、滤波、剪切等图像攻击有很好的抵杭能力。     

一种改进的DWT-SVD域参考水印方案

针对一类SVD域图像水印方案存在过高虚警概率的问题,提出了一种改进的混合DWT和SVD的图像参考水印算法。算法先对载体图像进行[n]层的离散小波变换,然后随机选取第[n]层的部分或全部子带形成参考子带,并对参考子带进行SVD分解;将Arnold置乱处理后的水印嵌入到SVD分解后的奇异值矩阵中。实验表明,提出的算法具有较好的透明性和安全性;与其他方案相比,解决了虚警概率问题,且对于大部分的攻击,具有更好的鲁棒性能。     

基于DCT和SVD变换的多重数字水印算法

提出一种新的基于DCT和SVD分解的水印算法,该算法首先进行分决DCT变换,直接用一参数时要嵌入的中频系数进行修改,再对嵌入水印后的图像进行SVD分解,将两个随机序列嵌入到各子块的奇异值中,达到重复嵌入水印.实验表明,此双水印系统能够迭到标识、认证图像所有权的目的.     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于混沌和奇异值分解的双层水印方法

文章运用混沌和奇异值分解理论,提出了基于二维混沌矩阵图像置乱方法,设计并实现了基于奇异值分解的双层水印算法,并对算法进行了实验与分析。实验结果与分析表明,该方法鲁棒性强、安全性好、易于实现,可应用于不同密级信息同时传播,具有一定的实用价值。     

A fast SVD based video watermarking algorithm compatible with MPEG2 Standard

This paper presents a real time video watermarking algorithm based on the singular value decomposition (SVD). The embedding procedure combines the DCT and SVD. The SVD is applied on the low frequency AC coefficients of block DCT of the frame. Then the relation of neighbor coefficients of those middle frequency bands in the singular values is modified. The hidden information can be extracted without the original video or the order of the original singular values, i.e., this is a blind watermarking algorithm. Experiments show that the algorithm is very robust against MPEG-2 compression, median filtering, small shift, and rotation, etc.     

基于DCT和SVD联合的数字水印算法

离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)都可以作为数字水印算法有效的工具,现提出了一种基于离散余弦变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先对整幅图像运用离散余弦变换,将离散余弦系数按照"之"字型顺序绘制成4个象限,然后再对每个象限运用奇异值分解方法.实验结果表明本算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.