基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

基于HVS和关系的DCT域彩色图像水印方案

提出了一种基于人类视觉系统和关系的离散余弦变换域水印技术。首先对二值水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理;其次对载体彩色图像的每一分量进行8×8分块的离散余弦变换;最后根据每一分块的亮度和纹理掩蔽特性和水印图像的像素取值来自适应调整选定位置的离散余弦变换系数的大小关系以嵌入水印。实验表明,提出的算法具有较好的透明性和抵抗攻击的能力,且在红色分量嵌入的水印比在蓝色或绿色分量嵌入的水印对滤波、有损压缩攻击等具有更好的鲁棒性。与同类算法相比,提出的算法具有更好的性能。     

基于整数小波变换和SVD的视频水印算法

提出了一种以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法。对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,选择计算复杂度低的直方图算法将视频分割为若干场景;借助密钥随机选取某些场景的亮度分量进行l级整数小波变换,再对低频子带进行分块的奇异值分解;采用量化的方法,将预处理后的水印图像嵌入奇异值分解后的最大奇异值中。在嵌入了水印的视频场景中提取所有的水印版本之后,利用对提取的所有水印信号版本进行统计求和的方法得到最终提取的水印图像。实验表明,提出的算法具有较好的透明性,对常见的处理具有较好的鲁棒性。     

一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换（MDCT）,提取低频子图并对其进行奇异值分解（SVD）;其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。     

一种基于D-MR-DCT的彩色图像水印算法

提出一种基于D-MR-DCT域的彩色图像水印算法。算法首先选择彩色图像的绿色分量进行分块D-MR-DCT变换,提取每块四个子带的第一个系数组成新矩阵并对其进行D-MR-DCT变换,将经过置乱和分割的灰度水印的奇异值分别嵌入到D-MR-DCT变换得到的四个子带分解的奇异值中,经过相应的逆变换得到含水印图像。实验结果表明,算法提高了水印抗JPEG压缩的鲁棒性,并对添加噪声、几何剪切、图像缩放等具有良好的鲁棒性。     

基于DCT变换及SVD处理的音频数字水印算法

提出了一种基于离散余弦变换及奇异值分解的音频水印算法。首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值,然后对所得奇异值进行基于音频信号变换域性质的调制,并对音频信号进行离散余弦变换并计算水印嵌入点,最后将经过调制的水印信号嵌入。仿真试验证明这种自适应音频数字水印算法具有稳健性和不可觉察性。     

基于DCT变换及SVD处理的音频数字水印算法

提出了一种基于离散余弦变换及奇异值分解的音频水印算法.首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值,然后对所得奇异值进行基于音频信号变换域性质的调制,并对音频信号进行离散余弦变换并计算水印嵌入点,最后将经过调制的水印信号嵌入.仿真试验证明这种自适应音频数字水印算法具有稳健性和不可觉察性.     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

一种小波分解和离散余弦变换混合图像水印算法

提出了一种基于小波分解和离散余弦变换混合图像水印方案。算法以二值图案作为水印，将原图像和二值水印分别进行不同层次的小波分解，分解后的水印各分量伪随机置乱后分别嵌入到原图像相应分解层各分量的DCT域中。水印恢复时需借助原始图像信息，其过程是水印嵌入的逆过程，水印的存在性通过视觉观察和相似性度量两种标准来判定。实验证明该算法生成的水印具有很好的鲁棒性和透明性。     

基于DCT和SVD联合的数字水印算法

离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)都可以作为数字水印算法有效的工具,现提出了一种基于离散余弦变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先对整幅图像运用离散余弦变换,将离散余弦系数按照"之"字型顺序绘制成4个象限,然后再对每个象限运用奇异值分解方法.实验结果表明本算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

