基于DWT可定位和抵御剪切的水印方案

提出的数字水印算法将图像小波变换理论和分块技术相结合,在小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印.水印提取时,采用两种提取方案,不仅可以完全抵御剪切攻击,而且可以定位载体图像所遭受的攻击,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的.该算法易于实现,具有较好的实用价值.     

一种基于DWT的彩色图像数字水印方案

稳健性是图像隐藏水印最基本的要求之一,而水印的嵌入强度、嵌入位置影响水印的稳健性。提出了一种基于小波变换的彩色图像数字水印方案。利用了人眼视觉的掩蔽特性,在彩色图像的蓝色分量小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印,水印嵌入强度较大,而现有的基于小波变换的算法大多将水印嵌入在各个方向的中频或高频中。水印提取时采用两种方案,从而使该算法的抗剪切能力很强,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的。实验结果表明该水印系统不仅较好地保持了图像的质量,对JPEG压缩、噪声污染、滤波、缩放、图像锐化、马赛克效应、剪切和联合攻击等图像操作都显示了较强的鲁棒性。     

基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

一种基于熵理论的自适应水印嵌入算法

为了提高数字图像嵌入水印时的不可感知性与鲁棒性,提出一种利用图像信息熵与边缘熵理论并结合果蝇优化算法的水印嵌入方案。首先对载体图像进行分块,并计算每个分块的信息熵与边缘熵,将每个分块的2个熵值相加并排序。然后根据嵌入水印的容量选择熵值较高的分块,并将每一位水印信息嵌入到经过小波变换与奇异值分解的分块中。最后为了进一步平衡嵌入水印不可感知性与鲁棒性之间的矛盾,利用果蝇算法对嵌入水印的强度进行自适应优化。实验结果表明该方法具有更好的不可感知性,在面对多种类型、多种强度的模拟攻击时比同类算法表现出更强的鲁棒性。     

抗几何攻击的整数小波变换数字图像水印技术

几何攻击是图像水印算法较难抵御的攻击。而现有的抵抗几何攻击的算法虽然能抵抗一定程度的几何攻击,但大部分对常规图像处理攻击的鲁棒性不强。提出了一种对几何攻击和常规图像处理攻击的鲁棒性都很强的水印算法。算法在图像分块整数小波变换的垂直高频分量中结合一个高斯噪声模板嵌入水印信息,然后在空域中利用量化的方法分块重复嵌入相同的水印信息。提取时分别利用相关值计算和多数原则提取出两个水印,通过一个判决器输出最后的结果。实验结果表明,算法对几何攻击和常规图像处理攻击的鲁棒性都很强,并且不可感知性也满足要求。     

一种基于关系和量化的强鲁棒性盲水印算法

盲水印提取时不需要参考原始载体图像,在信息隐藏、版权保护等方面具有更广泛的应用前景。提出的盲水印算法在分块离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的基础上,利用关系双方DCT系数和DWT系数在受到攻击时具有相同变化趋势的特点,采用关系嵌入和量化嵌入的自适应选择嵌入策略,较大幅度地提高了盲水印提取的鲁棒性。同时在量化嵌入中采用抖动调制,实现了水印透明性和鲁棒性调节的便捷性。大量仿真实验结果表明该算法对噪声干扰、低通滤波、JPEG压缩、对比度增强等攻击有很好的鲁棒性和透明性。     

抗几何攻击的空间域图像数字水印算法

当前已有的水印算法多数无法抵抗几何攻击, 而现有抗几何攻击的水印算法大多数只能抵抗一定程度内的几何攻击. 本文提出了一个新的抗几何攻击的图像数字水印算法. 该算法在水印嵌入时, 先对原始图像进行分块, 然后对各个子块图像根据量化策略重复嵌入相应的 1bit 水印信息; 在水印提取时, 先将含水印图像进行分块, 然后对从各个子块图像中提取出的水印信息根据多数原则判定相应子块图像所含的 1bit 水印信息. 该算法简单、快速, 所能嵌入的水印信息量大, 并且在提取水印时无需原始图像. 实验结果表明, 该算法能够有效地抵抗很大程度的几何攻击及其组合攻击, 对常规的图像处理攻击也具有很强的稳健性.     

一种用MATLAB实现的基于小波变换的图象水印技术

论文给出了一种在小波变换域中对静态图像加水印的方案。方案利用了小波分析的优良性质,对小波变换后的载体图像系数块,按水印图像小波变换后的系数块大小进行分块,将分得的系数子块按不同层次不同方向重复嵌入相应的水印系数块。通过与原始载体图像进行比较实现水印的提取。最后与嵌入的水印进行相关性检测来检测提取出的水印是否有效。实验结果表明这个方案取得了良好的效果。     

新式灰度图像盲检测数字水印算法

将冗余离散小波(RDWT)与矩阵Schur分解结合,提出了一种新式灰度图像盲检测数字水印算法。该算法将载体图像进行二级RDWT变换提取其逼近子图低频部分,并将分块后的每个块低频系数进行Schur分解,通过修改Schur分解后的上三角矩阵对角线上的最大能量元素完成对经Fibonacci变换加密后的水印图像的嵌入,水印的提取过程实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法水印嵌入的时间仅为0.97s,平均提取水印时间为0.211s,与类似盲水印算法相比,不可见性的PSNR值提高了14.12%,抵抗高斯噪声攻击、椒盐噪声攻击和剪切几何攻击的能力也分别提高了21.32%、17.31%和27.83%。     

多媒体教学资源版权保护的研究与实现

应用基于小波变换的数字水印技术,研究了对文本、图像、音频、视频四种主要类型的多媒体教学资源进行水印添加和提取的方法.实现了一种基于DWT的图像水印算法.以图像水印算法为基础,设计并实现了基于数字水印的的多媒体教学资源版权保护系统.结果表明,基于数字水印的多媒体教学资源版权保护的方法能更好地对教学资源的整个信息生命周期提...     

