基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于整型DCT变换的图象编码研究

为了既能保证图象无失真压缩，又能提高编码效率，给出了一种新的基于整型可逆DCT变换的嵌入式编码方法，并实现了基于DCT的无失真编码和有失真编码方案的完美结合，该算法是首先通过计算DCT浮点变换的整数可逆矩阵分解，从而得到可以整数实现的可逆矩阵变换，然后再利用得到的分解矩阵依次对图象样本进行变换；最后将变换得到的系数用多种高效编码方法进行编码，实验结果表明，该新方法用于无损压缩编码时，整型DCT明显好于浮点DCT，而且没有残差的编码问题；用于有损压缩编码时，两者的编码效果相近。     

静态彩色图像的多维DCT变换压缩

为了在高信噪比条件下来对静态彩色图像进行高倍压缩 ,提出了一种具有自适应功能的多维离散余弦变换图像编码算法。该算法首先将图像分割成互不覆盖的 8× 8子块 ;然后抽取每个子块的统计特征 ,再根据子块的方差和均值来判断子块内部信息的丰富程度 ,其中对于内部信息丰富的子块 ,可利用三维DCT编码来消除块内相邻像素间、色彩空间Y、U、V各分量间的相关性 ,而对于内部信息不丰富的子块 ,则利用四维DCT编码来消除块内相邻像素间、色彩空间Y、U、V各分量间、相邻子块间的相关性 ;最后对变换系数进行量化编码。实验结果证明 ,此算法可以提供比JEPG更高的压缩率和更高的平均峰值信噪比     

基于HVS的多通道DCT彩色图像水印算法

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的彩色盲水印算法,首先将彩色图像由RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间,利用其良好的空间独立性,分别对三个空间进行DCT,并根据人眼视觉特性自适应选择嵌入量,嵌入水印.实验结果表明,嵌入算法容易实现,且该水印算法具有很好的不可见性,并对剪切和JPEG压缩等图像处理都有很好的鲁棒性.     

结合DCT与分形编码的自适应水印算法

提出并实现了一种结合DCT与分形编码的自适应水印算法.将宿主图像分成大小相同的不重叠方块,利用分形编码的拼贴误差对图像块进行分类,并构造原始宿主图像的二值特征标图,采用Arnold变换置乱二值特征标图和二值版权图标,再进行异或(XOR)运算得到隐秘水印.最后通过在子块DCT域中所选的三个中频系数的比较来完成隐秘水印的嵌入.实验表明,按该方法嵌入的水印具有良好的不可见性,也能较好抵抗高斯滤波、JPEG压缩、叠加噪声等处理.     

基于DCT域的自适应二维数字水印系统

本文提出了一个以图像为水印的DCT域二维自适应数字水印算法。为实现水印图像的叠加 ,我们首先将其进行 8× 8分块并进行DCT变换 ,然后对每块的DCT系数进行调整 ,最后 ,取出每块的部分低频系数构成水印信号。为了实现自适应 ,首先将原始图像按 8× 8分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类 ,然后对每块进行DCT变换 ,根据块分类结果 ,水印信号以不同强度嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明 ,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于DCT系数特征的图像自嵌入算法

分析DCT变换系数的特征，提出了一种改进的图像自嵌入算法，将图像分为复杂和平坦两类，对平坦的图像通过减少平坦区域的表示系数个数来增加复杂区域的表示系数个数，从而使图像恢复的质量进一步提高。     

基于混沌加密的DCT域图像水印算法

数字水印技术向多媒体作品中加入不易察觉但可以判定区分的秘密信息，从而起到保护数字作品的版权或完整性的作用。根据人眼视觉系统模型对图像感知的视觉掩蔽效应，提出了一种基于混沌序列加密的DCT域数字图像水印算法，并利用中间数据文件实现了水印的盲提取和检测。最后，实验说明了算法的有效性和稳健性。     

DCT域自适应彩色图像二维数字水印算法研究

以离散余弦变换(DCT)、静态图像压缩编码、人眼视觉特性(HVS)为基础,提出一种将灰度图像(即二维数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术实现了以二维数字水印作为水印信号的数字水印算法;(2)充分利用HVS实现了二维数字水印的自适应嵌入,增强了算法的透明性和鲁棒性;(3)能够依据原始彩色载体图像内容实现数字水印嵌入深度的智能调节．实验结果表明：文中算法不仅具有较好的透明性,而且对如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于HVS的自适应鲁棒视频水印算法

