基于Krawtchouk矩和小波变换的数字水印算法

提出了一种基于Krawtchouk矩和小波变换的抵抗几何攻击的内容认证水印算法。该方法首先对图像进行一次小波分解,然后计算其低频成分的Krawtchouk低阶矩不变量来构建水印。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个低阶Krawtchouk矩不变量。文中给出了实验结果,并与Alghoniemy提出的基于几何矩不变量的数字水印算法进行了比较。结果表明,该方法简单、有效,对旋转、缩放、剪切、组合攻击等几何攻击以及JPEG压缩攻击具有更高的稳健性。     

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。     

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BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于多小波抗几何攻击的数字水印图像算法

小波变换没有缩放、平移和旋转等几何特性,因此基于小波变换的数字图像水印在抵抗几何攻击方面很差,针对此点,该算法采用对图像特征的提取来抵抗几何攻击。该算法是先对二值图像置乱加密来增强数字水印图像的鲁棒性和安全性,然后在多小波变换后在所选取的子带上嵌入加密后的水印,最后进行特征向量的提取生成密钥。实验结果证明,该算法不仅在加噪声和压缩等常规图像处理方面鲁棒性很强,而且还能很好地抵御几何攻击。     

基于BP神经网络的盲数字水印算法

该文将二值水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量中,利用BP神经网络很好的非线性映射和自学习、自适应学习特点实现水印信息的盲提取,仿真实验结果表明该算法既能抵抗常规的图像处理攻击,也能抵抗一定程度的几何攻击,如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等,具有较好的鲁棒性和不可见性。     

基于余弦变换和小波变换的数字水印算法

在互联网络技术和多媒体技术普及的今天,数字水印技术已经成为目前信息安全技术领域的一个重要方向。本文提出了一种基于离散余弦变换和离散小波变换的数字水印算法,以一个长度为n服从N(0,1)正态分布的随机数序列作为水印信号嵌入到图像最具感知意义的频率部分。实验结果表明,此算法具有良好的视觉效果和鲁棒性。     

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.     

基于整数小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于整数DWT域的盲数字水印新算法.算法利用Arnold变换对水印图像进行置乱,增加水印嵌入的安全性;根据水印自身的特点,局部修改载体图像的深层低频小波系数的余数,从而将水印嵌入到载体图像中.水印的提取不需要原始图像.大量仿真结果证明了该算法嵌入的数字水印既有很好的隐蔽性,又有很理想的鲁棒性.     

一种基于离散余弦和小波混合变换的数字水印算法

数字水印技术是目前保护信息安全和版权的一种有效方法,被广泛地用于数字媒体版权的保护中.实现一种基于余弦变换和小波变换相结合的数字水印算法,数值仿真表明该算法较好保持了图像的质量,并且对常用的图像处理方法有较强的稳健性,是一种能抵抗多种攻击的较稳健的水印算法.     

基于小波分解的图像数字水印算法

数字水印是多媒体数字产品版权保护的重要技术之一。为了提高数字水印的鲁棒性,文中提出了一种在小波变换域中向图像嵌入水印的方法,而且该方法在水印提取时不需要原始图像。嵌入前对水印图像进行了Arnold置乱,消除像素的空间相关性,增强了图像抗攻击能力,提高了水印安全性。实验证明,算法对压缩、加噪、剪切等具有较高的鲁棒性。     

基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法

随着因特网的发展,数字水印技术被广泛应用于数字图像、音频、视频等多媒体产品的版权保护。按照水印检测的方式可把数字水印分为盲水印和明文水印。文中提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法,首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,对宿主图像进行小波分解,然后通过改变两个小波子带相应系数的大小关系来嵌入水印信息。其中对相应小波系数修改权值的设置,利用了基于小波域的人眼视觉系统的特点。提取水印不需要原始图像。实验表明该算法在抵抗JPEG压缩、剪切和盐椒噪声等攻击有比较好的鲁棒性。     

一种基于神经网络的盲水印方法

该文提出一种在图像小波变换的低频系数中嵌入水印的方法,水印的提取是基于神经网络方法,而且不依靠原始输入图像。实验结果表明,该方法所实现的水印图像视觉效果好,且对常见的图像处理是稳健的。     

基于小波变换的静态图像数字水印算法

提出了一种基于小波变换并且不需要利用原始图像信息的静态图像数字水印算法,并给出了检测门限的确定方法,实验结果表明,该算法较好地保持了图像质量,并且对各种常用的图像处理方法显示出较强的稳健性。     

一种基于可逆小波变换的盲数字水印算法

本文简要介绍了可逆小波变换的构造方法,并提出一种新的基于可逆整数小波变换的盲数字水印算法。水印的嵌入与提取都在密钥控制之下,水印的检测不需要原图的参与,从而实现盲水印。该算法运算复杂度低,不需要传统小波变换的边界延拓;大部分运算为整数运算,可同址运算,易于硬件实现。实验证明,该算法对JPEG压缩、去噪声、裁剪、对比度调节、明暗度调节、滤波等图像操作具有较强的鲁棒性。     

基于小波变换和FCM分析的盲水印算法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和图像的局部相关特性,提出一种结合小波变换和模糊聚类分析的水印嵌入算法。在图像B通道下的小波域系数中,根据HVS的掩蔽性进行模糊聚类分析以选择适合嵌入水印的区域,结合图像的局部相关性和隶属度自适应地嵌入水印。算法在提取水印时无需原始载体图像的辅助。实验表明,该算法具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩、图像锐化、几何裁剪、叠加噪声和平滑滤波等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于提升小波变换的盲水印技术

随着通信、计算机和网络技术的迅猛发展和广泛应用,信息安全和版权保护问题已引起了社会的广泛关注,而数字水印技术已经成为实现版权保护的有效途径。文中提出了一种基于提升小波变换的盲水印算法,利用提升小波变换将原始图像进行多分辨率分解,根据各个层次相应位置的提升小波系数排序情况和密钥中{1}元素的位置来决定水印嵌入的位置,在水印提取时根据密钥中{1}的位置可以实现百水印提取。采用水印多重嵌入的方法,将水印嵌入到提升小波分解各个分辨率级的所有子图中,即在低频子图中嵌入一次水印,而在高频子图中嵌入多重水印,这样不仅不易被人眼察觉而且提高了水印嵌入的鲁棒性。这种算法简单、可靠,实验证明具有较好的效果。     

基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法

针对分数间隔盲均衡算法(T/4-FSE-CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了一种基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法(T/4-FSE-WT-FNN).该算法采用四路子信道模型,以神经网络作为均衡器,同时,对均衡器的输入信号做正交小波变换并进行归一化,与基于正交小波变换的前馈神经网络盲均衡算法(WT-FN...