抗旋转的整数小波变换数字水印算法

现有的大多数基于小波变换的水印算法没有抵抗几何攻击的能力，例如将图像旋转微小的角度即可导致水印检测的失败。为了提高基于小波变换的水印算法抵抗图像旋转攻击的能力，提出了一种抗旋转的整数小波变换盲水印算法。该算法通过在嵌人水印后的图像中嵌人一个模板，在图像遭到旋转攻击后，利用模板能有效地恢复图像，达到水印提取同步，从而准确地提取出水印。实验结果表明，0到360度的旋转攻击均能被准确监测到，从而证明了该方法是一种鲁棒的能有效抵抗旋转攻击的图像水印算法。     

基于多小波抗几何攻击的数字水印图像算法

小波变换没有缩放、平移和旋转等几何特性,因此基于小波变换的数字图像水印在抵抗几何攻击方面很差,针对此点,该算法采用对图像特征的提取来抵抗几何攻击。该算法是先对二值图像置乱加密来增强数字水印图像的鲁棒性和安全性,然后在多小波变换后在所选取的子带上嵌入加密后的水印,最后进行特征向量的提取生成密钥。实验结果证明,该算法不仅在加噪声和压缩等常规图像处理方面鲁棒性很强,而且还能很好地抵御几何攻击。     

基于小波矩和神经网络检测的鲁棒水印算法

为提高抵抗旋转和剪切攻击等的能力,提出了一种基于小波矩特征调制和神经网检测的图像水印算法。利用水印信息调制载体的低阶小波矩特征,经过二值图像中附加的模板训练的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到图像中的水印数据。实验表明该算法具有较好的鲁棒性,能有效地抵抗剪切,旋转攻击。算法利用具有旋转不变的小波矩,提高了抵抗攻击的能力。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。     

数字图像水印嵌入和提取的平稳小波变换方法

提出一种基于离散平稳小波变换的变换域的数字图像水印嵌入和提取算法。本算法先将数字水印图像进行置乱变换(Arnold变换),然后将置乱后的水印图像嵌入到平稳小波变换后的图像中,最后将提取出的水印图像进行Arnold反置乱变换得到原始水印图像。由于本算法选择了合适的水印嵌入位置,实验结果表明,该算法不但使水印具有很好的不可见性,而且所嵌入的水印对一般的图像处理如噪声、滤波、旋转、压缩等有很强的鲁棒性。     

基于多小波变换和分块SVD的彩色图像水印算法

提出了一种基于多小波变换和分块SVD的非盲水印算法。选择彩色图像的饱和度分量作为水印的嵌入域,水印为有意义的灰度图像,水印经Arnold置乱后被嵌入到饱和度分量多小波变换的不同中频区域中。实验证明,该算法不仅对噪声、JPEG压缩、剪切及Photoshop处理具有很好的鲁棒性,而且能抵抗旋转、放缩和平移等几何攻击。     

一种基于DWT抗几何攻击数字水印鲁棒算法

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力差这一难题,提出了一种基于小波变换可抗击几何攻击算法.在水印嵌入部分:首先对宿主图像进行小波分解、嵌入水印,再通过余弦变换求得该水印图像的一个特征向量,利用该特征向量和水印信息通过HASH函数生成一个二值逻辑系列,将该序列作为密钥;水印提取部分为:对待测的图像进行小波变换,再通过余弦变换求得待测图像的一个特征向量,利用该特征向量和密钥通过HASH函数提取出水印.文章最后对水印图像进行了旋转、缩放和扭曲等几何攻击试验.试验表明,该算法有理想的抗几何攻击能力.旋转攻击的旋转角度可达40°,缩放攻击的缩放比例可达0.2,旋转扭曲攻击的扭曲角度可达100°.     

基于DDS和框架的鲁棒盲水印算法

为进一步提高盲水印算法的鲁棒性，提出了一种基于DWT-DCT-SVD和框架的鲁棒盲水印算法。首先提取彩色宿主图像的Y、U、V分量灰度图，分别进行一级小波变换，对低频子带4×4分块并进行离散余弦变换和奇异值分解；然后通过调节每个子块的对角矩阵，将置乱的水印信息嵌入到宿主图像中；最后在图像四周添加框架用以定位和几何校正。实验结果表明，嵌入水印后图像SSIM和PSNR值分别达到0.96和39.06以上，攻击后提取的水印图成功跳转率在90%以上。该算法在不影响原图视觉效果的前提下，不仅提升了盲水印算法对于旋转、缩放、噪声等常规攻击的鲁棒性，还能抵抗任意角度旋转、大尺度缩放和截图的联合攻击。     

基于小波树调制及方向可控金字塔域特征的抗几何攻击水印

基于小波变换的抗几何攻击水印是当前数字水印研究的难点之一.基于方向可控金字塔变换域能量主方向特征及子带交叉相关特征实现了水印图像旋转失真的检测与恢复,采用基于人眼视觉特性的小波树自适应调制方法在小渡树中完成水印的嵌入,水印的提取基于小波超树的能量对比关系实现.仿真结果表明,该算法可较好地抵抗旋转、缩放和剪切等几何攻击.     

