基于DWT的数字图像水印算法研究

研究了一种基于小波变换(DWT)的自适应图像水印算法。该算法引入了基于噪声可见函数(NVF)的感知模型来描述图像的局部特征,并根据此模型决定水印信息的嵌入深度。水印嵌入过程是:首先对载体图像进行小波分解并选择中频部分做为水印的嵌入区域;然后通过计算中频部分的噪声可见函数决定嵌入因子;最后通过小波反变换得到嵌入水印的图像。实验证明,该算法对具有不同特性的灰度图像的自适应性较强,且对常见的攻击具有较强的鲁棒性。     

基于RDWT和ICA的自适应数字水印方法

本文针对多媒体产品的版权保护,提出了一种新的自适应的基于RDWT（冗余离散小波变换）和ICA（独立分量分析）的水印算法。RDWT用于水印的嵌入过程,水印的嵌入强度考虑了载体图像的NVF（噪声可见函数）,从而保证了该算法的自适应性。ICA用于水印的提取过程,我们提出了一种在嵌入水印图像的空域内直接提取出水印信号的算法。实验结果表明,本文算法的可嵌入水印信息量大,同时具有高的鲁棒性和不可感知性。     

一种小波域自适应数字水印算法

本文提出了一种基于连续子带量化(SSQ)和人类视觉系统(HVS)的小波域自适应数字水印算法。该算法中,水印嵌入到图像的视觉重要系数(PSCs)上,PSCs是从小波变换后低频子带和高频子带中选出来的。其中,低频子带中的PSCs是根据系数的幅值来选出的,高频子带中的PSCs是通过子带量化选出。为了更好的嵌入水印,该算法中利用了HVS模型,(?)模型基于噪声可见性函数(NVF)的计算来决定水印嵌入强度,使水印更多的嵌入到图像的纹理和边缘区域。     

基于形态学梯度的DWT域自适应水印算法

提出了一种基于形态学梯度的小波域自适应水印算法.利用形态学梯度,分析了小波包分解后的各子块的纹理分布及其强弱,并进行纹理排序.依据图像各子块自身纹理特征,自适应确定各子块阈值,选取大于其阈值的位置作为重要系数的位置进行水印信息的嵌入.然后,通过噪声可见函数(NVF)自适应调制各位置处的嵌入强度,在保证良好视觉掩蔽效果的基础上,采取最优的嵌入强度,更好的达到鲁棒性和不可见性的最佳效果.大量的实验结果表明,算法对常见的图像处理操作均有较好的鲁棒性.     

基于人类视觉特性的自适应水印嵌入方案*

针对已有算法在嵌入量和嵌入强度自适应控制方面存在的问题,结合人类视觉对纹理区域的感知特性,通过噪声可见函数（NVF）对图像块复杂度的计算,提出了一种在DCT直流系数进行嵌入的水印算法。该算法能够根据图像块复杂度计算结果实现嵌入强度的自适应控制。实验结果表明,所提算法相比已有算法提高了嵌入容量和嵌入强度的自适应控制程度,并且一定程度上避免了由于DC系数嵌入数据所出现的块效应现象,对图像处理和常见的图像攻击也具有很好的稳健性。     

结合BEMD与Hilbert曲线的重复嵌入图像水印算法

为解决数字图像水印算法中水印图像与宿主图像在嵌入时尺寸匹配上的局限问题,并提高图像水印算法在抗大尺度剪切、高斯噪声和椒盐噪声等攻击的鲁棒性,提出一种结合二维经验模态分解算法(BEMD)与Hilbert曲线的重复嵌入图像水印算法.首先,利用Arnold变换对水印图像进行置乱处理,以增加水印图像的安全性;其次,利用Hilbert曲线将置乱后的二维水印图像进行数据降维,得到一维水印信号.数据降维不仅有效地解决了嵌入时水印图像与宿主图像在尺寸匹配上的局限,同时也进一步置乱了水印图像,加强了水印图像的安全性.对宿主图像进行BEMD分解得到不同尺度下的内蕴模态函数和余量信息,并检测第1个内蕴模态函数对应图像的极值点作为水印嵌入位置.最后,依据人类视觉系统的纹理掩蔽特性,将一维水印信号按照从左至右、自上而下的顺序依次、重复嵌入到第1个内蕴模态函数对应图像的极值点中,并结合剩余内蕴模态函数及余量信息重建得到嵌入水印后的图像.水印图像的提取为该嵌入过程的逆过程.通过对多组图像进行水印嵌入,得到嵌入水印后图像的峰值信噪比均在40 dB以上;对嵌入水印后图像进行高斯噪声、椒盐噪声、大尺度剪切等攻击实验,得到提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数均在0.96以上.实验结果表明,嵌入水印图像具有良好的不可见性,并对高斯噪声、椒盐噪声,特别是对大尺度剪切具有较强的鲁棒性.     

基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印

提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时,通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息,再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印,实现了水印的盲检测。     

一种基于感知模型的自适应数字水印方法

本文提出了一种基于感知模型的自适应数字水印方法.该方法将宿主图像进行4层小波分解,利用小波系数的特点选择感知重要系数(PSC)嵌入水印,并根据噪声可见度函数(NVF)决定水印嵌人的强度.水印的检测不需要使用宿主图像.     

