一种基于小波变换的自适应图像水印算法

在离散小波变换的基础上，提出了一种自适应的新数字水印算法，将伪随机二值序列作为水印嵌入灰度图像中，在检测端需要原始宿主图像。该算法具有以下特点：在水印嵌入时利用了小波变换域系数的均值，可广泛地适用于各种灰度图像；针对每幅图像，都可调节水印的嵌入深度，找到隐形性和鲁棒性的最佳折中。实验结果表明，该算法既实现了水印的隐形性，又对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法．首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解,然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解,最后将二值图像的水印信息嵌人到各分块DCT域的中频系数中．文中算法结合HVS的掩蔽特性,使得水印信息的嵌人能量具有自适应的特性,从而保证了所嵌人的水印在不可见性的前提下,对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性．实验结果验证了文中算法的有效性．     

基于小波变换的灰度水印嵌入算法

本文针对网络化数字媒体的版权保护提出了一种新的灰度水印图像嵌入到RGB彩色图像中的方法。首先将灰度水印图像进行置乱变换,再将置乱后的图像转换成二值序列,并将二值序列进一步分解成三个二值序列;然后将待嵌入水印的彩色图像分解成R、G、B三个分量,对每个分量分别作二级小波变换,得到小波变换的子带系数,再用奇偶判断法把三个二值序列的值分别嵌入各分量子带;最后用小波逆变换,恢复图像,合并三个分量,得到嵌入水印后的图像。仿真结果表明,本文方法有很好的透明性,且能有效的抵抗剪切、灰度调整、有损压缩等攻击。     

一种基于小波变换的灰度图像水印算法

本文提出了一种基于小波变换的采用灰度图像作为水印的盲水印算法,水印经过图像置乱后,把水印分解成8个二值位平面,选择高4位二值位平面嵌入到原始图像的中频子带.实验结论和攻击测试表明,本文所提议的算法对JPEG有损压缩和加性噪声等图像攻击有较强的鲁棒性.     

一种基于小波变换的图像自适应盲水印算法*

根据人类视觉系统（HVS）特征和小波变换的多分辨分解特性,提出了一种基于小波变换的图像数字水印算法。该算法在原始图像的LL域自适应地嵌入盲水印,提取或检测时无需参考原始图像或原始水印,实现了全盲检测,与其他许多算法相比,提高了水印的强度,且兼顾了水印的容量,计算简单,易于实现。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和安全性,适用于数字图像的版权保护。     

基于小波变换的图像文字水印方案

数字水印是一种新的有效的数字产品版权保护和数据安全维护的技术,它是一种十分贴近实际应用的信息隐藏技术.小波变换因其良好的空频特性,及与图象编码标准JPEG2000的兼容性,使得小波域水印更具鲁棒性,以及更大的嵌入容量.因此基于小波变换的数字水印技术成为当前的一个研究热点.本文介绍了一种小波变换域在静态图像上嵌入文字水印的方案,实验表明,该方法是可行的.     

一种基于小波变换的图像盲水印算法

提出一种基于小波变换的图像盲水印算法。在对原始图像进行二级小波变换后的低频子带上通过一定的策略选择感知重要系数作为水印的嵌入区域,并将水印重复嵌入到低频子带中以提高水印检测的正确率。通过对嵌入水印的图像进行加噪、压缩以及裁剪等实验,均能正确检测出水印,且水印透明性好,表明该算法具有较高的鲁棒性。     

基于改进的提升小波变换的图像融合算法

研究图像融合精度问题,由于光学传感器的光谱分辨率不同,在图像融合中易丢失信息,影响图像质量。传统的图像融合算法计算量大、实时性差的缺点,同时没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对融合的影响,因而得到的融合效果不理想。为了解决上述问题,提出了一种改进的提升小波变换图像融合新算法,算法引进了图像对称概念策略,仿真结果表明,改进的图像融合算法计算量明显减少,实时性也明显提高,与传统的标准小波变换图像融合算法以及拉普拉斯金字塔融合算法相比,较有效地提高了图像融合的精确度。     