视频水印与静止图像比较,包含有运动部分,具有变化的特性。根据人眼对快速运动的物体敏感度会下降的特点及DCT域视觉掩蔽模型,提出一种自适应的鲁棒视频水印算法。算法首先通过比较I帧与相邻帧的同一区域的DCT直流系数,得到一个快速运动图像块集,然后在该图像块集中根据视觉掩蔽模型计算图像块的DCT中频系数,选择区域自适应嵌入水印。仿真实验表明,该水印算法不仅能很好地抵抗MPEG压缩,而且能较好地协调不可见性和鲁棒性,并能抵抗一定的几何攻击。     

基于超混沌和DCT理论的数字图像水印算法

基于超混沌和离散余弦变换(DCT)理论,结合Arnold置乱方法,提出了新型的数字图像水印算法.采用双重加密策略,利用Arnold方法减弱水印图像像素之问的相关性,并采取srossler系统生成超混沌密钥序列,进行二次加密.大大增强了水印的安全性.同时,根据人类视觉系统(HVS)的特点,对原始图像进行分块处理,将加密后的水印分别以不同的强度嵌入并提取,给出了改进的嵌入提取方案.实验结果表明,提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性.     

基于人眼视觉特性的DCT域的信息隐藏盲提取算法

经过对人眼视觉特性和DCT的特征分析,选用载体图像DCT系数的中频部分作为待隐藏图像的DCT系数.并根据HVS特征将载体图像的各个DCT子块分为三类,然后根据DCT子块的类型不同,自适应改变每对DCT系数的强度参数.实验结果表明此算法具有良好的隐秘性和较强的鲁棒性.此外,在秘密信息提取时,该文算法不需要原始图像,实现了盲提取.     

基于人眼视觉特性的DCT域的信息隐藏盲提取算法

经过对人眼视觉特性和DCT的特征分析,选用载体图像DCT系数的中频部分作为待隐藏图像的DCT系数.并根据HVS特征将载体图像的各个DCT子块分为三类,然后根据DCT子块的类型不同,自适应改变每对DCT系数的强度参数.实验结果表明此算法具有良好的隐秘性和较强的鲁棒性.此外,在秘密信息提取时,该算法不需要原始图像,实现了盲提取.     

DCT域的分形图像编码算法的改进

对DCT域的分形编码算法进行了研究，提出了改进的算法。基于人眼视觉系统选择平坦块，选择出DCT域中的均匀部分，直接将其直流部分编码输出，不需分形匹配。为了降低匹配时间，在DCT域中，定义域块的8种变换的计算可以简化为两组内积。结果表明，在相同的匹配误差的情况下，该算法得到了更好的恢复效果，并且缩短了编码时间。     

基于DCT变换并与HVS相结合的彩色图像数字水印方法

该文提出了一种基于DCT的彩色图像水印方法,并结合HVS（Human Visual System,人类视觉系统）提出了一种适合于彩色图像的数字水印嵌入及提取算法。根据人眼视觉系统可知,人眼对蓝色分量具有不敏感特性．故将水印信息嵌入蓝色分量中,以保证水印的不可见性。该文是将一个随机序列作为水印信号嵌入在图像蓝色分量DCT变换中重要分量的幅度成分中（幅值较大的n个系数作为重要分量）,由于视觉上重要的分量是图像信号的主要成分,图像信号大部分能量都集中在这些分量上．在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成身,故将水印嵌入在蓝色分量的这些重要分量上,可以获得较好的鲁棒性。并定义了一个相似函数来检验水印提取是否成功,实验结果表明,该算法具有不可见性,对通常的图像处理,如高斯滤波、压缩,以及旋转和剪裁等几何处理都具有一定的鲁棒性。     

基于人眼视觉系统的自适应小波图像编码算法

本文提出了一种基于自适应小波分解与人眼视觉系统的低比特率图像压缩编码算法,该算法具有以下特点：（1）以子带能量为判别标准,能够根据图像内容进行自适应形式的小波分解;（2）建立了人眼视觉系统的掩蔽模型,并据此给出了全新的小波系数自适应量化策略.仿真实验表明：本文算法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于JPEG2000、EZW、FWP等小波域图像压缩算法（特别是低比特率下）,而且可广泛适用于不同特征的数字图像.