双正交提升小波和奇异值分解的彩色水印算法研究

在现有彩色图像水印提取技术基础上, 提出一种结合9/7双正交提升小波和图像矩阵奇异值分解的彩色图像水印加密算法。首先将彩色原始图像和彩色水印图像R、G、B分离, 将图像相应分量进行提升小波三级分解得到低频部分, 并将该低频信息进行奇异值分解, 把水印信息视做扰动矩阵按一定的量加在低频信息的对角阵上, 其中彩色水印图像预处理结合了骑士巡游变换和Arnold置乱算法。实验结果表明算法在确保水印不可见性的基础上有效地增强了水印的强度和鲁棒性, 实现了水印图像的盲检验。     

基于奇偶量化的彩色图像盲水印算法

提出一种基于奇偶量化的彩色图像小波域的数字水印算法。首先对水印图像进行置乱处理,然后对图像进行翻转,最后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密。水印嵌入时,采用小波变换并利用奇偶量化规则将加密后的水印嵌入到载体图像蓝色分量最深层的四个子带中。水印提取时,不需要原始图像的参与,实现了盲提取。仿真实验和性能分析表明,该算法有很好的不可见性和鲁棒性,可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等攻击。     

一种相移键控数字图像水印算法

根据相移键控原理．提出了一种不可逆DWT域二相相位键控数字图像水印算法．水印信号为二值图像，用不同相位的正弦信号将水印调制后嵌入到数字图像DWT变换系数中；用提取的同频率正弦信号的相位进行水印提取；该方法嵌入的水印具有非常好的安全性，且水印提取不需要原始未加水印的图像．实验结果表明该方法具有很好的不可见性；对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的图像处理具有极强的鲁棒性．     

基于混沌映射的小波域脆弱数字水印算法

结合小波变换技术,提出一种新的脆弱水印算法.为了提高该算法的安全性,在生成水印信息和检测水印时映射到每个小波系数,并运用混沌理论,在提取水印时实现盲检测.实验结果表明,该方法在保证水印不可见的同时,能精确验证出图像数据中每个像素点的变化,具有良好的验证功能.     

基于小波—奇异值分解的数字水印新算法*

为了有效地保护数字作品的版权,提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质,对原始图像进行多级小波分解,并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保证一定的安全性,再对其进行分块离散余弦变换,然后将它嵌入到中间奇异值及其周围的部分矩阵块中。实验表明,该方法不仅有较好的透明性,而且能抗大多数处理攻击,有较好的鲁棒性。     

An Efficient Watermarking Method Based on Significant Difference of Wavelet Coefficient Quantization

This paper proposes a blind watermarking algorithm based on the significant difference of wavelet coefficient quantization for copyright protection. Every seven nonoverlap wavelet coefficients of the host image are grouped into a block. The largest two coefficients in a block are called significant coefficients in this paper and their difference is called significant difference. We quantized the local maximum wavelet coefficient in a block by comparing the significant difference value in a block with the average significant difference value in all blocks. The maximum wavelet coefficients are so quantized that their significant difference between watermark bit 0 and watermark bit 1 exhibits a large energy difference which can be used for watermark extraction. During the extraction, an adaptive threshold value is designed to extract the watermark from the watermarked image under different attacks. We compare the adaptive threshold value to the significant difference which was quantized in a block to determine the watermark bit. The experimental results show that the proposed method is quite effective against JPEG compression, low-pass filtering, and Gaussian noise; the PSNR value of a watermarked image is greater than 40 dB.      

一种抗剪切的DWT域多重音频数字水印算法

提出了一种能够抵抗剪切攻击的鲁棒性DWT域多重音频数字水印算法。该算法结合音频分帧技术及小波变换理论,将置乱、降维处理后的不同彩色数字图像信息嵌入到宿主音频信号的低频小波系数中,实现了多重彩色图像水印在宿主音频中的嵌入与提取。实验结果表明,该算法不仅能够较好地抵抗常规攻击,对剪切攻击也具有较强的鲁棒性,即使是在受到强剪切攻击后仍然能够提取出较清晰的(多重)水印信号。     

基于LWT域的矩阵编码音频隐写算法

以音频信号作为载体,对隐蔽性与嵌入量进行了研究,提出一种提升小波域的信息隐藏算法,算法利用矩阵编码来实现秘密数据的嵌入。该算法对载体音频帧作提升小波变换,采用人类听觉系统(HAS)的掩蔽特性来寻找合适的嵌入帧,提取宿主信号提升小波分解系数的LSB,矩阵编码实现秘密数据的嵌入。实验结果表明,该算法由于使用了人类听觉掩蔽特性,因此比普通小波域LSB算法具有更加高效、安全、隐蔽的性能,使得鲁棒性与不可感知性得到折中。