基于零树编码的数字水印算法

随着多媒体技术的发展,数字水印技术已经成为数字版权保护领域的一个研究热点。针对传统数字水印技术的有限性,通过对频域数字水印算法进行分析,提出了一种新的数字水印算法。新算法以零树编码思想为基础,对原始图像和水印图像进行小波变换和零树编码嵌入,实现了二维彩色图像将为水印信息嵌入到二维图像数据中。实验证明,新算法在对彩色图像进行水印处理方面达到较好的效果,具有较好的健壮性。     

一种使用正交分形编码的彩色图像水印算法

传统的正交分形水印算法,很多情况下只是针对灰度宿主图像,且嵌入的水印多为随机序列或二值图像,实用性不强.当这些算法在处理彩色宿主图像时,通常采用的是将R,G,B三个分量单独处理的SFC方法,没能考虑到分量之间的相关性,因此算法的鲁棒性较弱.文提出一种在彩色图像中利用正交分形编码嵌入灰度水印的算法,该算法在对彩色宿主图像进行正交分形编码的基础上,考虑彩色图像R,G,B三个分量的相关性以及拼贴误差特性,通过变换函数以及修改分形编码参数来嵌入灰度水印.实验及应用表明,该算法隐蔽性强,并对剪切、涂抹、加噪以及JPEG压缩等具有较强的鲁棒性.     

离散小波变换和零树编码在数字水印中的应用研究

采用小波变换和零树编码对图像进行水印嵌入和提取,通过对原始图像和水印图像分别进行不同级别的小波变换,选取原始图像小波的重要系数,将水印图像小波系数以一定的方式嵌入进去,使图像具有很好的稳健性及抗压缩性.     

基于小波零树结构的自适应图像水印算法

文中提出了一种基于小波零树结构的数字图像水印嵌入算法，该算法能自适应地选取和修改小波的重要系数，进行信息的嵌入，具有很好的稳健性及抗压缩性；算法利用了小波各层分解系数的相似性，对系数进行插值处理，使嵌入水印的图像透明性较好；水印的恢复只借助少量原始系数特征。模拟结果表明，该算法是有效和可行的.     

基于混沌加密和零树编码的彩色图像水印算法

为了保证水印嵌入具有速度快、易实现的优点,并且提高其安全性和鲁棒性,文中利用混沌系统的优良特性,首先对一个有意义二值图像进行快速混沌加密,然后依据零数编码思想对小波系数按重要性排序,选取最重要的L个系数作为水印的嵌入点,即对人类视觉最重要的部分,在其位平面内嵌入加密过的水印,最后反变换得到嵌入水印后的载体图像。试验证明,该算法具有效率高、抗压缩能力强、较好的鲁棒性等优点。     

基于混沌加密和零树编码的彩色图像水印算法

为了保证水印嵌入具有速度快、易实现的优点，并且提高其安全性和鲁棒性，文中利用混沌系统的优良特性，首先对一个有意义二值图像进行快速混沌加密，然后依据零数编码思想对小波系数按重要性排序，选取最重要的L个系数作为水印的嵌入点，即对人类视觉最重要的部分，在其位平面内嵌入加密过的水印，最后反变换得到嵌入水印后的载体图像。试验证明，该算法具有效率高、抗压缩能力强、较好的鲁棒性等优点。     

基于JND的小波域水印算法

基于JND的小波域水印算法,本文利用人类视觉系统的对比感性和掩蔽现象对图像的分块进行分类,然后将水印以不同的强度系数进行嵌入,这有效地兼顾了稳健性和不可感知性的要求。实验表明该方法对常见的图像处理有良好的鲁棒性。     