一种基于神经网络和小波变换的盲水印算法

提出一种新的运用神经网络将水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的数字水印算法。算法创新地提出选择水印嵌入点周围的8个邻域像素点作为神经网络的样本输入,这样可以更好地增强水印的透明性。该算法首先对宿主图像做离散小波变换,取低频子带作为嵌入位置,运用密钥随机选取水印的具体嵌入坐标,提取其邻域的像素点,利用建模好的神经网络对其进行训练,通过修改其像素值嵌入水印,提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。水印嵌入之前运用Amold变换进行了置乱处理。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于小波变换的静态图像数字水印算法

提出了一种基于小波变换并且不需要利用原始图像信息的静态图像数字水印算法,并给出了检测门限的确定方法,实验结果表明,该算法较好地保持了图像质量,并且对各种常用的图像处理方法显示出较强的稳健性。     

基于中值滤波的小波域水印算法

提出一种小波域鲁棒图像水印算法,水印信息被嵌入小波变换的低频子带。为检测对视觉不敏感的离散小波变换低频系数,将小离散波变换的低频子带进行中值滤波,并与原小波变换低频子带的小波变换系数比较,对变化程度小的系数嵌入水印信息。实验结果表明,该算法与基于小波低通滤波的水印算法相比,保证不可见性,对压缩、中值滤波、剪切、锐化等具有更强的鲁棒性。     

一种基于HVS的彩色图像水印算法

讨论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。它利用人眼视觉系统特性,采用了在DWT域下按照频带重要性来嵌入水印的规则,即：水印应当首先嵌入图像小波低频系数,若有剩余,再按图像小波频带重要性的排序嵌入高频带。实验结果表明,提取的水印表现出较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小。     

基于提升小波变换的自适应盲水印算法

提出一种基于提升小波变换的自适应盲水印算法。该算法将水印新猫变换置乱加密,把原图像提升小波分解,并对对应位置的 3个高频系数排序,将最大值和最小值分成2Q-1个区间,当嵌入的信息不同时,使特征值处于不同区间。根据特征值所处的位置,实现盲水印提取。实验结果表明,该算法在各种攻击下具有较强的鲁棒性和可识别性。     

基于小波变换的零水印方案

该文在分析了现有数字水印方法的缺陷的基础上,提出了一种新的数字水印方法。文章首先介绍了该水印的设计方案,然后详细探讨了该算法的实现过程,最后该文利用试验对该方法进行了论证,试验结果表明,该方法具有无失真、鲁棒性好、简单易行及可操作性强等优点。     

基于Tchebichef矩和小波提升的数字水印算法

提出一种基于Tchebichef矩和小波提升的抵抗几何攻击的内容认证水印算法,对图像进行一次小波提升分解,计算其低频成分的Tchebichef低阶矩不变量来构建水印系统。水印认证过程只须计算图像的几个低阶Tchebichef矩不变量。将该算法与基于几何矩不变量的算法进行比较。结果表明,该算法简单、有效,对旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩等攻击具有较高的稳健性。     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。     

广播监视中的安全视频水印算法

分析广播监视应用中对视频片段及水印的双重认证问题,基于三维离散小波变换,提出一种高安全性的鲁棒视频水印算法。该算法生成视频哈希值,并用私钥对版权信息和哈希值进行签名,由生成的签名和哈希值构建待嵌入的水印,以实现广播监视中对视频片段及水印的双重认证。理论分析和实验结果表明,该算法对于广播监视应用具有较好的安全性和鲁棒性。     

基于SIDWT的遥感图像融合算法

合成孔径雷达(SAR)和全色遥感图像由于成像机理存在差异,对目标轮廓、纹理和色调等信息的表现各不相同,像素级融合后将更易于图像判读。基于此,将平移不变离散小波变换(SIDWT)算法用于SAR与全色遥感图像融合,该算法克服了传统小波变换不具有平移不变性的缺点。同时,提出一种新的增强互补信息的融合规则：图像的低频部分采用基于边缘提取的加权规则,高频部分采用绝对值最大原则。实验结果表明,该算法能够获得较好的融合效果。