基于小波变换的数字图像水印算法

小波变换多分辨率特性可以将人眼视觉特征与图像统计特性结合起来,为设计最优的水印系统提供了一种可能,具有更大的发展空间.本文针对数字图像水印透明性特性,提出了一种基于小波变换的图像水印算法,实验结果表明,该算法取得了良好的效果.     

小波域数字图像水印改进算法及其性能分析

提出一种结合随机加密的小波域图像水印算法．利用小波变换对原始载体数字图像进行多分辨率分解;利用由密钥产生的伪随机序列对水印图像进行随机置乱．根据原始图像的相同分辨率、不同方向、相同空间位置的小波细节子带系数的大小关系,将经过随机置乱处理的包含版权信息的二值水印图像嵌入到载体图像．提出一种水印检测算法,不需要使用任何与原始载体图像相关的信息,实现了“盲检”．实验证明,提出的水印方案具有非常好的不可见性;对于大量的攻击具有较好的鲁棒性;使用两道密钥具有很好的安全性．     

基于超混沌和小波变换的鲁棒性水印算法

提出了一种基于连续超混沌系统和离散小波变换(DWT)相结合的鲁棒性数字水印算法。该算法利用连续超混沌系统产生的超混沌序列生成密码对水印图像加密,同时根据人类视觉系统(HVS)的特性,对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行多级离散小波变换后,将加密后的水印图像嵌入到宿主图像Y分量的DWT中频子带中。实验结果表明算法同时具有良好的鲁棒性和不可见性。     

小波域数字图像水印算法的研究

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点。该文分析和总结了小波域的数字图像水印算法,并依据其特点进行了分类。可以看到,图像的小波分解所具有的多分辨特性非常适合构造多样的水印算法,同时,小波域数字图像水印算法可以与新一代的图像压缩编码标准JPEG2000相结合。该文最后选择了两个小波域水印算法做了仿真,并比较了它们对于图像压缩的鲁棒性。     

一种基于小波变换域的数字图像公开水印方案

本文提出了一种基于小波变换域的自适应公开水印嵌入方案。方案中结合人类视觉系统的特点,将水印信息自适应地嵌入到小波变换域高频系数中;在水印提取的过程中根据小波高频系数的统计分布特性,利用最大似然(ML)估计法进行检测,不需要原图像。实验表明,该算法有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

小波域中基于分形压缩的数字图像盲水印算法

在小波域中利用分形压缩理论提出了一种图像数字水印算法.对图像进行小波变换后,首先将整个小波树分成3个方向的小波子树,然后按照方向性小波树进行分形编码,并通过对分形编码仿射变换的不同分类实现数字水印的嵌入,而且为了增加水印破解的难度,水印信息经过了行、列两个方向的混沌置乱.另外,水印检测时也不需要原始图像.实验结果表明,该算法不仅克服了传统分形算法运算量大的缺点,而且对JPEG压缩、高斯噪声、剪切等攻击也有较强的抵抗能力,水印的鲁棒性和稳健性较好.     

基于独立分量分析的小波域数字图像水印算法

提出了一种鲁棒数字图像水印算法。水印生成过程对原始水印进行转换、置乱和扩展等处理;水印嵌入过程将水印嵌入在原始图像小波域的逼近子图,嵌入的强度由噪声可见性函数自适应决定。水印提取过程不需要任何原始图像和原始水印的信息,采用独立分量分析实现对水印信号的盲提取。实验结果证实对于水印基准测试软件Checkmark的各种攻击,该算法具有较强的鲁棒性。     

基于嵌入式小波编码的数字图像水印算法

提出了一种基于嵌入式小波编码的水印算法。该算法根据Watsom关于小波系数量化噪声可见性研究的一些结果，将水印自适应地嵌入到小波变换的不同分辨率和不同方位的重要系数中。水印的检测是分级渐进地进行的，从而提高了水印检测的效率。文中实现了两种不同形式的水印：标志图象的水印和伪随机序列的水印。实验结果表明，该水印算法对图象处理和压缩等运算有较强的鲁棒性。     

基于小波树的数字图像盲水印技术

提出一种基于特征的新型数字图像盲水印算法。根据小波变换的多分辨特性,通过在低频子带确定根节点的方法从小波系数中提取小波树。利用在小波树的中频节点与其邻域内的系数之间建立关系的方法嵌入水印。,通过密钥控制使水印的嵌入位置随机变化以提高安全性。嵌入的水印具有很好的透明性和鲁棒性,实用性较高。     

