基于DCT和量化的彩色图像数字水印算法

给出了一种在DCT域中嵌入彩色图像数字水印的算法，首先对水印进行预处理，嵌入时将原始图像红、绿、蓝三个分量分别作DCT变换，选取变换后的低频系数作为嵌入系数，采用量化的方法嵌入水印。算法对于常见的图像攻击，特别是对图像的JPEG压缩具有较好的抵抗性。     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

一种基于二维DFT的一对多非对称数字水印算法

针对当今水印系统中的公开验证难题及水印存储信息量大的问题,提出了一种一对多的非对称数字水印算法。该水印算法基于二维离散傅立叶变换(2DFT)。参考水印的相位在2DFT域中被任意地改变,从而得到不同的嵌入水印。这些嵌入水印彼此相关,并且和参考水印均有相同的互相关性。通过比较互相关系数值和判决门限,实现水印检测。仿真结果表明,选择恰当的判决门限,参考水印能正确地检测嵌入水印,而由参考水印生成的其它嵌入水印却不能实现水印检测。参考水印的信息公开不会降低嵌入水印的安全性。因此,该算法实现水印的公开验证,同时只需存储一个参考水印就能检测多个嵌入水印,降低了水印存储信息量。     

一种基于HVS的变换域数字水印算法

以离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、静态图像压缩编码为基础,依据人眼视觉特性(HVS),提出了一种将二维数字水印信息(灰度图像)经过压缩编码变换后,嵌入到经DWT和DCT变换的原始载体图像的数字水印算法.实验结果表明,此算法对叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、旋转变换等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于SVD和均值量化的音频数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解和均值量化的音频数字水印算法。该算法首先把原始音频信号分段矩阵化,然后对每分段所对应的矩阵进行奇异值分解,选取其相应的奇异值,通过均值量化方法嵌入二值图像水印,实现了音频信号中水印的嵌入。仿真实验结果表明,该音频水印算法对噪声干扰、低通滤波和重新采样等信号处理具有更好的鲁棒性。     

一种新的基于小波变换的自适应量化音频水印算法

提出了一种新的自适应量化数字音频水印算法,利用量化信噪比自适应地确定量化步长,进而利用音频信号的特点来决定水印的嵌入强度.在提取水印时不需要原始的音频信号,所以可实现水印的盲提取.仿真结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且也对叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样等攻击具有较好的鲁棒性.     

一种基于小波变换和最优量化的数字水印技术

提出了一种基于小波变换和最优化量化的数字水印嵌入算法。该算法首先对图像进行小波变换，然后对变换系数进行最优量化处理，再嵌入水印信息，水印的提取过程不必借助于原始图像。实验表明，对加入水印的图像进行图像退化处理后，仍然能方便、可靠地检测出嵌入的水印信息。在低频区域嵌入低强度的水印信息，可以同时保证嵌入水印信息的鲁棒性和不可见性。     

一种基于DWT和DCT的数字水印算法

提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换的数字水印算法。将二值条码作为水印并对其进行置乱,再对载体图像进行离散小波变换与离散余弦变换,并将置乱后的水印嵌入。水印提取时,利用Radon变换对待检测图像进行校正,并根据二值条码特性对提出的水印图像进行修正。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的效果好,对JPEG有损压缩、剪切、噪声干扰等攻击有较强的鲁棒性。     

一种基于视觉模型的DCT数字水印算法

提出了一种水印系统与人眼视觉模型相结合的离散余弦变换数字水印算法。该算法利用了人眼视觉模型（HVS）来选取水印嵌入区域，使其既能够保证水印信息的鲁棒性又能够满足其不可见性。利用基于能量关系的算法进行水印嵌入。最后进行了仿真实验，嵌入水印的图像中很难发现水印的痕迹，具有较高的清晰度。     

一种基于DCT变换的音频隐藏算法研究

提出了一种新的音频隐藏算法，即通过量化处理数字音频信号离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT）域系数来隐藏信息，该算法在提取所隐藏的信息时不需要原始的音频信号。仿真结果表明：这种算法具有较好的鲁棒性和隐秘性。     