适用于硬件实现的零树编码算法

在Listless Zerotree Coding(LZC)算法的基础上提出了一种内存空间更小的静止图像零树编码算法，该算法与SPIHT等经典的零树编码算法的区别在于编解码过程中不使用列表结构，与LZC算法相比则节约了两个位图(Bit Map)，而这些位图为编码算法提供了重要系数和重要后代集合的位置信息．实验结果证明，本文的算法在不降低图像度量的前提下大大降低了零树编码算法的内存要求，有利于硬件实现．     

一种改进的基于小波零树的图象编码算法

针对极低码率下图象的压缩编码问题,在小波零树编码方法的基础上提出了一种新的低码率图象压缩算法,该方法对处于水平和垂直两个方向的高频子带系数采用变换的方法进行了系数重排,以产生新的树结构,这样使得位于这两个方向的高频子带内的重要纱数集中于各个相应子带的低频位置,且所生成树的能量集中性较好,故可以有效地提高编码效率,并能提高对重要系数的传输效率,经过实验证明,使用此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好,而且与Shapiro提出的嵌入式零树小波（EZW）算法相比,重构图象的峰值信噪比（PSNR）值在梓同码率的情况下有了较大的提高。     

一种带纠错编码的小波零树基图像水印算法

提出了一种新颖的数字水印纠错编码方案。通过对二值水印图像进行精心设计,引入纠错编码机制,并将其应用于传统的小波零树(EZW)算法中。实验结果表明,在相同的水印嵌入强度和攻击强度条件下,通过引入纠错编码机制,可以显著提高水印在抗JEPG压缩、抗几何攻击、抗中值滤波、抗噪声干扰等方面的鲁棒性。     

HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法

提出了一种新的基于HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法.该算法采用彩色图像作为水印嵌入到原始彩色图像中.算法根据HSV颜色空间的特点,首先将RGB格式的彩色水印图像转换到HSV颜色空间内,然后分别将水印图像的H、S、V三层进行分块DCT变换,对每一个子块保留左上角的系数,将其它的系数替换为0,得到嵌入矩阵,使得嵌入的有效信息大为减少.再将原始彩色图像转换到HSV域内,对原始图像的H、S和V平面进行分块DCT变换后,将变换后的H、S、V层水印信息分别嵌入到原始图像的H、S和V层变换后的中频和低频系数中,最后通过DCT逆变换和颜色空间转换,将嵌入水印的图像转换成RGB的图像,得到嵌入水印的图像,完成水印的嵌入过程.水印图像小于载体图像,利用冗余嵌入提高了水印的鲁棒性.     

一种彩色图像的自适应灰度级数字水印算法

提出一种基于DWT(Discrete Wavelet Transformation)与DCT(Discrete Cosine Transformation)相结合的彩色图像自适应灰度级数字水印算法。算法首先将载体图像转入YIQ空间,取Y分量经2级DWT变换后的低频子带进一步作8×8分块DCT变换,根据各子块的AC能量自适应地确定水印嵌入强度。将作为水印的灰度图像在置乱后作4×4分块DCT变换,根据获取的各子块嵌入强度实现了灰度水印的自适应嵌入。实验结果表明算法对于常见的图像处理具有较强的鲁棒性。     

基于图像特征和霍夫曼编码的图像水印算法

将霍夫曼编码原理引入数字水印领域,提出一种基于图像特征的数字水印新算法,以降低数字水印算法复杂度。算法在嵌入水印时,首先将数字图像进行三级小波分解,并提取三级逼近分量的边缘特征。然后用霍夫曼编码计算边缘特征矩阵的顶端结点,再将此结点值嵌入到细节分量中。最后进行三级小波逆变换得到嵌入水印的图像。算法在提取水印时,根据嵌入水印的过程找到嵌入点,提取出待检测图像中的水印,并分析得到检测结果。仿真实验表明,该算法复杂度低、载荷小,具有很好的有效性和可行性。     

基于维纳滤波的数字水印算法

本文利用信号处理中维纳滤波概念研究了数字水印技术,提供了一种基于维纳滤波的数字水印算法,以静态图像为例,详细分析了水印信息的检测过程,并且进行了计算机仿真,得到了较好的结果.     

