基于模糊聚类分析和HVS的自适应彩色图像水印算法

结合模糊C均值聚类算法和人眼视觉特性,提出了一种新的自适应彩色图像水印算法。首先,将彩色图像经模糊聚类分析,选取出适合于水印嵌入的位置;然后,分别在R、G、B 3个通道中利用小波域的视觉掩蔽特性自适应地修改水印嵌入强度,提取时,不需要用到原始图像。实验结果证明,含水印的彩色图像没有出现任何可感知的视觉失真,同时,该算法对一定的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

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HVS的多通道DCT彩色图像水印算法

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的彩色盲水印算法,首先将彩色图像由RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间,利用其良好的空间独立性,分别对三个空间进行DCT,并根据人眼视觉特性自适应选择嵌入量,嵌入水印.实验结果表明,嵌入算法容易实现,且该水印算法具有很好的不可见性,并对剪切和JPEG压缩等图像处理都有很好的鲁棒性.     

鲁棒水印算法研究

数字水印技术是解决数字媒体版权保护的有效方法。对数字图像水印算法进行研究,探索提高数字水印性能的方法,提出了一种基于Arnold变换加密的数字水印新算法。利用Arnold变换对图像水印进行置乱,不但提高了水印信息安全性而且提高了其抗攻击性;结合人类视觉系统(HVS)的特性和数字图像常规处理特点,对水印在原始宿主图像DCT域中的嵌入位置进行选择,利用扩频原理实现水印的嵌入。仿真实验结果证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

一种新颖的自适应水印算法

目前有很多基于离散小波变换(DWT)的水印算法,但结合分形编码技术的很少。提出并实现了一种新的自适应水印算法。该方法能利用人眼视觉特性和分形误差,自适应控制水印的嵌入位置,能有效地改善水印图像的视觉质量; 同时,也提高了水印系统的安全性。在低分辨率图像中嵌入水印,该方法效果较佳。实验结果表明,使用该方法嵌入的水印具有较好的不可感知性和鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率。     

基于分块DCT变换域的自适应水印算法研究

改进了一种基于分块DCT域的数字水印算法,运用Arnold置乱方法对水印图像进行加密;彩色图像的绿色分量进行水印嵌入,根据DCT变换结果进行图像噪声的视觉敏感性分析。通过仿真实验结果表明,对常见的几种数字图像处理操作如剪切、添加噪声JPEG压缩、等有较好的鲁棒性。     

基于Baker变换的自适应正交多小波图像水印算法

提出了一种基于Baker变换加密技术的多小波域自适应图像水印算法,充分利用了多小波变换、混沌序列的优点和人眼的视觉特性,使嵌入的水印具有很好的鲁棒性和很强的隐蔽性。实验证明该算法具有很好的抗剪切、滤波、旋转和JPEG压缩等优良性能。较好地解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾。     

基于块分类的自适应图象水印算法

提出了一个基于频域块分类的ＤＣＴ域自适应水印算法。为了实现自适应,将原始图象分块并利用视觉掩蔽特性对图象块进行分类。根据分类的结果,不同强度的水印分量被嵌入到图图象块的ＤＣＴ低频系数中,实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图象处理和噪声干扰具有良好的稳健性。     

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.     

基于混合域的自适应扩频肓鲁棒水印算法

针对当前数字水印技术中基于单一变换域所存在的问题,提出了一种基于DWT与DCT相结合的自适应扩频肓检数字水印算法.在载体图像被转入YIQ空间后,首先对Y分量小波分解,再对中低频子带做分块DCT变换,从而有效地降低单一变换所带来的负面影响.算法在对水印图像进行Hamming编码与混沌调制后,根据人眼视觉特性对各系数子块分别计算水印自适应强度因子实现了水印的自适应嵌入.将仿真结果与基于单一变换域的算法进行比较,结果表明了该算法具有更好的鲁棒性.     

基于HVS特性的混沌自适应水印算法

提出了一种DCT域自适应水印算法,该算法利用了经典的Logistic方程对水印进行混沌置乱加密,并将水印嵌入在图像视觉感觉最重要的部分-DCT域的直流或低频分量中,提高了水印的稳健性和安全性.同时,该算法还综合考虑了人类视觉掩蔽特性,根据原图像的特征进行分类分块,将水印以不同的强度嵌入在不同类的分块中,使水印在不可见性和稳健性上都能达到较好效果.实验结果给出了经历常见攻击后提取的水印图像,并计算出了相关系数,实验证明了该算法抗JPEG压缩性能好,对其它常见攻击的稳健性也较好.     

基于超混沌和DCT理论的数字图像水印算法

基于超混沌和离散余弦变换(DCT)理论,结合Arnold置乱方法,提出了新型的数字图像水印算法.采用双重加密策略,利用Arnold方法减弱水印图像像素之问的相关性,并采取srossler系统生成超混沌密钥序列,进行二次加密.大大增强了水印的安全性.同时,根据人类视觉系统(HVS)的特点,对原始图像进行分块处理,将加密后的水印分别以不同的强度嵌入并提取,给出了改进的嵌入提取方案.实验结果表明,提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性.     

