一种自适应的彩色图像水印算法

提出了一种新颖的彩色图像水印算法，算法利用DCT系数块之间的相关性将水印嵌入到彩色图像亮度分量Y的DCT系数中，在提取过程中无需使用原始图像和其它参数。它可以根据原始图像的特征自适应地调节水印的嵌入强度，使得盗版者难以估计嵌入的位置。实验表明，本算法较好保持了原始图像的品质，对非几何攻击和有损压缩具有较好的稳健性。     

一种DCT域自适应音频水印算法*

数字水印技术中水印强度是影响水印鲁棒性的重要参数。当前大多数的水印算法均利用实验来确定水印强度,但实验具有很大的随机性,得到合适的水印强度需要大量的实验。提出了一种DCT(discrete cosine transform)域基于信噪比(signal noise ratio,SNR)水印强度自适应的音频水印。首先将载体音频分帧,然后根据对嵌入水印后音频品质要求的SNR计算各帧的水印强度,选择可嵌入强度大的帧,将一个水印比特信息嵌入一帧的DCT的直流系数,水印强度将自适应于各帧。实验结果证明了该算法具有较好     

基于DCT和NN的数字水印技术的研究

本文讨论一种基于神经网络(Neural Network,NN)的自适应数字图像水印算法.首先利用神经网络模拟人类视觉特性来确定水印的嵌入强度--JND(Just Noticeable Difference)门限,然后再将水印自适应地嵌入到DCT系数中.     

一种基于混沌系统的多功能彩色图像数字水印算法

目前,在某一数字产品中仅仅嵌入一种水印已经不能满足人们的要求,在很多情况下,人们需要的是多重水印或多功能水印。本文基于混沌动力系统良好的随机性和初值敏感性,提出了一种空域和DCT域相结合的针对彩色图像的多功能数字水印算法,该算法在彩色图像的蓝色分量中基于混沌随机密钥和LSB技术重复分块嵌入了一幅半脆弱水印,以实现完整性认证及篡改检测,同时分别在红色分量DCT直流系数(DC)中和绿色分量DCT中频系数中各由混沌密钥控制随机嵌入一幅鲁棒水印,这些水印完成版权认证、附加信息检测等。实验结果表明,该算法较好地实现了多功能水印技术。     

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。     

置换DCT域中频系数的盲水印嵌入算法研究

介绍了一种基于离散余弦变换域(DCT)中频系数置换的盲水印算法,用该算法对数字水印进行了自适应嵌入方法研究.该算法突破了数字水印的加性算法、乘性算法等传统的水印嵌入方法;解决了被提取水印中含有原始图像DCT系数从而影响水印检测准确性的问题.该算法使用人类视觉模型对水印图像进行自适应嵌入,使嵌入的数字水印从根本上不可逆.实验证明该算法对数字水印的滤波、剪切、噪声等攻击有很强的鲁棒性.     

改进的基于DCT的自适应水印算法

基于原始图像的纹理特征和亮度特征以及人类视觉系统的特点,给出一种改进的基于DCT的自适应嵌入水印算法。算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,自适应选择强度因子,将一幅二值水印图像嵌入到原始图像中,实现了水印的不可见性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于分块DCT变换和Arnold置乱的自适应图像水印算法

提出了一种基于分块DCT变换和Arnold置乱变换的自适应图像水印算法,该算法在水印嵌入过程中充分考虑了人类视觉系统(HVS)的特点,在不同的DCT块中嵌入不同的水印能量,从而使算法具有自适应能力。实验结果表明：该算法对于常见的图像处理具有较强的鲁棒性,特别是具有十分有效的抗击剪切的能力。     

基于神经网络的灰度级数字水印嵌入技术

提出一种将灰度级数字水印嵌入到彩色图像中的方法。利用DCT变换,先将灰度水印编码成二值位流信息：用神经网络建立彩色图像中所选择的像素之间关系模型。最后,通过调整被选择像素点与模型输出值之间大小关系来嵌入水印的二值位流信息。采用信息放大技术,加强水印的嵌入强度。利用神经网络、DCT反变换,提取灰度水印。实验结果表明,该算法对目前JPEG图像压缩变换和某些图像处理操作具有极强的鲁棒性。     

