基于小波矩和神经网络检测的鲁棒水印算法

为提高抵抗旋转和剪切攻击等的能力,提出了一种基于小波矩特征调制和神经网检测的图像水印算法。利用水印信息调制载体的低阶小波矩特征,经过二值图像中附加的模板训练的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到图像中的水印数据。实验表明该算法具有较好的鲁棒性,能有效地抵抗剪切,旋转攻击。算法利用具有旋转不变的小波矩,提高了抵抗攻击的能力。     

数字音频信号的水印嵌入算法

文中主要研究了数字音频信号嵌入数字水印的基本原理。在此基础上应用小波变换实现数字音频信号完全可恢复数字水印算法。这种算法所隐藏的水印具有隐蔽性，基本上觉察不出对原始音频信号的影响。嵌入水印的数字音频信号经过信号处理后，仍能正确地提取数字水印。     

基于小波的混沌水印算法的探究

今天已经进入了数字化的时代,信息技术这门领域突飞猛进的发展,所以人们给予了信息安全更高的关注。研究信息安全学者们把目光投向了信息隐藏学科。信息隐藏将秘密信息嵌入到载体中并保证与原始载体有着最小的差异再进行传输。在这历史性的转折点上,数字水印就横空出世了。该论文应用混沌随机数生成水印模板,具有很好的随机性和不可追踪性,在利用小波分析的技术,将水印嵌入到载体中,处理效果更好。该文经过仿真实验的测试,通过多次的测试分析,得到的本水印系统首先在水印的不可见性和鲁棒性之间能达到一个很好的平衡。其次通过仿真攻击结果可以看出,该水印系统对一般的旋转、压缩、剪切、加噪声和滤波等,都有一定的抵抗性,并且还对马赛克攻击和模糊攻击有一定的抵抗性。     

一种基于神经网络和小波变换的盲水印算法

提出一种新的运用神经网络将水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的数字水印算法。算法创新地提出选择水印嵌入点周围的8个邻域像素点作为神经网络的样本输入,这样可以更好地增强水印的透明性。该算法首先对宿主图像做离散小波变换,取低频子带作为嵌入位置,运用密钥随机选取水印的具体嵌入坐标,提取其邻域的像素点,利用建模好的神经网络对其进行训练,通过修改其像素值嵌入水印,提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。水印嵌入之前运用Amold变换进行了置乱处理。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于小波变换的图像水印嵌入方法

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点。该文提出了将随机序列嵌入到小波图像的低频系数的方法。但从视觉效果的考虑,在小波图像的低频系数嵌入水印会降低图像质量。为克服这个问题,该文将水印嵌入到视觉不敏感的位置,并且根据视觉系统纹理掩蔽特性,将不同强度的水印分量嵌入到不同的小波系数中。实验结果表明水印是不可见的,对JPEG有损压缩、中值滤波、噪声干扰等有较强的鲁棒性。     

一种黑白数字签名的水印技术研究

本文提出了基于小波变换实现黑白数字签名水印的一种方法。黑白的签名水印的应用范围很广泛,在对数字图像的认证中,简单的黑白二值水印就可以高效的达到鉴定的作用。在对黑白二值水印进行水印嵌入时,利用小波变换对原始宿主图像进行处理,对黑白签名水印进行二进制处理,同时对逼近子图做高斯滤波,与原逼近子图对比来确定水印嵌入位置。实验结果表明水印是不可见的,对JPEG有损压缩、中值滤波、噪声干扰等有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的数字水印隐藏与检测算法

主要研究了在数字语音信号中加入数字水印的方法,提出了一种基于小波变换的数字水印隐藏与检测算法,用这种算法隐藏水印具有很强的隐藏性,对原始语音的影响基本上察觉不出来。叠加了水印的语音在经过多种强干扰及各种信号处理的变换之后,使用本算法仍能正确检测出水印的存在,如它可以抵抗噪声干扰、去噪算法对信号进行去噪处理、语音信号的有损压缩以及信号的重新采样等。     

由滤波器控制的基于神经网络的半易损水印

提出了一种基于神经网络的小波域图像水印算法.首先根据不同的2×2像素块在不同分辨率下选择呈树状结构分布的小波系数;然后在这些小波系数中,建立最高分辨率下的高频系数与其他系数量化值之间的神经网络关系模型;最后通过调整高频系数与模型输出值之间的大小关系来嵌入水印信息.该水印以滤波器作为密钥,算法可公开,并能承受合理失真.实验结果表明:文中算法不仅能区分合理失真与不合理失真,而且能准确地定位恶意篡改.     

基于整数小波变换的数字图像可逆水印算法

针对现有基于频域的无损数字水印算法在实施可逆性和嵌入容量上的不足,提出一种基于整数小波变换的无损数字图像水印算法,用于图像的大容量可逆信息隐藏。首先对图像进行LeGall5/3整数小波变换,然后在高频子带中采用直方图平移方法嵌入水印。为了获取最大的嵌入容量和减少图像的失真,分别提出嵌入参数和停止参数选择方法。同时,为了防止溢出现象和减少附加信息,提出新的产生位置映射图方法。实验结果证明了该算法在水印图像的保真度和嵌入容量上面具有较好性能。另外,与相似算法的比较证明了该算法的优越性。该算法适合于数字图像载体中实施隐秘通信。     

一种改进的基于小波变换的数字水印算法

本文根据小波变换原理和LSB技术提出了一种提高鲁棒性的灰度图像水印算法,使水印系统抗攻击能力大大增强.水印的提取并不需要原始载体图像的参与,实现了真正意义上的盲水印检测.     