基于独立分量分析的小波域数字图像水印算法

提出了一种鲁棒数字图像水印算法。水印生成过程对原始水印进行转换、置乱和扩展等处理;水印嵌入过程将水印嵌入在原始图像小波域的逼近子图,嵌入的强度由噪声可见性函数自适应决定。水印提取过程不需要任何原始图像和原始水印的信息,采用独立分量分析实现对水印信号的盲提取。实验结果证实对于水印基准测试软件Checkmark的各种攻击,该算法具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络的数字水印容量分析

利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息,提出了一种基于神经网络的盲检测数字水印算法.利用噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,在水印检测时实现了水印的盲检测.在此基础上研究了基于神经网络的图像水印容量问题.研究结果表明,嵌入水印的最大信息量取决于神经网络吸引域的大小.     

基于DWT-SVD域的自适应独立分量分析数字图像水印

提出了一种DWT-SVD域的自适应ICA水印算法。首先对原始图像进行小波变换,分解出其逼近子图,对以低频信息为主的逼近子图再进行奇异值分解,然后根据逼近子图的噪声可视函数,用独立分量分析方法在不同区域嵌入不同强度的水印信息,达到自适应的目的。实验结果表明,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性,同时能满足水印的不可见性。     

基于视觉掩蔽特性的可见水印的设计与实现

根据可见水印性质和载体图像的噪声掩蔽性在小波域进行可见水印算法的研究。提出了一种根据载体图像视觉掩蔽性进行水印嵌入强度的方案。在此基础上又结合水印图像的纹理特性对于高频系数水印嵌入强度进行重新调制。另外还对水印可见性质量评估进行了探讨。实验表明,改进后的算法水印可见性质量更好。     

图像数字水印容量分析

图像水印容量分析是研究在图像中究竟可以隐藏多少信息的问题,研究如何在满足水印不可感知性和鲁棒的前提下传递尽可能多的水印信息。为了研究水印容量,一般把水印的嵌入和提取视为一次通信过程。该文认为应在满足水印不可感知性的前提下,基于图像的内容自适应地限制水印的嵌入功率。该文分析了现有水印容量分析方的不足,提出了一种内容自适应的水印嵌入算法,在此基础上,提出了一种利用噪声可见性函数对水印嵌入功率进行适应限定的水印容量分析方法,并讨论了盲检测和非盲检测情况下的水印容量问题。     

Contourlet-based image and video watermarking robust to geometric attacks and compressions

In this paper, we first propose a new blind image watermarking scheme robust to geometric attacks and compressions. The scheme is based on contourlet transform (CT) and principal component analysis (PCA). The scheme uses the principal components of the largest contourlet coefficients of the last directional subband of the cover image to embed the watermark. Meanwhile, with the noise visibility function (NVF), the watermarking strength is adjusted adaptively to preserve the perceptual quality of the image. The watermark can be detected with high accuracy after various possible distortions. The normalized correlation (NC) between the original watermark and the watermark extracted from the distorted watermarked image is used as the robustness evaluation criterion. The simulation results demonstrate that the proposed scheme has good performance in terms of both quality and robustness against a variety of image-processing attacks, such as rotation, scaling and image compressions. Then we extend the scheme to blind video watermarking. The performance of the video watermarking scheme is evaluated against video attacks like rotation, frame averaging, noise additions and video compressions. The introduction of the CT produces robustness against image and video compressions, and the PCA yields resistance to geometric attacks.

     

一种DCT域的最优均值量化盲图像水印算法

针对常规的图像水印算法不能很好地实现水印不可感知性和鲁棒性折中的问题,给出了一种最优均值量化盲水印算法.该算法首先对水印图像进行Arnold置乱,提高了水印的安全性;然后将载体图像进行8×8分块DCT(离散余弦变换),并根据均值量化原理将置乱后的水印嵌入到局部量化噪声值最小的图像子块中,提高了水印的不可感知性;最后水印提取时可以实现盲提取.实验结果表明,该算法对加噪、剪切、JPEG压缩、滤波等多种攻击都具有很强的鲁棒性.     

FastICA图像水印改进算法

FastICA工具可以用于直接叠加或提取的图像水印方案,文章采用了定量分析法选取嵌入矩阵,对水印嵌入不可见性有很大提高,PSNR达到68．55dB,且具有很好的鲁棒性。该图像水印算法进一步提出Inv（A）使提取算法用于直接叠加或提取的图像水印方案中,不仅成功解决了FastICA用于直接叠加或提取图像方案提取水印的两种不确定性问题,而且在一定程度上增强了鲁棒性。     

一种基于水印DCT变换的数字图像水印算法

提出了一种有效的基于水印DCT的数字图像水印算法。该算法首先对水印图像进行离散余弦变换，再对变换后的水印图像进行加密，然后将加密后的水印图像嵌入到DCT变换后的原始图像中。实验证明在嵌入强度小于0．5，PSNR在大于32．4177dB时，该算法具有很好的鲁棒性和安全性，并能有效地抵抗JPEG压缩和较强的高斯白噪声。