一种多变换结合的图像水印加载技术研究

研究了图像中数字水印加载的问题;针对以往基于空间域或者频率域水印图像加载保密性差,对原始图像造成破坏等缺陷,提出了一种综合利用不同变换域的优势,从而实现水印加载与提取的算法;首先利用图像乱序算法对需要加载的水印进行乱序编码操作;然后将图像分别进行离散小波变换和离散余弦变换,变换时特别针对小波系数的中频区域进行;再将乱序后的水印图像通过两组随机数添加到小波系数之上,实现水印的加载;由于利用多种变换域内的不同频率特点,因此能较其他单一的变换域或者空间域水印加载方法提供更为稳定有效的加载结果;试验结果显示文章方法能在不影响原始图像的观感条件下实现水印的有效添加,并且所添加的水印图像能有效地防止噪声、缩放、压缩及截取等图像预处理操作所造成的影响。     

一种新的基于DCT域向量调制的图像盲水印算法

提出一种新的盲水印算法,通过提取原始图像的DCT域特征向量,利用两个密钥调制特征向量从而将水印信息嵌入到到数字图像中,提取水印时不需要原始图像.试验结果表明使用该算法嵌入水印的图像具有很好的图像质量,对各种程度的JPEG压缩,低通滤波,噪声干扰有很好的抵抗性.     

基于HVS和小波变换的彩色图像水印算法

提出了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色图像中的数字水印算法.该算法对水印的加密采取了Arnold结合矩阵变换的方法,并利用人类视觉系统特性,将水印信息嵌入到载体图像多级小波分解后的中低频奇数行奇数列系数中.实验结果表明,该算法在对嵌入水印后的图像进行剪切、不规则色块污染、添加各种噪声等处理后,提取的水印表现出良好的鲁棒性,且主观视觉失真较小.     

盲图像水印方法仿真研究

研究水印的图像版权保护问题,由于要求证明水印的存在和代表所有权,针对图像水印加载算法容易导致原始图像信息丢失的缺陷和破坏保护特性,提出了一种小波树形结构的量化算法,使得在水印的提取过程中,无需原始图像或水印信息即可还原出无损的原始图像.首先利用四级小波变换,构造出树形小波系数波段图.对树型结构中不同波段节点,可依据系数差异最大原则进行离散化并嵌入水印信息.通过在提取过程中设计自适应阀值,可以更好地抑制一些常见的水印损失,如滤波、均值过滤和高斯噪声等.实验结果表明,改进方法能使水印图像在视觉上与原始图像一样,起到保护版权的有效性.     

基于小波域的数字算法研究

研究了一种在图像离散小波变换域中嵌入水印信息的算法,该算法结合水印信息的置乱变换及人类视觉系统特性。实验结果显示,从视觉上看原始图像和水印图像基本无差别,在信号添加噪声、滤波,特别是JPEG压缩时仍能很好的提取出水印。在不可见性和鲁棒性之间达到了平衡。     

一种基于自适应关系矩阵的带边信息水印算法

数字水印技术已成为多媒体信息安全领域的一个研究热点.本文对宿主图像和水印图像DCT系数的幅值分布情况和相互关系进行了理论上的分析,得出二者的分布可以通过一个自适应关系矩阵进行拟合的理论结果,并给出了计算自适应关系矩阵的快速算法.在此基础上,以自适应关系矩阵为边信息,提出了一种基于宿主图像和水印图像DCT系数分布的自适应边信息水印算法.该算法将灰度图像作为水印信息,利用自适应关系矩阵调节水印图像DCT系数的样本值,并用调节后的样本值替换伪随机选择出的宿主图像中嵌入位置的DCT系数,实现水印嵌入.自适应边信息的引入,使水印算法获得了尽可能多的优化.与同类方法比较,所提出的算法透明性好,鲁棒性强,安全性高,对常见的几何、滤波、噪音、压缩等多类攻击性能很好,水印提取不需要原始宿主图像.实验结果验证了方法的有效性.另外,本文所提出的自适应矩阵及其快速计算方法,还可应用于其它类似的分布拟合过程.     