基于Harris-Laplace特征区域的遥感图像水印算法

针对现有遥感影像数字水印算法多为全局水印算法,抵抗旋转、行列剪切、水平镜像以及联合几何攻击能力较差,提出一种基于Harris-Laplace特征区域的局部化遥感影像水印算法。算法依据密钥生成一个随机序列,对其实施二值化,并选取一段作为待嵌入的数字水印;在宿主遥感影像中提取Harris-Laplace特征点,并依据其确定水印嵌入特征区域;最后,根据待嵌入的水印信息,将所选特征区域进行圆环划分,利用奇偶量化方法将水印嵌入其中。实验证明该算法对JEPG压缩、噪声及滤波等常规信号处理具有较好鲁棒性的同时,能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。     

基于置乱与融合的空间域数字水印算法

探讨数字图像的置乱与融合,在此基础上提出了一种空间域数字水印的嵌入方法.在该算法中,置乱用于数字水印图像的预处理和后处理;融合用于将水印图像嵌入到载体图像.实验分析证明,该算法可以方便快速地实现水印算法,并且具有一定程度的鲁棒性.     

一种基于纠错编码的可逆文本水印算法

针对现有可逆文本水印抗同义词替换攻击鲁棒性不强的缺点,提出一种基于纠错编码的可逆文本水印算法。利用纠错编码方法,对同义词库中同义词的位置进行编码生成同义词词码字,结合同义词替换技术完成水印的嵌入;在提取水印时,利用纠错码的检测纠错功能完成水印的提取,同时实现同义词替换后可还原的可逆文本水印功能。仿真实验表明,算法嵌入的水印具有良好的不可见性和较强的鲁棒性。     

基于NSCT-DCT-DWT-SVD联合数字水印算法

针对现有已提出的相关数字水印算法在不同攻击下存在的问题,提出一种将非下采样Contourlet变换NSCT(Non-subsampled Contourlet Transform)和DCT-DWT-SVD联合的数字水印算法。该算法将原始的宿主图像进行非下采样Contourlet变换得到与原始图像大小相同的低频子带,将低频子带进行离散小波变换分解,并对小波分解的低频部分与Arnold变换后的水印进行离散余弦变换。将变换得到的新区域与变换后的水印信息图像进行奇异值分解,将两者分解得到的奇异值矩阵相结合,作为最终的水印嵌入主成分。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JEPG压缩﹑椒盐噪声﹑泊松噪声﹑滤波等不同类型的攻击,在确保水印不可见性的同时具有较高的原始图像保真性。     

基于小波和倒谱域的数字音频水印算法

给出一种基于小波和倒谱域的强鲁棒数字音频水印算法。该算法利用人耳听觉模型和频率掩蔽效应,选择出音频小波变换后对人耳听觉不敏感的低频系数,对其进行分帧并作倒谱变换。再利用倒谱域能量集中在零点附近的特性,将一段伪随机序列嵌入在每帧相对稳定的倒谱系数中,从而实现水印的嵌入。采用相关检测的方法,根据相关值的极性来提取水印信息。实验表明,嵌入水印后的音频信号不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如加噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、MP3压缩和去同步等攻击具有很强的鲁棒性。     

一种改进的嵌入零树小波图像编码算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码（EZW）是一种优秀的图像压缩算法，然而该算法进行逐次逼近量化时需搜索扫描所有小波系数，从而必然导致高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余，这无疑会大大影响其编码效率，针对EZW编码算法存在的以上不足，提出了一种改进的嵌入零树小波图像编码算法，该算法能够通过定义多阈值、改进逐次逼近量化过程、修改嵌入编码策略、采纳复杂关联模型等措施，进一步提高EZW算法工作效率，实验结果表明：改进的EZW编码算法是一种高效的图像压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均明显优于EZW和S＋P等编码算法（特别是在高压缩比下）。