基于DCT编码的新进展

目前，DCT编码在JPEG、MPEG、H．26x等编码标准中有着广泛的应用，但随着Shapiro关于小波的嵌入式零树小波编码以及Said等人提出的集合分裂等级树编码的成功应用，使图像及视频信号的压缩编码提高到了新阶段，这虽然对传统的DCT编码提出了挑战，然而，Xiong等人利用嵌入式DCT块变换之间直流系数(DC)的高度相关性也能获得较高的编码性能，因为对DCT后的系数进行重组，同样具有小波多分辨率图像的特性。此外，基于形状自适应DCT、区域支撑DCT以及形态DCT的提出，还有利用DCT系数实现信息隐藏、图像大小调整、模式识别等等，都将DCT功能与性能推向更高层次，使得基于常规的DCT编码有了更大的应用与发展空间。为使人们对DCT编码现状有一概略了解，在对该技术进行深入分析与研究的基础上，对该技术作了概略介绍，并对DCT编码发展进行了展望。     

基于混沌加密的DCT域图像水印算法

数字水印技术向多媒体作品中加入不易察觉但可以判定区分的秘密信息，从而起到保护数字作品的版权或完整性的作用。根据人眼视觉系统模型对图像感知的视觉掩蔽效应，提出了一种基于混沌序列加密的DCT域数字图像水印算法，并利用中间数据文件实现了水印的盲提取和检测。最后，实验说明了算法的有效性和稳健性。     

DCT域自适应彩色图像二维数字水印算法研究

以离散余弦变换(DCT)、静态图像压缩编码、人眼视觉特性(HVS)为基础,提出一种将灰度图像(即二维数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术实现了以二维数字水印作为水印信号的数字水印算法;(2)充分利用HVS实现了二维数字水印的自适应嵌入,增强了算法的透明性和鲁棒性;(3)能够依据原始彩色载体图像内容实现数字水印嵌入深度的智能调节．实验结果表明：文中算法不仅具有较好的透明性,而且对如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性。     

结合DCT与分形编码的自适应水印算法

提出并实现了一种结合DCT与分形编码的自适应水印算法.将宿主图像分成大小相同的不重叠方块,利用分形编码的拼贴误差对图像块进行分类,并构造原始宿主图像的二值特征标图,采用Arnold变换置乱二值特征标图和二值版权图标,再进行异或(XOR)运算得到隐秘水印.最后通过在子块DCT域中所选的三个中频系数的比较来完成隐秘水印的嵌入.实验表明,按该方法嵌入的水印具有良好的不可见性,也能较好抵抗高斯滤波、JPEG压缩、叠加噪声等处理.     

基于DCT变换并与HVS相结合的彩色图像数字水印方法

该文提出了一种基于DCT的彩色图像水印方法,并结合HVS（Human Visual System,人类视觉系统）提出了一种适合于彩色图像的数字水印嵌入及提取算法。根据人眼视觉系统可知,人眼对蓝色分量具有不敏感特性．故将水印信息嵌入蓝色分量中,以保证水印的不可见性。该文是将一个随机序列作为水印信号嵌入在图像蓝色分量DCT变换中重要分量的幅度成分中（幅值较大的n个系数作为重要分量）,由于视觉上重要的分量是图像信号的主要成分,图像信号大部分能量都集中在这些分量上．在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成身,故将水印嵌入在蓝色分量的这些重要分量上,可以获得较好的鲁棒性。并定义了一个相似函数来检验水印提取是否成功,实验结果表明,该算法具有不可见性,对通常的图像处理,如高斯滤波、压缩,以及旋转和剪裁等几何处理都具有一定的鲁棒性。     

一种基于HVS的图像自适应盲水印算法

利用人眼视觉系统对背景亮度和纹理的掩盖特性,对小波变换后的系数进行分类,分类的结果是基于图像特征的。对二值水印图像预处理后,根据分类结果采用不同强度自适应的嵌入水印,嵌入采用奇偶判决法则。水印的提取不需要原始载体图像和原始水印图像。实验结果表明,此算法的不可觉察性很好,并对一些诸如中值滤波、JPEG有损压缩、附加高斯噪声、裁剪等各种图像处理攻击有较强的鲁棒性。     

自适应二维数字水印系统

随着因特网和数字技术的发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但这也带来了一系列问题如作品侵权、非法复制和传播等.为了解决这些问题,数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的研究和应用.为实现水印图象的叠加,提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法,该方法首先将水印图象进行8×8分块,并进行DCT变换,然后对每块的DCT系数进行量化和调整,最后,取出每块的部分DCT系数来构成水印信号.同时为了实现自适应,还将载体图象按8×8分块,并利用视觉掩蔽特性对载体图象象素进行分类,再根据块分类结果,将水印信号以不同强度嵌入到载体图象中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.最后还对该技术今后的研究指出了一些可能的方向.     

一种基于HVS的DCT域图像自适应数字水印新算法

本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的DCT域图像自适应数字水印算法，该算法可对原始宿主图像进行分块DC了变换，使用Robert算子对每一小块追行边缘检测提取，采用确定数值作为阀值对图像块进行分类，从而对嵌入的水印强度进行调整。添加水印时，对二值水印图像进行Arnold置乱、降维预处理，并将此序列嵌入到每块的DC了低频系数上。仿真实验结果表明，本文实现的水印具有不可见性，且对于常见的JPEG压缩、噪声、裁剪等攻击具有较好的鲁棒性。