基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法

文中提出了一种基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法。算法嵌入的水印信息是一幅二值图像,每位水印信息被连续多次嵌入宿主图像小波分解的低频子带。利用提取含水印图像小波分解的低频子图的特征点坐标集估计水印图像遭受的几何失真,根据估计的几何失真参数对受到几何攻击的水印图像进行校正,最后利用神经网络很好的非线性映射和自适应学习功能实现水印信息的盲提取。实验表明,算法对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性。     

结合汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印

目的 随着互联网技术的飞速发展,彩色数字图像带来极大便利的同时,也产生了一些篡改、剽窃等侵权行为;同时,几何处理对含水印载体的破坏使水印盲检测的难度增加,因此,本文提出一种基于汉明码和图像矫正的彩色图像盲水印方法,旨在解决当前图像版权保护的难点问题。方法 嵌入水印时,使用仿射变换加密彩色水印,并将已加密的信息编为汉明码,然后利用特征值分解计算出像素块的全部特征值,并通过对特征值绝对值的和进行量化来完成水印的嵌入;提取水印时,利用图像的几何属性对多种几何攻击后的图像进行判断、矫正,并借助量化技术提取水印。结果 基于彩色图像标准数据库,将本文方法与7种相关方法进行了对比实验：在不可见性方面,与LU分解的水印方法相比,本文算法峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）提高了4 dB;在常规攻击鲁棒性方面,与Schur分解的最新方法相比,本文算法平均归一化互相关（normalized cross-correlation,NC）的值稍有提高;在几何攻击鲁棒性方面,本文算法NC值具有一定的优势;同时,本文算法的水印容量达到了0.25 bit/像素,密钥空间达到了2⁴³²,运行时间仅需3 s左右。结论 所提方法不仅具有较好的水印不可见性和较强的鲁棒性,而且具有较大的水印容量、较高的安全性和实时性。     

基于Radon变换不变矩的鲁棒性数字水印技术

现有的大多数数字水印算法在设计时过分地强调载体数据中嵌入水印以及在遭受几何攻击之后水印的不可感知性和鲁棒性,而对水印在检测时数字水印的虚警率和漏检率实验分析甚少。如果一个数字水印算法在水印检测时它的虚警率和漏检率很高,即使这种算法具有很好的鲁棒性那么也不能有效地解决版权保护,相反却会引入新的版权纠纷。针对以上提出的问题,提出一种基于Radon变换不变矩的抗几何攻击鲁棒性数字水印可以有效地减少水印的漏检和误检问题。本算法使用Radon变换构建矩不变量,首先使用小波变换的多尺度分析的特性,提取小波分解后的低频逼近子图;其次采用图像置乱的方法消除低频逼近子图像素之间的空间相关性,并通过零像素值模板背景图像代替图像尺度大小归一化;然后将置乱后的低频子图加载到零像素值模板背景图像上;最后使用Radon变换不变矩来设计水印和检测水印。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

一种抗几何失真的彩色图像数字水印算法*

提出了一种基于SIFT(尺度特征变换)特征点校正几何参数的小波域彩色图像水印算法.该算法利用RGB彩色图像中蓝色与绿色分量的小波系数之间的关系,在蓝色水平细节和垂直细节中嵌入相同的水印;水印检测前,利用红色分量中的SIFT特征点估计几何参数,校正失真水印图像,从而可以无失真地提取水印.实验结果表明,该算法对压缩、噪声、剪裁、旋转、缩放等各类几何攻击具有很好的鲁棒性.     

基于小波变换的数字水印隐藏与检测算法

主要研究了在数字语音信号中加入数字水印的方法,提出了一种基于小波变换的数字水印隐藏与检测算法,用这种算法隐藏水印具有很强的隐藏性,对原始语音的影响基本上察觉不出来。叠加了水印的语音在经过多种强干扰及各种信号处理的变换之后,使用本算法仍能正确检测出水印的存在,如它可以抵抗噪声干扰、去噪算法对信号进行去噪处理、语音信号的有损压缩以及信号的重新采样等。     

一种结合SPIHT编码的自嵌入水印算法

针对当前基于DCT(离散余弦变换）的自嵌入水印算法对恢复图像细节能力不足的问题,提出了一种基于小波域内嵌编码的自嵌入水印算法。小波变换克服了DCT在图像压缩中的局限性,SPIHT编码则利用了小波变换系数的特性,提高了压缩性能,在同等的嵌入容量时,使水印含有更多图像信息,从而在保证水印透明性的前提下,较传统方法提高了图像恢复质量。同时,鉴于SPIHT算法为内嵌编码,可根据需要调节水印大小从而改变嵌入强度,这也是传统方法所不具备的。Logistic和Cat双重混沌映射的应用,提高了水印安全性和水印检测的能力。最后,进行了算法性能测试实验,验证了本文算法的有效性。     

基于遗传算法的多小波数字图像水印算法

提出了一种基于遗传算法的多小波数字图像水印算法,在离散多小波变换(DMT)域中嵌入水印信息,利用遗传算法进行参数优化,提高水印图像的质量和水印的鲁棒性.实验结果表明,在利用遗传算法在GHM多小波变换域中嵌入水印比离散小波变换(DWT)域中嵌入水印更具有鲁棒性.     

基于中心与邻域系数均值关系的盲水印算法

为了能够更好的满足水印的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于关系的DWT域盲水印算法,首先对原始图像进行二级小波变换,在小波系数的中频子带中,根据比较中心系数与邻域系数均值关系的方法来嵌入水印,水印嵌入前进行了最优置乩处理,使得修改的中频系数最少,从而保证了较好的不可见性.在水印的提取过程中无需参考原始图像,实现了全盲检测.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理实验,均能正确检测出水印,结果表明算法具有很好的感知效果以及较强的鲁棒性,可用于数字图像的版权保护.