小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

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。     

基于混沌序列的数字水印图像认证算法

本文在研究离散小波分解和混沌序列特点的基础上,提出了一种新的基于DWT域半脆弱水印算法。该算法以小波系数之间的关系作为水印信息,利用混沌映射产生一个密钥来加密水印信息,并分别嵌入到图像块深层小波域的低频子图中。水印的检测不需要原始图像。大量仿真结果证明,该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性,又具有很理想的鲁棒性。     

基于整数小波变换和混沌映射的盲数字水印算法

介绍一种基于整数小波变换和混沌映射的盲数字水印技术。利用广义Arnold混沌映射对水印图像进行置乱,利用整数小波变换对载体图像进行三级小波分解,然后用Logistic混沌映射随机产生各水印比特嵌入第二层高频部分HH2中整数小波系数的比特位置。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法嵌入的数字水印既有很好的隐蔽性,又能抵抗剪切和JPEG压缩的攻击.     

用多数字基整数实现小波域多重数字水印嵌入

提出多数字基整数嵌入多重水印信息的算法。该算法基于人类视觉系统的掩盖效应的研究，利用小波域临界可见误差（UND）门限，决定水印嵌入的位置和动态调节水印嵌入的强度，从而使原始图像的小波系数加入水印的强度精确控制在门限内。多数子字基整数巧妙地将水印小波系数的信息转换为修改一组宿主图像小波系数的值。文中理论估计了该算法嵌入水印的容量，并分析了嵌入多重数字水印的可能性。该算法具有明显的优点：多个水印能够成功地嵌入版板保护图像；加水印图像没有改变时各个水印能完全恢复；对加水印图像进行攻击时，提取的各个水印图像清晰度高。实验结果表明，该算法很好地折衷了数字水印抵抗图像压缩、图像剪切等图像处理的鲁棒性以及数字水印不可察觉的矛盾，是一种很有前途的数字水印技术。     

基于小波系数块能量分析的自适应数字水印算法

为增强水印的鲁棒性,提出一种基于小波变换的改进数字水印算法。该算法将宿主三级小波变换后的第三级细节子图分别分割成互不重叠的系数块,进而对各块能量进行统计分析以确定更适于水印嵌入的块,最后结合人类视觉系统的掩蔽特性,在所选块的最大系数上实现水印的自适应嵌入。理论分析与仿真结果表明应用本算法实现的水印具有更好的鲁棒性和不可见性。     

基于小波的自适应图像数字盲水印算法

该文提出一种在小波变换域自适应嵌入图像数字盲水印的新算法,在水印检测过程中不需要原始图像。首先根据三级小波的细节系数确定嵌入位置,利用系数间存在很强的相关性,在第二级小波的水平和垂直细节数据中,通过采用修改图像小波系数及其邻域系数的均值之间的大小关系来自适应的嵌入置乱后的水印,嵌入的强度由该处的边缘强弱确定,这样,能在水印嵌入的鲁棒性和不可见性方面达到很好的平衡。并且,小波嵌入的位置互不相邻,嵌入水印信息之间不会产生相互干扰,从而提高水印提取的质量。该算法实验结果表明,该数字水印算法能很好的抵抗附加噪声、裁减、有损压缩、滤波等各种攻击,具有较强的不可见性和鲁棒性。     

基于整数DCT变换的新水印算法

鲁棒性及掩蔽性是衡量数字水印算法性能的重要指标。为了用较低算法复杂度使数字水印具有较好的鲁棒性与掩蔽性,提出了一种基于整数DCT变换的新的鲁棒水印算法。该算法利用DCT变换的整数特点,首先对频域嵌入系数进行定量分析,找出适合嵌入的系数与嵌入阈值的大小关系,接着提取每个图像块的DC系数组成一幅新图,选择新图中具有复杂纹理的图像块再次进行整数DCT变换,最后将水印信号嵌入到这些图像块域的系数中。仿真实验结果表明,新算法既保证了水印的掩蔽性,又同时具有很好的鲁棒性,对JPEG压缩、噪声、滤波等攻击都具有很好的免疫能力,即使是在马赛克攻击下也能提取出水印图像。     

基于小波域多元非线性回归的鲁棒性数字水印算法

提出一种基于小波域多元非线性回归分析的鲁棒性数字水印算法,此方法首先对图像进行三级小波变换,并将低频系数划分成3×3的块,然后建立块质心能量值与其邻域像素点的能量值的非线性回归模型,最后依据建立的回归模型嵌入和检测水印,仿真实验表明本文所提出的算法在对抗JPEG压缩、图像亮化、剪裁、噪声等攻击具有良好的鲁棒性和抗攻击能力。     

基于HVS特性的数字图像水印研究

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法.其中使用了有意义的二值图像水印来替代随机序列,先将水印通过Arnold置乱加密后再全部嵌入到低频子带系数中.该算法利用了人眼视觉系统(HVS)特性对水印嵌入强度做自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可感知性.实验结果表明,使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,并且嵌入水印的图像对有损压缩、滤波、加入随机噪声和旋转等操作具有较强的抵御攻击能力.     