基于神经网络的复合变换域视频水印算法研究

针对目前视频水印算法存在的鲁棒性较差,可靠性较低等问题,提出了一种结合神经网络将二值水印嵌入到经过离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)后的宿主视频中的新方法;为使算法具有更好的不可见性、鲁棒性和实用性,利用三层RBF神经网络训练出水印嵌入强度,在视频中自适应嵌入水印;该方法是对宿主视频进行DWT处理,再对逼近子图LL进行DCT处理,通过修改DCT系数嵌入水印信息;在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密;通过实验结果中PSNR与NC的值表明,算法具有很强的抗攻击和承受帧删除、帧平均等操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般的嵌入算法。     

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。     

灰度图像水印的自适应二维数字水印算法

本文提出了一种采用可视灰度图像作为水印信号,根据人类视觉掩体特性进行分类,并结合系数自身的特点,通过修改DCT域中低频和次低频系数来嵌入不同强度水印的算法。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

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。     

Fractal and neural networks based watermark identification

Transform techniques generally are more robust than spatial techniques for watermark embedding. In this paper, a color image watermarking algorithm based on fractal and neural networks in Discrete Cosine Transform (DCT) domain is proposed. We apply fractal image coding technique to obtain the characteristic data of a gray-level image watermark signal and encrypt the characteristic data by a symmetric encryption before they are embedded. We then use neural networks and Human Visual System (HVS) to embed the watermark in the DCT domain. A Just Noticeable Difference (JND) threshold controller is designed to ensure the strength of the embedded data adapting to the host image itself entirely. Aiming at misjudging problem of the extracting process, maximum membership principle criterion is selected for identifying the watermark. And the CIELab color space is chosen to guarantee the stability of the results. The simulation results show that the algorithm is robust for common digital image processing methods as attacks and that the quality of the image is retained.     

基于DWT和DCT域的二值图像数字水印算法

提出一种基于DWT和DCT域的有意义二值图像数字水印算法;利用Arnold变换对水印序列进行置乱,消除象素的空间相关性,增加水印的安全性;而结合小波变换和离散余弦变换的特性,将水印信息嵌入到图像变换域的低频和中频系数中,提高水印的鲁棒性和不可见性;实验证明该算法具有较好的抗压缩、抗噪音和抗剪切性。     

基于DCT域的加密二值图像数字水印新算法

数字水印技术是解决数字媒体版权保护的有效方法.本文提出了一种基于DCT(Discrete CosineTransform)域的序列密码加密图像数字水印新算法.利用线性移位寄存器产生序列密码,对二值图像水印进行加密,由于二值图像水印含有密钥信息,算法具有密码学意义下的安全性.利用人类视觉系统(HVS)的特性,将水印自适应地嵌入到原始宿主图像的DCT域的直流和低频分量中.大量仿真结果证明了该算法的有效性和鲁棒性.     

一种基于VQ的自适应多重水印算法

提出一种基于矢量量化和DCT的多重鲁棒性水印算法,所提算法利用人类HVS及图像特征将不同的水印信号分别嵌入到载体图像的码书和DCT域中,通过自适应选择嵌入参数,保证水印算法的不可见性及抗攻击性能。实验结果表明所提水印算法比基于扩频调制的水印算法在抵抗各种信号处理所带来的攻击的鲁棒性方面有较大的改进,特别在抵抗同谋攻击方面具有较好的鲁棒性。     

小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果     

一种基于DWT的彩色图像灰度级双肓水印算法

提出了一种基于DWT的彩色图像双肓水印算法,首先将彩色图像转入YIQ空间,选择Y分量进行n级小波分解,并对n-1级的HL与LH子图进一步作1次小波分解。从分解后所得的各子带中选择视觉感知较为重要的系数组成两个待嵌入水印向量,实现了双灰度水印的嵌入。实验结果表明,该算法对于常见的图像处理具有良好的鲁棒性。