一种基于小波变换的零水印算法

在水印嵌入的时候,已有的大多数数字水印方法都是对原始图像数据信息作一定的运算修改,使得鲁棒性和安全性受到限制。而零水印不需要修改原始图像的任何信息,可以有更好的透明性。本文提出了一种基于图像置乱和小波变换的零水印算法:首先将水印图像进行置乱,然后利用载体图像一级小波分解后的低频子图和置乱后的水印图像得到提取矩阵,再对提取矩阵进行一定的打乱加密。利用提取矩阵来提取水印,增强了水印的透明性、鲁棒性和安全性。     

基于神经网络分类的图像水印算法

将人工神经网络（ANN）、广义猫映射及概率统计等知识相结合构造了一种图像空间域水印算法。采用神经网络作为载体图像的纹理分类器,突出原始图像的纹理区。使用广义猫映射对水印进行置乱预处理,提高了水印信息的安全性。水印嵌入时采用最小化像素改变的优化策略,提取时应用概率统计等知识较好地实现了水印信息不可见性和鲁棒性的统一。实验结果表明,该方法能有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、最低有效位（LSB）攻击、滤波攻击等。     

一种基于奇异值量化的鲁棒性水印算法

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法,将水印信息分为有意义水印(比如公司标志等等)和无意义水印两部分,根据水印信息以及设定的密钥,通过量化奇异值,实现数字水印的嵌入;水印检测时只考虑有意义的水印信息部分,利用奇异值的量化步长,实现水印盲检测。实验结果表明,该方法对于原始图像上一般的干扰,能完全提取出水印信息,对于较大的攻击,也能证明存在水印。     

基于混沌置乱的小波域数字水印算法研究

提出了一种基于混沌系统的离散小波域数字图像水印算法,首先采用混沌模型算法来生成混沌随机序列对水印图像进行加密,然后对原始图像进行小波分解,将置乱加密的水印嵌入在在原始图像小波分解的高频系数中,含水印图像和待检测图像经过小波分解在对应小波系数中即可得到加密的水印信息,通过逆置乱即可得到提取的水印。实验证明该算法对叠加噪声和剪切等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于离散余弦变换彩色图像的数字水印研究

为了在彩色图像中嵌入彩色数字水印,同时保持原始彩色图像的完整性及健壮性,提出基于空间域和频率域间转换,配合RGB色彩系统,利用离散余弦变换将图像的空间域表示转换为频率域,将彩色数字水印频域系数经适当处理后嵌入图像的低频部分,使嵌入的彩色数字水印能抵抗各种图像处理时的破坏.实验结果表明:应用该方法嵌入彩色数字水印,不仅不破坏原始彩色图像品质,而且能抵抗外界的破坏,成功取回所嵌信息.     

一种基于遍历矩阵的小波域数字水印新算法

提出了一种基于遍历矩阵和DWT的图像鲁棒水印新算法。利用指定密钥产生的遍历矩阵对水印图像置乱,再将置乱后水印图像嵌入到宿主图像的深层小波域低频子图,嵌入位置由遍历矩阵确定,嵌入规则基于改进的二值运算方法。水印的检测只需水印置乱密钥和水印嵌入位置密钥。大量仿真实验表明,算法在保持较好鲁棒性的同时,安全性也能有很好的保证。     

一种基于DWT的R-F数字水印技术

文章提出一种R-F(Robust-Fragile)数字水印新算法。该算法利用小波多尺度方法提取图像的边缘特征,将其作为数字水印自适应地嵌入到原始图像的小波域中。边缘水印与图像内容相关,因此,可将其看作图像的数字指纹。在水印提取阶段,利用相关运算可以检测水印的存在性,而利用比较运算可以判断出原始图像被篡改的部位。因此该算法具有鲁棒性和脆弱性水印的双重特点。实验验证了算法的有效性。     

实离散分数Krawtchouk变换及其在数字图像水印中的应用

目的 传统Krawtchouk变换处理图像时存在变换域信息表示单一、不可调节等问题,传统分数阶Krawtchouk变换处理实信号表示有冗余等问题。为了构造更加灵活的图像变换域表示,提出了实离散分数阶Krawtchouk变换,并应用于数字图像水印。方法 利用对传统Krawtchouk变换矩阵特征值分解的方式,通过对分解后的特征值矩阵的实矩阵分数化构造得到了实离散分数阶Krawtchouk变换的变换矩阵,从而构造出实离散分数阶Krawtchouk变换。然后,利用所提变换从实数域变换到实数域这一特性,提出了在实离散分数阶Krawtchouk变换嵌入水印信息的图像水印算法。算法采用了图像分块处理的方式,对每个图像块的实离散分数Krawtchouk变换系数进行奇异值分解,将水印信息嵌入奇异值分解矩阵中,然后进行逆向实离散分数阶Krawtchouk变换得到嵌入水印后的图像。结果 通过比较所提实离散分数阶Krawtchouk变换域水印算法和传统Krawtchouk变换域水印算法,提取水印的平均错误率在中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放攻击下,分别降低了12.39%、10.04%、18.50%、71.49%和17.60%。结论 实验结果表明,提出的实离散分数阶Krawtchouk变换域水印方案对中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放等多种信号处理攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于小波变化和空域的综合数字水印技术