基于混沌加密和SVD的数字图像水印算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性,提出一种基于混沌加密和奇异值分解的水印算法.采用Chebyshev混沌映射产生的混沌序列加密水印图像,将加密后的水印图像与原始图像进行分块,再对每一块进行奇异值分解,从而实现水印的嵌入.仿真实验结果证明,该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、滤波等具有较高的鲁棒性,同时能较好地抵抗剪切攻击.     

一种基于离散余弦变换的数字水印算法

研究利用离散余弦变换(DCT)对静态灰度图像进行数字水印嵌入的算法,侧重点是嵌入水印的方式和方法。其原理为将水印和原图分别分割为若干块后转换到DCT域再分别对应嵌入,但对水印嵌入的位置有一定要求,即将变化后的水印信息嵌入到图像的中频靠近低频的部分,使水印嵌入后有隐藏性和抗攻击性。实验结果表明在一定条件下水印能很好地隐藏在原图中,且对图像的涂抹、剪切攻击有一定的抵抗性。     

基于Schur分解和混沌置乱的彩色图像鲁棒水印算法

针对传统的彩色图像水印算法往往仅是将一个随机信号或二值图像嵌入到彩色载体图像中这一问题,结合混沌系统和Schur分解的优点,提出一种将彩色水印图像嵌入到彩色载体图像中的鲁棒水印算法.首先,对彩色水印图像进行Arnold置乱和混沌加密,提高了待嵌入彩色水印图像的安全性能;其次,将彩色载体图像分离成3个通道,每一通道被划分为4×4的不重叠分块并对选择的分块进行Schur分解;最后,将预处理后的水印信号嵌入到Schur分解后的最大值元素中.实验结果表明,提出的算法具有较好的不可感知性,对滤波攻击、噪声攻击、JPEG压缩攻击和多种组合攻击都具有较好的鲁棒性.与基于Schur分解的相似水印算法相比,对于大多数攻击本文提出的算法具有更优越的抗攻击性能.     

一种基于能量值的双彩色图像水印算法

提出了一种将彩色水印图像嵌入到宿主彩色图像的自适应水印算法.该算法首先将宿主彩色图像分解为R、G、B三个分量并进行8*8分块DCT,再将彩色水印图像R、G、B各分量的能量值对应嵌入到宿主彩色图像R、G、B各通道中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

基于GHM和FCM的自适应图像水印算法

提出一种基于GHM多小波变换域上的模糊自适应水印算法。利用多小波系数块的能量、重要系数对小波块进行分类,结合图像自身的局部特性,在多小波系数中的两个相关的细节子图像中自适应地嵌入一幅二值水印图像;为了增强水印的鲁棒性,采用冗余嵌入方法;水印的提取不需要原始图像。实验结果证明,该算法对剪切、JPEG压缩、锐化等多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

基于正负量化的DCT域数字图像盲水印算法研究

提出一种基于离散余弦变换（DCT）的灰度图像盲水印算法。首先对水印图像进行置乱加密。然后将载体图像进行8×8大小的分块,针对各分块进行DCT变换,采用正负量化规则进行水印的嵌入。水印的检测是根据正负量化规则进行的,不需要原始图像,是一种盲检测。最后通过水印相关系数（NC）和峰值信噪比（PSNR）来评价水印算法的性能。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切、滤波等攻击,鲁棒性较好。     

彩色图像四元数频域奇异值分解水印算法

将四元数傅里叶变换与四元数奇异值分解技术相结合并引入到对彩色图像的水印处理,提出一种基于四元数频域奇异值分解的彩色图像盲水印算法.首先对彩色载体图像进行分块并采用四元数傅里叶变换(quaternion Fourier transform,QFT)得到其频域矩阵,然后对频域矩阵中的单位小块进行四元数奇异值分解(quaternion singular value decomposition,QSVD),得到实系数奇异值,使用奇偶量化调制法将水印信号嵌入到单位小块的最大奇异值中.仿真实验结果表明,嵌入的水印分布在空域图像各彩色分量中,在不可见性以及鲁棒性的比较中优于传统的彩色图像亮度域以及独立多通道处理方法.     

可视密码学的Contourlet域图像水印

将可视密码学引入到水印的预处理中,提出了一种Contourlet域的安全性较高的图像水印算法。该算法首先根据可视密码理论将水印信息隐藏到一定数目的图片中,选取其中任一图片作为水印,然后对载体图像进行分块,通过聚类找出适合嵌入水印的块,并进行Contourlet变换,在变换系数的最大奇异值上嵌入水印。水印提取时只需用特定数目的图片对提取出的信息进行叠加,其过程无需大量计算和密码学知识。实验表明,该算法还具有抵抗噪声、滤波、JPEG压缩等常规攻击和抗剪裁等功能。     

基于四元数傅里叶梅林变换的RST不变彩色图像水印算法

提出一种基于四元数傅里叶梅林变换(QFMT)的RST(旋转、缩放和平移)不变彩色图像水印算法,利用图像的不变质心生成具有平移稳定性的圆形特征区域,对这个圆形区域进行QFMT。利用QFMT幅度谱具有旋转和缩放不变性,在QFMT幅度谱中嵌入水印信息。该算法不仅可以抗RST攻击,大大提升水印的鲁棒性,而且可以把水印嵌入所带来的误差扩散到载体图像的各个颜色分量之中,扩大水印嵌入的容量。实验结果表明,该方法具有较好的抗压缩性,对RST等攻击有良好的鲁棒性。