基于NMF和SVD相结合的Contourlet域鲁棒水印算法*

为了提高变换域数字水印技术的鲁棒性,提出了一种在Contourlet域将非负矩阵变换(NMF)与奇异值变换(SVD)相结合的鲁棒水印算法。宿主图像经过Contourlet变换后,对低频子带进行非负矩阵变换,然后对非负基向量组W进行奇异值分解,最后将经过Arnold置乱的水印图像嵌入到奇异值中。实验结果表明,该图像水印算法在获得良好视觉效果的同时,对于加噪声、滤波、剪切等图像攻击有较好的鲁棒性。     

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。     

NMF和增强奇异值分解的自适应零水印算法

针对奇异值分解水印算法导致虚警率高、稳健性不强的问题,提出一种基于分块非负矩阵分解（non-negative matrix factionzation,NMF）和增强奇异值分解（BN-SVD）相结合的自适应零水印算法。首先将原始灰度图像进行二级离散小波变换（DWT）,对变换后的二级低频子带（LL2）进行不重叠分块,并对每一个子块进行秩为◢r◣的NMF分解;然后对NMF分解得到的特征矩阵采用增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;利用生成的特征向量与经过Arnold变换与混沌映射双重置乱加密水印图像作异或运算生成零水印,并利用天牛须优化算法（BAS）自适应确定增强奇异值分解中最抗攻击缩放比例的参数◢β。实验结果表明,在虚警问题上NC值达◣到0.4以下,JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数◢NC◣值均可达到99%以上,该方案高效地解决了虚警问题,具有较强的稳健性,能够有效地抵抗各种攻击。     

基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)及离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的混合变换域与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法。该算法将原始图像的小波子图进行分块DCT变换,抽取各块含图像大部分能量的部分合并,并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入。实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性。     

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.     

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。     

一种基于SVD分解的小波域数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法。该算法充分利用了离散小波分解和矩阵奇异值分解(SVD)的固有特征,对Arnold置乱后的水印的多层小波分解子带做奇异值分解,把分解后的奇异值嵌入到原始图像的多层小波分解的相应子带中。水印的提取是嵌入算法的逆过程。Matlab仿真试验表明了算法的透明性、稳健性和安全性。     

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.     

采用SVD-NMF的管道泄漏信号去噪算法

在管道泄漏检测中,压力信号中的噪声干扰会降低传统互相关法的定位精度。传统的去噪算法对环境的适应性差,去噪效果不理想。为此,提出了一种奇异值分解SVD( Singular Value Decomposition)与非负矩阵分解NMF( Nonnegative Matrix Factorization)相结合的管道泄漏信号去噪算法。该方法首先通过奇异值分解确定非负矩阵分解的阶数并对其初始化;然后,采用改进的非负矩阵分解算法对原信号进行迭代分解,获得去噪信号;最后,对去噪信号进行处理后通过互相关计算时延,并结合泄漏信号的传播速度实现泄漏定位。大量实验结果表明,SVD￣NMF算法能够显著降低迭代次数,提高去噪速度;同时在泄漏检测中,能够达到去除噪声干扰,提高定位精度的目的。     

一种改进的抗几何攻击的数字图像水印算法

利用奇异值分解的特性,提出了一种改进的基于奇异值分解的数字水印算法。该算法通过设定采样的起始和终止参数,对图像的频域幅度值进行有选择的部分采样。然后利用采样后的数据构造嵌入水印的数据矩阵,并对数据矩阵进行分块奇异值分解,获取一个由次大奇异值组成的数字序列。最后通过可调强度的加性方法,在次大奇异值上嵌入水印信息。依靠数据矩阵的采样构造方式和次大奇异值的几何攻击不变性实现了数字水印的抗几何攻击性。实验结果表明,该方法较传统方法而言有更高的灵活性和鲁棒性。     

基于混沌和SVD DWT的稳健数字图像水印算法*

针对现有适用于图像的数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题,提出一种稳健的数字图像水印算法。该算法先对整个图像应用三级离散小波变换,再对低频域运用奇异值分解,并通过修改奇异值,嵌入经过混沌置乱的水印图像的奇异值,在小波变换域的中频系数上嵌入水印信息。水印检测时,分别在中频区域和低频提取水印并进行比较,采用效果较好的水印作为检测水印。实验结果表明,该方法对一般的信号处理操作及几何攻击等均具有较好的鲁棒性。     

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。     

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.     

一类SVD域水印问题分析及改进算法

分析了一类SVD域图像水印算法存在过高虚警率的原因,并给出了相应的实验结果。在此基础上,提出了一种混合DWT和SVD的图像水印算法。算法先将载体图像划分为互不重叠的块,并对每一块进行1层DWT分解,再对低频子带进行SVD分解。采用量化的方法,将Arnold置乱处理后的水印图像嵌入到SVD分解后的奇异值之中。实验表明,提出的算法克服了传统的SVD图像水印算法存在的虚警问题,对常见的信号处理如JPEG压缩、滤波、噪声等具有较好的鲁棒性。     

基于小波域奇异值分解的图像压缩算法

提出了基于小波域奇异值分解（SVD）的图像压缩算法,该算法通过对小波分解系数进行奇异值分解,进而对小波系数进行压缩,实现图像压缩。将该算法与图像奇异值分解直接压缩的算法进行了实验比较,实验结果表明,该算法较图像奇异值分解直接压缩的算法具有更好的性能,在同样压缩比的情况下能获得更高的信噪比。