一种新的自适应音频数字水印算法

提出了一种新的自适应音频数字水印算法，它首先将视觉上可辨的二值水印图像降为一维序列，再将水印序列与m序列做扩频调制，最后对语音信号进行分段离散余弦变换，把经过调制的水印信息自适应地嵌入到变换域绝对值最大的系数上，仿真实验证明了算法的稳健性和不可觉察性。     

基于LDPC码保护的DWT数字水印算法研究

LDPC码具有很好的纠错能力,本文利用它来对文献[8]中的DWT数字水印算法进行保护,以提高DWT水印算法的性能。仿真结果表明:在有LDPC码保护的情况下,水印的差错率有所下降,且随着LDPC码率的降低,对水印的保护能力有所增强;与文献[2]的基于LDPC码保护的DCT水印算法相比,本文所用算法实现简单且表现出了优越性。     

遗传算法在数字水印技术中的应用

充分利用遗传算法的优点,寻找一个最佳的水印嵌入强度,利用离散余弦变换进行水印的嵌入;并根据遗传算法和水印算法的特点,提出了适应度函数值的选择和遗传算法的终止准则方法．实验结果表明,利用遗传算法优化嵌入强度,可以较好地解决鲁棒性和不可见性的矛盾,实现水印的优化嵌入．     

一种基于三维小波变换的视频水印算法

提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法．算法以二值图像作为水印，并利用三维小波变换（3D-DWT）和扩频技术，首先对水印图像进行随机置乱预处理以增强其安全性能；然后对宿主视频进行视频分割，并分别对得到的各序列作三维DWT变换；最后选取视频帧并将水印嵌入相应三维DWT系数中．实验结果表明，算法具有较好的不可见性，并且针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性．     

一种基于三维小波变换的视频水印算法

提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法.算法以二值图像作为水印,并利用三维小波变换(3D-DWT)和扩频技术,首先对水印图像进行随机置乱预处理以增强其安全性能;然后对宿主视频进行视频分割,并分别对得到的各序列作三维DWT变换;最后选取视频帧并将水印嵌入相应三维DWT系数中.实验结果表明,算法具有较好的不可见性,并且针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性.     

基于数字水印的无参考视频质量评估方法

提出了一种无参考视频质量评估的新方法,该方法在解码端无需原始参考视频序列,通过提取事先嵌入到压缩视频中的水印与收端本地存储的原始水印拷贝比较,从而实现对视频质量的评估．该方法不需要传送独立的测试视频序列,提高了信道的利用率,又保证视频质量评估的实时性．实验表明,评估的恢复视频的PSNR与实测的结果基本一致,可应用于无线和IP等视频业务的质量评估．     

基于Hermit矩阵扰动特性的图像数字水印

为解决图像数字水印中透明性和稳健性之间的矛盾,提出了一种图像数字水印的新方法．该方法根据Hermit矩阵的较大特征值对应的特征向量对扰动不敏感的特性,选取宿主图像的较大特征值作为水印. 这样的水印是完全透明的,而且能够很好地抵抗对图像的噪声、几何、滤波等攻击．     

图像中数字水印的嵌入与提取

根据著作权、版权保护的实际需要，结合人眼视觉的有关特性，探讨了数字图像中数字水印的加入与提取方法，对水印后图像中数字水印的牢固性从个方面和角度做了实验验证，实验结果表明，加入数字水印是可行的，有待于进一步研究开发相关的软件。     

基于小波的二值图像数字水印技术

利用小波变换的多尺度分解特性，提出将二值图像水印嵌入到小波图像低频逼近系数的方案，并给出了相应的算法.实验结果表明，该算法对二值图像水印的嵌入与检测比较简单．同时对常见的图像剪切、滤波和噪声干扰具有良好的鲁棒性．     

基于音频感知编码的减谱去噪和水印嵌入算法

将音频感知编码的减谱去噪和水印嵌入算法与编码算法有效结合在一起 ,通过合理利用编码过程中的变换和控制 ,使得新算法获得了优于传统算法的性能 ,并完善了软件编码器性能 .实验结果表明去噪算法提高了信噪比并改善了主观听觉效果 ;水印嵌入算法既避免了后续压缩编码过程对水印信号的损坏 ,又保证了其不可感知性