基于DWT-SVD鲁棒盲水印算法研究

本文通过对小波变换与奇异值分解的研究,实现一种基于离散小波变换和奇异值分解(DWT-SVD)的奇偶量化嵌入水印算法,可实现水印盲提取.为解决水印安全性问题,使用Arnold变换对水印进行加密;在传统离散小波变换基础上,进行奇异值分解,利用图像的奇异值良好的稳定性,提高图像的鲁棒性;在图像奇异值基础上,进行奇偶量化嵌入和...     

基于新闻文本图像的鲁棒水印算法

在新闻文本图像中,现有的水印算法没有将表达文本部分的区域与其他背景区域进行区分,并且对二值水印图像嵌入时只在单通道嵌入导致鲁棒性不高。针对以上问题,提出基于新闻文本图像的鲁棒水印算法。首先将新闻文本图像进行大津阈值分割（OSTU）,将文本与背景区域区分开,选择文本区域进行嵌入加深对重要信息的版权保护;接着将文本图像Cr和Cb通道的文本区域进行离散小波变换（DWT）后,利用主成分分析（PCA）进行能量集中并计算各主成分贡献率,通过比较贡献率来选择嵌入的主成分;最后对主成分及水印图像进行奇异值分解（SVD）完成水印嵌入。经过实验表明,嵌入水印图像在面对滤波等大多数常规攻击的NC值都在0.99以上,表明该算法有较强的鲁棒性,同时该算法在嵌入水印后图像的PSNR均值为45.66 dB,保证了不可感知性。     

基于DWT-SVD的大容量音频水印算法

在音频水印领域,嵌入大量水印而不影响宿主音 频的听觉质量,同时具有良好的鲁棒 性,仍然是一项具有挑战的工作。针对这一问题,本文提出了一种大容量,透明,鲁棒的音 频水印算法。首先对音频应用2级离散小波变换(DWT),并选取低频分量作奇异值分解(SV D),然后将水印嵌入在奇异值矩阵的非对角线元素中,可同时提高算法的透明性和嵌入容 量。另外,利用汉明码编码提升水印的鲁棒性和安全性。仿真实验结果表明,所提算法在平 均信噪比37.75 dB的情况下,可以达到5512 bps 的嵌入容量,对噪声添加、滤波、剪切、压缩等各种信号处理攻击具有良好的鲁棒性。     

Blob-Harris特征区域结合CT-SVD的鲁棒图像水印算法

为了提高水印图像对几何攻击的鲁棒性,提出了一种Blob-Harris特征区域结合轮廓波变换(Contourlet transform, CT)和奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的鲁棒图像水印算法。首先在原始图像经过Contourlet变换后的低频分量中提取斑点(Blob)块区域并利用Harris角点检测进行特征点提取,然后根据各个特征点的特征尺度确定其特征区域,选择适中的互不重叠的特征区域,将其四周补零后进行归一化操作,最后将经过小波变换提取的低频水印图像进行奇异值分解,并重复嵌入到每一个归一化圆形特征区域的内接正四边形当中。仿真实验结果表明,本文算法除了对常规攻击有很好的抵抗力之外,对几何攻击也有相对较强的鲁棒性,特别是缩放、平移、剪切以及其组合攻击,NC值均达到0.94以上。      

基于量化和关系的图像水印算法

提出了一种基于量化和关系的奇异值分解水印算法。算法先对载体图像进行互不重叠的8×8分块;其次对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对生成的低频子带和高频子带进行奇异值分解;最后对低频和高频子带奇异值分解后的最大奇异值分别采用量化和关系的嵌入方法嵌入预处理后的水印。实验表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性。与其他算法相比,对于大多数的攻击,该算法具有更好的性能。     

基于非抽样小波变换的彩色图像水印算法

图像水印技术已成为维护版权、抵制盗版和非法复制的重要手段,本文提出一种基于非抽样小波变换的彩色图像水印算法。非抽样小波变换不需进行下抽样操作,可获得与源信号同等长度的分解结果,具有信息冗余性和平移不变性的特点,提高了水印算法的鲁棒性和水印嵌入容量,算法同时结合奇异值分解,实现水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。实验表明,该算法相对于基于离散小波变换的图像水印算法,能更好地抵抗噪声、压缩、剪切、旋转、平移等攻击。     

采用小波变换的鲁棒隐形水印算法

本文提出了一种小波域透明图像水印算法,算法将一个二进制随机水印信号内嵌到一组按重要性选出的小波系数中,为了使透明水印具有较高的鲁棒性,内嵌过程将水印信号将为量化噪声嵌入小波零树编码的数字图像,实验获得了良好的结果。     

基于HD和SVD的DWT变换的数字图像水印

文章提出一种基于离散小波变换(DWT)、Hessenberg分解(HD)和奇异值分解(SVD)的图像水印方法.在嵌入过程中,对原始载体图像进行多级DWT分解,并将得出的子带系数作为HD的输入.在创建水印的同时对SVD进行操作,通过缩放因子将水印嵌入到主图像中.运用果蝇优化算法,通过给出的客观评价函数来寻找比例因子.在各...     

