基于幅度调制的彩色图像水印算法研究

采用幅度调制方式,实现了具有透明性及鲁棒性的彩色图像盲水印算法。先将二值水印信号进行Arnold变换置乱,再与混沌随机序列进行异或运算。在水印嵌入过程中通过平滑滤波来均衡调整嵌入水印后对宿主图像影响的强度。水印嵌入是通过修改图像中像素蓝色通道信息来实现的,而水印提取是基于对嵌入水印位置的邻域像素值的线性组合的预测而完成的。仿真实验证明该文算法不仅具有非常好的透明性,而且对噪声叠加、旋转、剪切、JPEG压缩等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于幅度调制的彩色图像水印

提出了一种基于幅度调制的彩色数字图像水印方案.通过改变蓝色通道的信息,实现了在空域嵌入水印.水印的嵌入位置通过一个密钥控制来实现随机的选取.为了提高鲁棒性,每一位水印被多次嵌入在不相关的多个位置中.同时,在有效水印的前面增加了一个模式序列,形成一个完整的水印序列,这个模式能够在水印提取过程中生成一个自适应的阈值,提高了水印提取的鲁棒性.水印提取不需要原始的宿主图像.试验结果显示该方案具有较强的抵御信号处理和几何攻击的鲁棒性.     

基于支持向量机的彩色图像水印算法

提出了一种基于回归型支持向量机(SVR)的盲检测彩色图像水印算法。为了改善可见性,根据人眼视觉特性（HVS）自适应选择其嵌入位置。水印嵌入是通过修改图像中像素蓝色通道信息来实现,水印提取时结合图像局部相关性,选取稳定的特征向量并获取SVR训练模型,进而利用SVR训练模型进行预测提取数字水印信息。在嵌入过程中通过高斯模板来均衡调整嵌入水印后对宿主图像影响的强度,仿真实验证明本文算法不仅具有非常好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何变换、图像增强等攻击也具有很好的鲁棒性。     

基于扩频调制和视觉掩蔽的彩色图像盲水印算法

为了更好地实现彩色图像的版权保护,首先,从理论上说明了应该选择彩色图像绿色分量嵌入水印,然后提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法。该算法先对宿主图像的绿色分量以8×8pixels分块进行DCT变换;然后将二值水印图像用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制;最后为了最大限度地增强水印强度,且不影响透明性,通过引入人眼视觉掩蔽因子,将调制好的水印根据视觉掩蔽因子大小,不同强度地嵌入到DCT变换域的中频子带系数上。该算法是通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲水印算法。实验结果证明,该算法能有效抵抗JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等常见攻击,而且在绿色分量中嵌入水印比在红色和蓝色分量中嵌入水印能更好地抵抗JPEG压缩的攻击。     

基于人眼视觉特性的滤波器空间频率的计算方法及其在彩色图像上的应用

通过对巴特沃斯（Butterworth）滤波器传递函数和视觉感知的空间频率的分析,在前人研究的基础上,提出了一种基于人眼感知的Butterworth滤波器频率参数的计算方法,并结合MATLAB实现了对彩色图像的低通滤波处理,结果表明,在图像滤波的空间频率处理中,该方法简单且易于理解,对需要图像滤波处理的相关研究和应用都有实际的帮助。     

基于人眼视觉特性的滤波器空间频率的计算方法及其在彩色图像上的应用

通过对巴特沃斯(Butterworth)滤波器传递函数和视觉感知的空间频率的分析,在前人研究的基础上,提出了一种基于人眼感知的Butterworth滤波器频率参数的计算方法,并结合MATLAB实现了对彩色图像的低通滤波处理,结果表明,在图像滤波的空间频率处理中,该方法简单且易于理解,对需要图像滤波处理的相关研究和应用都有实际的帮助。     

基于人眼视觉系统的自适应量化数字水印算法研究

提出了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色功载体图像中的新算法。首先，利用DCT静态图像压缩技术，将彩色水印图像编码成一维二进制序列并进行随机置乱；然后将原始彩色载体图像分解为R、G、B三个彩色分量并分别实施小波变换，进而结合视觉感知特性自适应确定水印嵌入位置；最后结合人眼视觉系统（掩蔽特性及对颜色的感知特性）确定量化间隔，并通过全新的量化处理过程完成水印信息的白适应嵌入，仿真实验表明：该数字水印嵌入方案不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、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．     

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。     

基于人眼视觉特性的DCT域二值水印算法

数字水印技术是一种在数字多媒体中嵌入数字信息,从而保护媒体版权的方法.它已经成为保护数字作品版权的重要手段.本文利用扩频技术原理.提出了一种DCT域数字水印算法,该算法用伪随机序列对二值水印图像进行置乱扩频,然后根据人类视觉特性将调制信息嵌入载体图像DCT域中.仿真结果说明这种数字水印算法具有很好的安全性和稳健性.     