基于人类视觉系统的小波域彩色图像水印算法

为提高水印的鲁棒性和透明性,提出一种基于小波变换域的水印算法。提取RGB图像的绿色分量并对其进行3层小波变换,将置乱处理过的水印图像嵌入已排好序的小波域水平方向细节子带大值系数中,通过计算所需的JND阈值,调整水印嵌入强度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性及水印透明性。     

基于人类视觉特性HVS和DWT的数字水印算法

伴随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,如何保护多媒体信息的安全成为国际上研究的热门课题。数字水印技术是保护版权和认证来源及完整性的新型技术,提出了一种基于人类视觉特性HVS和DWT的静态图像数字水印算法,借鉴了人类视觉特性HVS算法的思想,并做了一些改进。实验表明该算法稳健性较好,有一定的抗裁剪、噪声、压缩和涂改的能力,并且算法复杂度较低,实用性较强。     

一种基于视觉模型的小波域图像盲水印算法

本文提出了一种基于混沌置乱和JND阈值的小波域图像盲水印算法.依据人眼的视觉特性,对宿主图像进行离散小波变换,在小波域子带LH2、HL2幅值较大的系数以及LL2幅值较小的系数中嵌入水印,水印的嵌入采用量化调制的方式,并取JND阈值作为量化间隔,使水印实现盲提取.实验结果表明,在一定不可见性的情况下,此算法对一些常见的水印攻击有较好的鲁棒性.     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法．在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制．然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于DCT与DWT的音频水印算法

采用DCT和DWT两种方法相结合的抗同步攻击的鲁棒性数字音频水印算法,利用DWT的多分辨率特性以及DCT的解相关能力和聚能作用,并且在音频分段后引入同步技术,在保证不可感知性和稳健性的良好平衡下实现了水印的盲检测。使用纠错码技术进行水印的嵌入,以此来降低水印的检测错误率。在接收端进行盲提取。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和不可感知性。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制,然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换的双水印算法

结合数字水印空间域和频域算法的特点,本文提出一种在图像小波变换域嵌入双水印的算法。在图像变换域低频分量嵌入识别水印,高频分量嵌入确认水印,图像版权所有者拥有单一密钥。试验结果表明,该水印算法具有良好的不可见性和稳健性,能够有效地保护图像版权。     

基于模数运算的DWT域数字音频水印

提出了一种基于DWT变换域的数字音频水印算法,对小波变换系数采取模2取余方法作为数字水印嵌入策略。通过仿真实验结果表明主要具有以下几个方面的特点：(1)水印隐蔽效果好,凭借人的感觉系统无法分辨出与原始音频的差别;(2)可以有效地抵抗噪声、低通滤波、有损压缩的处理;(3)在检测水印要受到密钥的限制,不知道口令的人是无法正确恢复出水印图像的。另外本算法在检测水印时不需要原始的音频信号。     

基于小波变换和Tucker分解的彩色图像数字水印

提出了一种通过小波变换和Tucker分解将水印信息同时嵌入彩色图像R、G、B通道的水印算法。首先对彩色图像R、G、B三通道进行小波变换,然后将获得的三个低频系数构成三阶张量,再经过Tucker分解后获得核心张量,通过在核心张量中嵌入水印信息使得水印信息扩散到原彩色图像的R、G、B三个分量中。通过实验表明,本算法对于压缩、噪声、滤波、缩放等攻击具有一定的鲁棒性,并与在同样嵌入规则下,直接将Tucker分解应用于彩色图像的算法比较,该算法具有更好的稳定性。     

基于小波变换的数字水印最佳嵌入位置的研究

本文对数字水印在DWT变换域中最优嵌入位置这一问题进行了研究，在对DWT系数特征和抗攻击性理论分析的基础上采用USC-SIPI数据库图象进行了大量的实验，得出最低频系数是水印在DWT域中最优嵌入位置的结论。     

基于DWT的3D点云模型数字水印算法

提出一种基于离散小波变换(DWT)的3D点云模型数字水印算法。选取3D点云模型各点到模型重心距离值的一维DWT低频信号部分,进行水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法嵌入数据量大,算法简单且容易实现,同时对仿射变换、重排序攻击、简化、剪切和噪声等变形攻击具有较强的鲁棒性。