基于神经网络的小波域数字水印嵌入算法研究

提出一种结合神经网络将二值水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的新方法.为使算法具有更好的不可感知性和鲁棒性,进一步提高它的实用性,结合神经网络理论,创新地提出在小波域实现对数字水印嵌入.该方法是对宿主图像做离散小波分解,取分解后的近似分量作为嵌入位置.在其中随机的选取一些像素点及其邻域,利用神经网络对其进行建模及训练,通过修改其像素值嵌入水印信息.在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密.实验结果表明,算法具有很强的抗几何攻击和承受其他图像处理操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般小波域嵌入算法,对数字水印的实现具有很强的参考价值.     

基于小波域的模糊混沌数字水印算法

为实现对多媒体数据版权的有效保护,提出一种基于混沌映射和二维小波变换的模糊自适应数字水印算法。利用Lorenz混沌映射产生的混沌序列对水印图像进行加密,通过离散小波变换及模糊控制得到水印图像的嵌入强度,将加密后的水印图像嵌入宿主图像。仿真实验和性能分析表明,该算法具有良好的隐蔽性、鲁棒性和安全性。     

基于协同神经网络的图像数字水印算法

为保证图像数字水印的鲁棒性和安全性,结合加密技术,提出了一种使用协同神经网络的图像数字水印算法。该算法是先对有意义的灰度图像进行水印序列化处理后,再将其作为水印信号嵌入到载体图像的分块DCT系数直流分量里。水印的检测提取算法是采用协同神经网络,将疑似水印信号作为网络的输入,而网络的输出就是识别的结果。经仿真实验验证,该算法可承受一定的图像处理操作,不仅能同时完成水印的检测与提取,而且能有效判断水印的归属,具有较好的性能。     

基于人类视觉系统的小波域的数字水印算法

本文首先分析了前人的小波域数字水印算法,然后应用人眼视觉特性和离散余弦变换变换对算法进行了改进。重点论述了水印的嵌入和提取,并选取了一幅有实际意义的二值图象作为水印,通过修改中、低频系数来进行水印的嵌入。实验证明嵌入水印后的图象有更好的隐蔽性,并且对JPEG压缩、图象添加噪音、中值滤波、剪切等图象处理操作具有很强的稳定性。     

基于人类视觉系统的小波域数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法，利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印，在对原始图像进行多级小波分解后，通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性，并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

一种基于小波变换和神经网络的数字水印算法

提出了一种新的基于小波变换和神经网络的数字水印算法。该算法首先把原始图像分成8X8像素的小块,根据Logistic映射产生的混沌序列选择相应的小块构造一个原始图像的子图,接着把DWT变换作用在这个子图上,得到两个子带LH:和HL1,然后把水印信息嵌入在这两个子带上,接着通过IDWT变换重构子图,最后按构成子图的顺序把每一个8X8像素的小块放回到原图中相应位置,从而得到一个嵌入了水印信息的图像。在水印的提取过程中使用了经典的I3P神经网络。实验结果表明,通过该算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性、安全性和不可感知性。     

基于中值滤波的小波域水印算法

提出一种小波域鲁棒图像水印算法,水印信息被嵌入小波变换的低频子带。为检测对视觉不敏感的离散小波变换低频系数,将小离散波变换的低频子带进行中值滤波,并与原小波变换低频子带的小波变换系数比较,对变化程度小的系数嵌入水印信息。实验结果表明,该算法与基于小波低通滤波的水印算法相比,保证不可见性,对压缩、中值滤波、剪切、锐化等具有更强的鲁棒性。     

基于神经网络的复合变换域视频水印算法研究

针对目前视频水印算法存在的鲁棒性较差,可靠性较低等问题,提出了一种结合神经网络将二值水印嵌入到经过离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)后的宿主视频中的新方法;为使算法具有更好的不可见性、鲁棒性和实用性,利用三层RBF神经网络训练出水印嵌入强度,在视频中自适应嵌入水印;该方法是对宿主视频进行DWT处理,再对逼近子图LL进行DCT处理,通过修改DCT系数嵌入水印信息;在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密;通过实验结果中PSNR与NC的值表明,算法具有很强的抗攻击和承受帧删除、帧平均等操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般的嵌入算法。     

一种基于重要系数小波树的数字水印算法

现有的基于小波变换的算法大多将水印嵌入在各个方向的中频或高频中,水印的稳定性差。文中提出一种基于重要系数小波树的数字水印算法,利用小波零树思想和人跟视觉的掩蔽特性,在彩色图像的蓝色分量小波域中构造重要系数树,然后将加密后的水印信息一部分嵌入到低频重要系数中,一部分嵌入到中频重要系数中。实验结果表明：该算法不仅具有较好的不可见性,并且对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

一种基于小波多级提升的数字图像水印算法

针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足,根据第二代小波变换的特点,给出一种基于小波多级提升来实现的改进型多分辨率图像水印算法。实验结果表明,该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点,而且弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时,含水印图像质量下降的不足。该算法较传统算法显著地提高了处理速度,其嵌入的水印具有信息量大、鲁棒性强等优点。