基于HVS和交叉掩蔽的彩色图像编码算法

以层树分集（SPIHT）编码方案为基础,结合人类视觉系统（HVS）模型和人类视觉对彩色图像分量亮度和色度的不同敏感性,提出了一种基于非对称编码和交叉掩蔽的小波域彩色图像压缩编码算法。该算法首先将原始图像从RGB空间转换到YCbCr空间,然后对YCbCr空间的各分量进行离散小波变换;之后根据人类视觉对彩色图像的亮度分量的敏感性,用交叉掩蔽模型对亮度分量的小波系数进行加权处理;与此同时,利用非对称编码和SPIHT编码思想完成图像的压缩。仿真实验结果表明,文中算法是一种高效的图像压缩编码方法,其压缩效果明显优于SPIHT编码方案。     

基于人类视觉系统和离散小波变换的彩色图像水印

为了扩大数字水印的适用范围,提出一种基于人类视觉系统（HVS）和离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印算法。首先利用混沌加密算法把一个有意义的二值图像加密成水印;然后将彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr空间,提取Y分量,对Y分量进行一级离散小波变换;最后求出低频分量LL1的视觉掩蔽值,根据视觉掩蔽值,将水印嵌入到彩色图像的Y分量的低频小波系数域上。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。与以往的基于YCbCr颜色空间的算法相比,该算法具有更好的不可见性和鲁棒性。     

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。     

依据HVS的改进Bandelet变换域图像数字水印

提出了一种新颖的基于第二代Bandelet变换域的有意义鲁棒性数字水印算法。第二代Bandelet变换是一种新兴的多尺度几何分析方法,能自适应地跟踪图像的几何正则方向。算法首先通过改进变换中的几何角度方向搜索方法降低了运算量,提高了变换速度。依据HVS（Human Visual System）关于人眼对图像的纹理和边缘变换不敏感的特性,选择表示几何方向、纹理、边缘特征的大幅值变换系数,利用奇偶量化的方法嵌入有意义二值水印。经测试表明,该算法不仅具有很好的不可见性,而且对JPEG压缩、叠加噪声、滤波、缩放等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于IWT和HVS的彩色图像盲水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的研究,提出了一种基于整型小波变换（Integer Wavelet Transform,IWT）将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。采用YCbCr色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统特性（Human Visual System,HVS）实现彩色水印嵌入位置的自适应确定;彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验证明,嵌入水印后的图像具有很好的不易觉察性,并且对常见的图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于掩盖效应的无参考数字图像质量评价

针对数字图像的客观质量评估,从噪声检测的角度,提出了一种基于掩盖效应的无参考图像质量评估方法。首先对Hosaka分块进行了改进,取消了该方法对图像尺寸的限制。通过分块,将图像以不同的频率成分区分开来。然后计算各个子块的噪声。根据图像的污染程度,提出了基于掩盖效应的无参考图像峰值信噪比NPSNR。实验结果表明,该方法具有无参考、运算复杂度低、主客观较一致等特点。     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题,提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次,将视频帧进行离散小波变换（DWT）,对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法;针对低频子带,提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后,以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击,对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正,并对校正后的视频帧提取水印信号;针对非几何攻击的视频帧,直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较,峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%;与基于特征区域的水印算法相比,水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明,在保证水印透明度较好的情况下,所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。     

基于HVS和量化的自适应盲水印算法

提出了一种基于HVS和量化的自适应盲水印算法,基于HVS的视觉模型使用亮度掩蔽系数,纹理掩蔽系数,频率掩蔽系数来自适应地调整水印的嵌入强度。算法选择在DCT域,通过用JPEG量化表量化DCT系数,比较量化后的DC系数|DC|与选定的量化后的AC系数|AC|之间的关系来嵌入和提取水印,并实现了水印的盲检测。由于DCT系数基于JPEG量化表来量化,对JPEG压缩具有很好的抵抗能力,对叠加噪声、模糊等常规的图像操作也具有很好的鲁棒性。实验结果证明,该算法是一种行之有效的方法。     

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。