基于DCT和SVD变换的盲数字水印算法

结合奇异值分解（SVD）变换,提出一种基于DCT域内DC分量的数字盲水印算法。对原图像进行8×8分块DCT变换,对DC系数集合进行2×2分块的SVD变换,使用量化步长Q量化每个小块对应的最大奇异值,向量化后的结果嵌入水印。由于选择DC系数进行SVD变换,且SVD变换结果表现的是图像的内蕴特性而非视觉特性,故算法具有较高的稳健性和透明性。实验表明,该算法可以有效地抵抗中值滤波、JPEG压缩、噪声等常规篡改处理,水印的提取不需要原始图像参与,执行起来简单方便。     

一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法

结合奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT)的特点,本文提出了一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中按Z字型选取低频系数,再结合SVD分解的方法嵌入水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的彩色图像水印算法

针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点, 提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×8的分块, 借助密钥选取待嵌入水印的分块并对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对低频子带与高频子带进行奇异值分解, 在低频和高频子带奇异值分解后的奇异值矩阵分别采用量化和关系的嵌入策略嵌入预处理后的水印。实验表明, 该算法实现简单, 具有较好的不可见性。与其他算法相比, 该算法具有更好的鲁棒性能。     

A novel hybrid of DCT and SVD in DWT domain for robust and invisible blind image watermarking with optimal embedding strength

To optimize the tradeoff between imperceptibility and robustness properties, this paper proposes a robust and invisible blind image watermarking scheme based on a new combination of discrete cosine transform (DCT) and singular value decomposition (SVD) in discrete wavelet transform (DWT) domain using least-square curve fitting and logistic chaotic map. Firstly cover image is decomposed into four subbands using DWT and the low frequency subband LL is partitioned into non-overlapping blocks. Then DCT is applied to each block and several particular middle frequency DCT coefficients are extracted to form a modulation matrix, which is used to embed watermark signal by modifying its largest singular values in SVD domain. Optimal embedding strength for a specific cover image is obtained from an estimation based on least-square curve fitting and provides a good compromise between transparency and robustness of watermarking scheme. The security of the watermarking scheme is ensured by logistic chaotic map. Experimental results demonstrate the better effectiveness of the proposed watermarking scheme in the perceptual quality and the ability of resisting to conventional signal processing and geometric attacks, in comparison with the related existing methods.     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

基于Krawtchouk不变矩和SVD-LWT的双重水印研究

为提高数字图像水印的鲁棒性和透明性,提出了一种基于Krawtchouk不变矩、奇异值分解(SVD)和提升小波变换(LWT)的彩色图像双水印算法。该算法首先从载体RGB图像中提取绿色分量进行两级提升小波变换,利用Krawtchouk不变矩对平移、旋转和缩放的不变性以及Krawtchouk矩良好的局部特性和重构性,计算其低频分量的Krawtchouk低阶矩不变量构造水印系统;然后对其变换后的中频分量奇异值进行分解,嵌入混沌置乱后的水印图像的奇异值作为另一水印系统。仿真实验结果表明,该算法不仅有良好的不可见性,而且对常见攻击和几何攻击都具有很好的鲁棒性,并具有一定的应用价值。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

An adaptive watermarking approach based on weighted quantum particle swarm optimization

In this paper, we propose a novel optimal singular value decomposition (SVD)-based image watermarking approach that uses a new combination of weighted quantum particle swarm optimization (WQPSO) algorithm and a human visual system (HVS) model for both the hybrid discrete wavelet transform and discrete cosine transform (DCT). The proposed SVD-based watermarking approach initially decomposes the host image into sub-bands; afterwards, singular values of the DCT of the lower sub-band of the host image are quantized using a set of optimal quantization steps deduced from a combination of the WQPSO algorithm and the HVS model. To evaluate the performance of the proposed approach, we present tests on different images. The experimental results show that the proposed approach yields a watermarked image with good visual definition; at the same time, the embedded watermark was robust against a wide variety of common attacks, including JPEG compression, Gaussian noise, salt and pepper noises, Gaussian filters, median filters, image cropping, and image scaling. Moreover, the results of various experimental analyses demonstrated the superiority of the WQPSO approach over other optimization techniques, including classical PSO and QPSO in terms of local convergence speed, resulting in a better balance between global and local searches of the watermarking algorithm.