提出了一种新的水印方法,这种方法向宿主图像嵌入的信息是一幅数字图像,先将这个水印图像分割为两部分,一部分水印图像被嵌入宿主图像的小波域上;另一部分水印图像直接嵌入宿主图像的空域中。在提取水印的过程中分两个步骤得到水印图像的两个部分,再将这两个部分合并在一起得到有意义的水印图像。对于大部分主要的攻击, 这种方法表现出了良好的性质。该水印方法具有小波域上嵌入水印的鲁棒性的同时增加了嵌入图像的信息容量,是一个很好的向宿主图像中嵌入大量水印的策略。     

基于Tchebichef矩的几何攻击不变性第二代水印算法

提出了一种基于原始图像的Tchebichef矩实现的几何攻击不变性第二代盲水印算法,利用原始图像的Tchebichef矩估计图像可能经历的几何攻击的参数来还原图像,其中,原始图像的Tchebichef矩可作为水印检测器的密钥.水印嵌入过程结合人类视觉系统的特性,且可在任何图像变换域中实现,给出了小波域的一种实现方法.水印检测过程采用独立分量分析技术不仅可以检测到水印而且可以提取水印,实现了真正意义上的盲检测.实验结果表明,该水印算法对于通用水印测试软件Stirmark提供的各种攻击具有很好的鲁棒性.     

空域中实现基于DC系数的图像水印算法*

针对多数图像水印算法是在单一的空域或频域中执行的现状,提出一种结合两者优点的彩色图像盲水印算法。根据DCT域中DC系数的形成原理,在空域中直接求得亮度分量Y中8×8子块的DC系数并建立其量化表;在空域中通过直接修改像素值实现在DCT域中修改DC系数来嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验结果表明,该算法既有频域算法鲁棒性高的优点,又有空域算法执行效率高的优点。     

基于小波包和DCT变换的双水印技术

目前较流行的水印算法是在图像的时空域或变换域中感知重要的系数嵌入水印。然而感知重要的部分通常是图像的低频部分,当图像经历某些变换操作时,从低频提取的水印会产生严重的质量退化。针对这一问题,该文在结合小波包变换和离散余弦变换的同时,在图像小波包分解后的低频和高频部分选取适当系数分别嵌入同一个水印。水印采用二值图像,在水印嵌入之前对水印图像进行Amold变换以增强算法的隐蔽性和鲁棒性。实验结果表明,这一方案比单重水印方案能够更有效地抵抗JPEG有损压缩、剪切、滤波和噪声等常见的水印攻击,具有更广泛的适应性和更强的鲁棒性。     

Novel robust image watermarking based on subsampling and DWT

This paper presents a robust digital image watermarking scheme based on subsampling and DWT. Subsampling is firstly used to construct a subimage sequence as a video segment. Then, a random watermark sequence satisfied with Gaussian distribution is block-wised embedded into the DWT domain of these subimages repeatedly using the video watermarking technique. And watermark is detected through computing correlation between watermark and watermarked frames. The experiment results demonstrate that the proposed scheme achieves good robustness against JPEG compression, common image processing operation and geometric distortions. Furthermore, the proposed watermarking scheme is also robust against linear collusion and other video watermarking attacks.     

Imperceptible digital watermarking scheme in multiple transform domains

A novel imperceptible digital watermarking scheme in multiple transform domains is presented, where the cover image is dealt with by discrete wavelet transform (DWT), discrete cosine transform (DCT) and discrete fractional random transform (DFRNT), while the watermark image is scrambled by Arnold transform and logistic map. First the watermark is scrambled by the Arnold transform, then the row and the column of the resulting watermark are scrambled by the Logistic map, respectively. In addition, four sub-band images are generated from the host image by the two-dimensional discrete wavelet transform. The low-frequency sub-band images are divided into 8?×?8 small matrices, and a coefficient matrix is produced by performing the discrete cosine transform on each matrix. An intermediate matrix with the same size as the watermark image is constructed by the intermediate frequency coefficients. Then the discrete fractional random transformation is performed on the intermediate frequency coefficient matrix and the scrambled watermark is embedded into the discrete fractional random transformation domain. Compared with the previous schemes, the proposed digital watermarking scheme has stronger imperceptibility and robustness.