基于小波对比度的图像增强算法

根据人眼视觉对局部对比度敏感的视觉特性,提出一种基于小波对比度的图像增强算法.首先,对图像进行小波变换,同时得到小波对比度;然后,根据小波对比度,采用非线性运算对小波系数进行调整以增强图像细节.最后,进行小波逆变换得到增强图像.实验结果表明,算法有效地突出图像细节,改善图像质量.     

基于小波变换的数字地图水印算法研究

文章对数字地图进行了一般特征分析和色彩空间分析,根据数字地图独特的着色机制和丰富的图像变化等特征,提出了一种基于小波变换的数字水印算法.该算法选择图像的蓝色通道嵌入水印,在嵌入水印时,根据小波系数的重要性分别采用不同的嵌入强度来嵌入水印,从而提高了水印的不可见性和鲁棒性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、旋转、加噪等具有较好的鲁棒性.     

SOM和小波对比度在密写中的应用

为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。     

一种利用小波对比度的图像隐藏算法*

基于小波对比度,提出了一种新的迭代混合图像隐藏算法。该算法将各图像块的小波对比度绝对值之和作为视觉敏感性的测度,选取适合嵌入秘密信息的图像块;最后以迭代混合的方式将混沌置乱后的秘密图像嵌入这些图像块,成功地将256灰度级秘密图像隐藏在载体图像中。仿真结果表明该算法在实现大容量信息隐藏的同时,载密图像仍具有很好的视觉质量。     

结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

基于神经模糊控制的自适应图像水印算法

提出了基于神经模糊控制网络的新的自适应图像水印算法。该算法首先对原始图像进行小波变换,组织小波块。接着,从子块的视觉掩蔽性和能量强度两个方面,建立和训练神经模糊控制网络,得到每个小波子块嵌入水印的最优强度值。最后,根据神经模糊控制得出的最优嵌入强度,将不同强度的水印嵌入到不同的小波块中。实验结果表明,所提出的算法能抵抗各种常规的图像处理的攻击,具有较好的鲁棒性和透明性。     

一种基于正交分解的离散小波域水印方案

提出一种基于QR分解的小波域图像水印算法,是将水印信息矩阵做QR分解并嵌入到做离散小波变换后的载体图像的两个特殊的区域.首先将原始图像进行归一化处理后做离散小波变换,并计算出嵌入区域的嵌入强度;再将水印按照密钥进行置乱;然后再对置乱后的信息做正交分解,得到两个正交矩阵;分别将这两个正交矩阵使用加性规则自适应地嵌入到小波变换域的低频和对角方向上;最后小波逆变换得到含水印的图像.实验结果证明,本算法具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性,特别是抗几何攻击效果尤其明显.     

基于小波对比度的自适应图像水印算法

提出一种基于小波对比度的小波域自适应水印算法,充分利用小波对比度更适合人类视觉特性的特点自适应地确定小波域上各分块的嵌入的强度和位置。理论分析和实验结果表明,该算法很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾,对一般的图像处理和攻击有很好的鲁棒性。     

基于分割采样的小波域图像信息隐藏算法及性能分析

提出了一种结合加密技术的小波域变换图像信息隐藏算法.该方法首先利用分割采样置乱变换对待隐藏图像进行变换加密处理,并对载体图像进行多分辨率小波分解,然后根据人眼视觉特性自适应选取信息隐藏的小波变换域系数.在此基础上,将置乱加密信息乘上一个调节嵌入深度的权值后叠加到所选小波域嵌入位置,实现图像信息的自适应隐藏.实验结果表明,所提出的信息隐藏算法具有非常好的不可见性,对于大量的隐藏攻击手段具有较好的安全性和鲁棒性.     

基于小波变换的彩色图像数字水印算法

研究图形数字水印优化问题,作为一门有效的多媒体版权保护技术受到越来越多的关注.针对版权保护抵抗噪声攻击难点问题,提出了一种将彩色数字水印嵌入到原始彩色数字图像中的算法,它利用人眼视觉系统特性,将经过两级小波变换后的原始图像,根据不同频段对应的加权系数嵌入相应强度的水印,采用含水印图像和原始图像提取出嵌入的水印进行试验,实验结果表明,算法在对常见的图像处理操作攻击具有较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小.同时算法还具有较好的不可见性和稳定性,可为设计提供参考.     

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。     

基于数据存储的小波数字水印算法

提出了一种基于数据储存的D W T算法。该算法打破了传统小波变换以整幅图像为研究对象的思路,而是以存放在存储器中的图像数据为研究对象,先将其分成若干块,分别对每一块数据进行D W T之后,再进行水印的嵌入,并在嵌入之前进行图像置乱预处理,以提高安全性和隐蔽性,兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,本文算法在保证水印不可见性的同时,对图像的J P E G压缩、噪声、滤波、剪切等处理,均有较好的鲁棒性。     

基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块;其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。     

一种基于小波系数边信息的鲁棒水印算法

为了实施图像的版权保护,提出了一种基于小波系数幅值关系的盲水印算法。原始图像通过三级小波分解得到小波系数,算法在密钥的控制下,伪随机地选择中频子带中两块共8个系数组成一组。通过小幅度量化来加强每组数据中两块系数幅值的大小关系特征,利用这组系数的特征作为边信息和水印信息生成密钥、嵌入水印。保存密钥,并在密钥的控制下提取水印。实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗JPEG压缩、低通滤波、高斯噪声和几何攻击,而且水印图像的PSNR可以保持在50 dB以上。     

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法．首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解,然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解,最后将二值图像的水印信息嵌人到各分块DCT域的中频系数中．文中算法结合HVS的掩蔽特性,使得水印信息的嵌人能量具有自适应的特性,从而保证了所嵌人的水印在不可见性的前提下,对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性．实验结果验证了文中算法的有效性．     

整数小波变换的数字水印技术

提出一种基于整数小波变换的数字水印技术,以二值图像作为水印信息,为了增强水印的鲁棒性,嵌入时对原图像进行分块,提取水印时对提取出的水印进行数学形态学中的腐蚀和膨胀运算,提高了提取出的水印的辨识度。     

一种基于熵理论的自适应水印嵌入算法

为了提高数字图像嵌入水印时的不可感知性与鲁棒性,提出一种利用图像信息熵与边缘熵理论并结合果蝇优化算法的水印嵌入方案。首先对载体图像进行分块,并计算每个分块的信息熵与边缘熵,将每个分块的2个熵值相加并排序。然后根据嵌入水印的容量选择熵值较高的分块,并将每一位水印信息嵌入到经过小波变换与奇异值分解的分块中。最后为了进一步平衡嵌入水印不可感知性与鲁棒性之间的矛盾,利用果蝇算法对嵌入水印的强度进行自适应优化。实验结果表明该方法具有更好的不可感知性,在面对多种类型、多种强度的模拟攻击时比同类算法表现出更强的鲁棒性。     

A blind watermarking method using maximum wavelet coefficient quantization

This paper proposes a blind watermarking algorithm based on maximum wavelet coefficient quantization for copyright protection. The wavelet coefficients are grouped into different block size and blocks are randomly selected from different subbands. We add different energies to the maximum wavelet coefficient under the constraint that the maximum wavelet coefficient is always maximum in a block. The watermark is embedded the local maximum coefficient which can effectively resist attacks. Also, using the block-based watermarking, we can extract the watermark without using the original image or watermark. Experimental results show that the proposed method is quite robust under either non-geometry or geometry attacks.