一种基于分块DCT变换和水印置乱的嵌入算法

本文提出一种以图像为水印的DCT变换的数字水印算法,为实现数字水印的嵌入后原始图像不会出现块效应,首先我们对水印图像进行了置乱,为使分块后每块水印图像能完整的嵌入到原图像每块的直流和低频分量部分,我们对水印和原始图像分别进行了4×4和8×8分块DCT变换,为了增加水印嵌入的鲁棒性,我们把水印的每个子块都同时嵌入到多个原图像的子块中。试验结果证明该算法具有较好的不可见性,鲁棒性和抗攻击性。     

DCT域水印嵌入新策略和算法

本文提出一种新的水印嵌入策略，将水印信号嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。基于该策略提出了一个自适应图像水印算法。该算法先把原始图像和水印图像分别进行分块DCT，然后将水印信号的AC分量和DC分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性。     

基于混沌置乱和分形维数的数字水印算法

把分形维数理论应用到数字水印中,提出了基于混沌置乱和分形维数的DCT域数字图像水印算法.首先将载体图像分块,计算每个小块的分形维数,根据分形维数调节嵌入强度系数,将经过混沌置乱的水印图片嵌入到载体图像的DCT域直流分量中.MATLAB实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,对常见的图像处理攻击具有较好的鲁棒性.     

一种DCT域的最优均值量化盲图像水印算法

针对常规的图像水印算法不能很好地实现水印不可感知性和鲁棒性折中的问题,给出了一种最优均值量化盲水印算法.该算法首先对水印图像进行Arnold置乱,提高了水印的安全性;然后将载体图像进行8×8分块DCT(离散余弦变换),并根据均值量化原理将置乱后的水印嵌入到局部量化噪声值最小的图像子块中,提高了水印的不可感知性;最后水印提取时可以实现盲提取.实验结果表明,该算法对加噪、剪切、JPEG压缩、滤波等多种攻击都具有很强的鲁棒性.     

基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法

图像中嵌入的多为二值水印,容量有限且抗攻击能力有待提高。为了增加嵌入水印的容量以及增强算法的鲁棒性,提出基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法。首先对灰度水印进行Arnold置乱预处理,其次对所选取的载体图像进行二级小波变换,选择第二层的逼近子带LL2与细节子带LH2、HL2、HH2依次嵌入灰度水印的高四位位平面。嵌入水印时对4个子带分别进行8×8分块DCT变换,然后采用一种改进的交换中频系数的方法将置乱后水印的高四位位平面分别嵌入所选取的4个子带,为增强算法的鲁棒性,在不同的子带由实验选择不同的水印嵌入因子。仿真实验表明,本算法抵抗图像裁剪、图像加噪、直方图均衡化、常用滤波处理、JPEG压缩等攻击的效果较好。     

一种基于混沌系统和提升小波的视频水印算法

对压缩视频的图像帧的亮度分量进行小波提升分解,将水印数据嵌入到其低频子带的DCT系数中;利用混沌系统对水印图像进行置乱,再嵌入到原始载体图像帧中。由于置乱变换消除了水印像素间的空间相关性,使得算法的安全性和抗攻击能力进一步提高。实验结果表明,该算法易于实现,符合视频水印实时性的要求。     

一种基于DCT中频的数字水印算法

随着Internet 和多媒体技术的发展,数字水印在数字产品的版权保护、安全传输和保密通信等方面有巨大应用前景.提出了一种新的选取嵌入水印块的方法,即根据宿主图像的纹理复杂度选取复杂度高的那些块作为嵌入水印的地方;然后利用置乱的方法将水印嵌入到这些子块的DCT中频分量中.实验结果表明,该算法具有较好的安全性和鲁棒性.     