一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)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奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold变换以及扰乱加密,再进行分块离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT),将变换后的系数分类嵌入到相应的奇异值中。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SVR的混合域鲁棒音频水印算法

对于常见的基于离散小波变换-奇异值分解的水印算法应对常见的攻击鲁棒性较差的情况,提出一种基于奇异值比(Singular Value Ratio,SVR)的混合域音频水印算法.先将音频分帧,利用音频特性选择适合水印嵌入的帧,然后对水印嵌入帧进行离散小波变换和离散余弦变换,将离散余弦变换系数分为4段,选取中频系数进行奇异值...     

基于SVD的小波变换图像去噪方法

针对传统SVD图像去噪方法的不足,提出了一种基于SVD分解的小波分解图像去噪方法。通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分。实验结果表明该文提出的方法适用于图像信号的提取,与传统的SVD去噪方法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

抗JPEG压缩攻击的DWT域图像量化水印算法

分析了DWT域系数对JPEG压缩的稳定性,在此基础提出了一种新的抗JPEG压缩攻击的DWT域图像量化水印算法。此算法在提取水印时无需原始图像。实验结果表明,该算法对嵌入的水印具有很好的透明性,对JPEG压缩攻击具有很强的鲁棒性,对其他常见的图像处理攻击,如亮度调整、对比度调整、加噪声、重采样、颜色抖动和平滑等,均具有很强的鲁棒性。     

一种基于DWT-DCT-SVD的鲁棒性音频水印算法

针对在基于DWT-DCT进行数字音频水印嵌入,在已嵌入水印的音频受到噪声干扰、低通滤波、重采样等常见的攻击时,其鲁棒性差以及安全性弱的情况.提出了一种新的的盲水印嵌入算法.该算法对原始音频信号完成分帧预处理后,对每帧信号应用离散小波变换(DWT),选取三级低频分量进行离散余弦变换(DCT),先把得到的一维信号平均分解为...     

基于LWT-SVD的鲁棒音频水印算法

为了更好地保护音频作品的所有权,提出了一种基 于LWT-SVD混合域的鲁棒性音频水印算法。借助混沌和置乱为图像水印加密,保证水 印安全性;利用提升小波变换(LWT)和奇异值分解(SVD)的特性,在音频LWTSVD的奇异值中嵌 入式水印信息,保证水印的鲁棒性;此外,借助汉明码纠错进一步提升水印的鲁棒性。仿真 实验结果表明,本算法的水印安全性高、透明性好,对一般音频信号处理鲁棒性强。     

基于QR分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法

提出了一种将彩色快速识别(QR)码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。首先 对彩色宿主图像分通道进行离散小波 变换(DWT)和分块QR分解得到非重叠的酉矩阵,然后将QR码分通道置乱加密归一化后嵌入到 宿主图像对应通道 酉矩阵的系数差中。仿真实验结果表明,本算法在满足不可见性的同时具有较强的鲁棒性; 相比现有算法, 本算法不仅能够抵抗旋转和裁切攻击,在JPEG压缩和噪声滤波攻击方面的抵抗能力也有较 大提升;而且本算法属于盲水印技术,具有较大的实际应用价值。     

一种基于DWT-SVD的彩色图像水印嵌入方法

为了进一步加强多媒体的信息安全和版权保护问题,文中基于离散小波变换和奇异值分解理论,提出将RGB三色通道的水印图像分别嵌入到载体RGB三色通道中,其特点是以彩色图像作为水印.实验结果表明,该算法水印具有不可见性好、嵌入信息量大、抗攻击能力强等特点.     

基于混沌、HVS和小波变换的自适应数字水印算法

为了提高常规小波域水印算法的自适应性,在此提出了一种在小波域嵌入数字水印的新算法。首先,对载体图像进行一层小波分解;然后,对具有较大纹理强度的中频子带进行二层小波分解,并选取二层中频子带HL1作为嵌入区域;最后,计算嵌入区域中每一点的亮度差异值,并根据HVS原理将混沌置乱后的二值水印信息自适应的嵌入到具有较大亮度差异的位置上。经仿真实验表明,该算法具有很好的不可见性,且对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性。     

Block-based SVD image watermarking in spatial and transform domains

The idea of this paper is to implement an efficient block-by-block singular value (SV) decomposition digital image watermarking algorithm, which is implemented in both the spatial and transforms domains. The discrete wavelet transform (DWT), the discrete cosine transform and the discrete Fourier transform are exploited for this purpose. The original image or one of its transforms is segmented into non-overlapping blocks, and consequently the image to be inserted as a watermark is embedded in the SVs of these blocks. Embedding the watermark on a block-by-block manner ensures security and robustness to attacks such like Gaussian noise, cropping and compression. The proposed algorithm can also be used for colour image watermarking. A comparison study between the proposed block-based watermarking algorithm and the method of Liu is performed for watermarking in all domains. Simulation results ensure that the proposed algorithm is more effective than the traditional method of Liu, especially when the watermarking is performed in the DWT domain.