基于图像纹理复杂度的数字水印算法

针对变换域数字水印算法中水印信息鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,提出一种基于人类视觉系统特征的离散余弦变换(DCT)数字水印算法。对水印信息进行Arnold置乱变换,将水印信息量化嵌入到载体图像的DCT域直流分量中。实验结果表明,该算法能有效抵抗噪音干扰、裁剪和压缩编码等攻击,具有较好的鲁棒性。     

一种彩色图像的自适应灰度级数字水印算法

提出一种基于DWT(Discrete Wavelet Transformation)与DCT(Discrete Cosine Transformation)相结合的彩色图像自适应灰度级数字水印算法。算法首先将载体图像转入YIQ空间,取Y分量经2级DWT变换后的低频子带进一步作8×8分块DCT变换,根据各子块的AC能量自适应地确定水印嵌入强度。将作为水印的灰度图像在置乱后作4×4分块DCT变换,根据获取的各子块嵌入强度实现了灰度水印的自适应嵌入。实验结果表明算法对于常见的图像处理具有较强的鲁棒性。     

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。     

一种DCT域图象自适应公开水印技术

本文提出了一种基于DCT的图象自适应公开水印算法。该算法结合人类视觉系统屏蔽特性，通过不同强度地调整各8×8 DCT块内两个相邻中频系数间的大小关系，以自适应嵌入水印信号，真正实现了盲水印提取，且视觉因子的计算在空域内进行，算法复杂度低。实验结果表明该算法是有效的．在确保水印不可见的同时，对常见图象处理操作和一
些几何扭曲有较好的鲁棒性。     

基于模运算的DCT域二维水印嵌入与盲提取算法

数字水印是实现数字产品版权保护的有效办法,本文在离散余弦变换域内对数字图像的隐蔽嵌入和提取算法进行了研究,实现了基于DCT中频的二维水印嵌入与盲提取算法,该算法以模运算为基础,实验结果表明,该算法针对图像压缩和噪声等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于音频特征的自嵌入数字水印技术

论文提出一种用于音频数据内容认证与恢复的数字水印算法。该算法基于音频主要特征生成水印,并自嵌入到原始音频数据,使得水印能检测和定位对音频的篡改,并能对篡改部分进行近似恢复。其基本思路是把音频分段,每段的主要DCT系数经过量化和加密后,作为水印嵌入另一个音频段的LSB最低位之中。这样能保证音频恢复时有较好的质量。水印是使用音频的主要特征DCT系数及其位置,故能实现盲提取。     

面向二维码的数字水印置入与提取方法

二维码在产品防伪、追溯等领域中广泛应用,数字水印不仅能有效保护其所属权,而且不影响其正常使用。水印在二维码中具有不可见性、鲁棒性。首先对二维码图像进行分块,并对每个分块进行离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）;其次对每一分块再取中心块进行奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）;最后将经Logistic和Arnold变换加密后的水印图像置入到奇异值分解后的特征值中,形成置入水印的二维码。二维码置入水印的逆过程实现了水印的提取。实验证实了二维码中水印能有效抵抗图像多种攻击,具有良好的鲁棒性、安全性和不可见性。     

基于DCT域和纹理复杂度的图像水印算法

水印的鲁棒性受背景、纹理、边缘等条件影响较大。为此,提出基于离散余弦变换(DCT)域和纹理复杂度的图像水印算法。对水印信息进行预处理,计算每个图像块的方差并将其按大小排序,对各子块进行离散余弦变换,计算变换后每个图像块的方差并将其按大小排序,根据中频系数将经过方差值排序的水印图像块嵌入载体图像中。测试结果表明,该算法比原始基于DCT的水印算法具有更好的鲁棒性和图像可见性。     

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。     

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。     

一种基于水印DCT变换的数字图像水印算法

提出了一种有效的基于水印DCT的数字图像水印算法。该算法首先对水印图像进行离散余弦变换，再对变换后的水印图像进行加密，然后将加密后的水印图像嵌入到DCT变换后的原始图像中。实验证明在嵌入强度小于0．5，PSNR在大于32．4177dB时，该算法具有很好的鲁棒性和安全性，并能有效地抵抗JPEG压缩和较强的高斯白噪声。     

一种基于非对称水印的图像认证改进算法研究

提出一种基于非对称水印的图像认证改进算法,算法中将经过BCH编码和混沌序列调制的认证信息作为水印,利用所有者私钥嵌入图像DCT域,嵌入过程根据DCT块的可视噪声阈值(JND)控制,用户可以利用公钥从水印图像中提取认证信息,但无法从公钥中获取任何私钥信息,从而无法破坏或删除水印.实验结果表明:改进算法中水印图像的PSNR值相比原算法增大4.4dB,并且对常见的基于图像处理的攻击,鲁棒性大大提高.