基于纹理方向性的非下采样剪切波水印算法

为解决水印算法中不可见性与鲁棒性不可兼顾最优的问题,提出一种新的非下采样剪切波数字水印算法。对图像使用剪切波变换,变换后选取最强纹理方向性的子带作为水印的嵌入位置,利用奇异值分解实现水印的嵌入。实验结果表明,该算法结构相似性达到0.99以上,含水印图像在经过不同形式的攻击后,水印能够较好地被提取出来,且归一化相关系数平均值达到0.98,具有较好的鲁棒性。     

一种改进的魔方数字水印算法研究

为了提高数字水印算法的安全性和鲁棒性,在研究了各种常见的水印算法优缺点的基础上,提出了一种改进的基于魔方概念的数字水印算法。首先通过魔方混沌算法将原始水印转化为噪声信号,以提高水印安全性。再结合离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)嵌入水印,以提高水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,在确保不可见性的基础上,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性。     

基于分块奇异值分解的盲水印技术

基于奇异值分解的数字水印方案,具有很强的鲁棒性,但是它也存在着一些不足的地方。为此提出了一种新的基于分块奇异值分解盲水印方法,在图像水印信息经过置乱处理后嵌入到原始载体图像分解所得的酋矩阵中。运用置乱方法和奇异值分解方法,提高了水印的不可见性,保证了水印的安全性。在水印的检测与提取过程中不需要原始载体图像,更加利于实际中的应用。实验结果证明,该方法具有较好的不可见性,对常见的图像处理具有良好的鲁棒性。     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

采用Torus映射与SVD变换的图像数字水印方法

研究图像奇异值分解的数字水印算法的不可见性与稳健性问题,针对目前水印算法存在高虚警或不可见性差的问题,为提高水印的不可见性并同时保证其具有较强的稳健性,提出了一种基于Torus映射和图像奇异值分解的半盲图像数字水印算法.算法首先将载体图像分块,对每个子块进行奇异值分解并提取出每块的最大奇异值组成方阵,通过Torus映射变换将该方阵置乱并分块,再通过量化方式将二值水印信息通过这些分块嵌入载体图像.仿真证明,加水印图像的峰值信噪比高且对常见的图像处理都具有良好的不可见性和稳健性.     

基于图像加密和奇异值分解的数字水印算法

数字水印是将身份确认信息或保密信息镶嵌于图像中的一种技术,可靠的水印可为信息的安全提供可靠的保证。论文提出了一种加密算法和矩阵奇异值分解相结合的数字水印算法,对原图像和水印图像先做加密处理,再将加密图像进行奇异值分解,并把已加密的水印嵌入到加密原图像中。实验表明,该算法对传统的滤波、压缩、剪切和噪声攻击具有较好的鲁棒性。     

基于SVD的图像数字水印算法研究

数字水印技术被视为数字产品版权保护的一种新方法。利用奇异值分解（singular value decomposition,SVD）良好性能以及双密钥调制的特点,提出了一个新的基于SVD的数字图像水印算法。首先将图像进行分块,然后通过各个图像子块的SVD变换获得奇异值,将各子块的奇异值组成向量后再采用双密钥调制方式嵌入水印。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和不可见性。     

基于Schur分解的Contourlet域水印方案

基于奇异值分解的数字水印方案计算量大、算法实现困难,为此,提出一种基于Schur分解的Contourlet域数字水印方案。将载体图像进行Contourlet变换,利用矩阵分裂理论得到分块对称矩阵,对每个对称矩阵进行Schur分解得到对角矩阵,通过量化对角元素的方法实现水印嵌入。水印提取是嵌入的逆过程。实验结果表明,该水印方案嵌入和提取的速度快,具有较好的不可见性和鲁棒性。     

SVD和DWT数字水印算法的应用研究

研究数字图像版权保护问题,由于数字媒体在网上易被复制篡改.针对单纯奇异值分解或小波变换水印算法均存在抵抗攻击差的难题.为了更好的保护数字图像版权,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.首先对水印图像进行置乱处理并对原始图像进行分块,从中找到符合要求的最佳水印嵌入子块,然后对所选择的最佳子块进行小波变换,对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各于块的奇异值中进行仿真.结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,克服了奇异值分解和小波变换水印算法缺陷,为设计提供了依据.     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

基于Krawtchouk不变矩和SVD-LWT的双重水印研究

为提高数字图像水印的鲁棒性和透明性,提出了一种基于Krawtchouk不变矩、奇异值分解(SVD)和提升小波变换(LWT)的彩色图像双水印算法。该算法首先从载体RGB图像中提取绿色分量进行两级提升小波变换,利用Krawtchouk不变矩对平移、旋转和缩放的不变性以及Krawtchouk矩良好的局部特性和重构性,计算其低频分量的Krawtchouk低阶矩不变量构造水印系统;然后对其变换后的中频分量奇异值进行分解,嵌入混沌置乱后的水印图像的奇异值作为另一水印系统。仿真实验结果表明,该算法不仅有良好的不可见性,而且对常见攻击和几何攻击都具有很好的鲁棒性,并具有一定的应用价值。     

一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法

针对奇异值分解(SVD)存在的虚警错误和水印隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出了一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法。对二值水印图像进行Arnold置乱和Logistic映射双因子加密预处理,增强水印信息安全性;将原始载体图像分成8×8不重叠子块分别对其进行Slant变换和块奇异值分解;然后将水印图像SVD后的左奇异矩阵和奇异值矩阵相乘作为水印主成分嵌入到每个子块的最大奇异值中。仿真实验结果表明,该算法不仅有效解决了传统SVD水印算法的虚警问题,提升了运行速度和水印安全性,在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、几何攻击等也有较好的稳健性。     

奇异值分解视频水印嵌入与检测及安全性测试

文章针对目前现有的基于小波变换和奇异值分解相结合的数字水印算法存在的缺陷,提出了一种新的视频水印算法:以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法,重点论述了奇异值分解的视频水印嵌入与检测以及安全性的测试.实验表明,提出的新算法具有较好的高透明性和鲁棒性.     

双正交提升小波和奇异值分解的彩色水印算法研究

在现有彩色图像水印提取技术基础上, 提出一种结合9/7双正交提升小波和图像矩阵奇异值分解的彩色图像水印加密算法。首先将彩色原始图像和彩色水印图像R、G、B分离, 将图像相应分量进行提升小波三级分解得到低频部分, 并将该低频信息进行奇异值分解, 把水印信息视做扰动矩阵按一定的量加在低频信息的对角阵上, 其中彩色水印图像预处理结合了骑士巡游变换和Arnold置乱算法。实验结果表明算法在确保水印不可见性的基础上有效地增强了水印的强度和鲁棒性, 实现了水印图像的盲检验。     

基于CT-SVD彩色图像盲水印方案

介绍了采用Contourlet变换的多尺度性、多方向性和SVD分解的稳定性特征对彩色图像嵌入数字水印的方法.先将RGB空间彩色图像转换为YUV空间,对明亮度分量Y进行Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的系数,然后为了满足水印的不可见性和稳健性,对低频系数进行分块SVD分解,根据二值水印值修改左奇异矩阵U.     

一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法

结合奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT)的特点,本文提出了一种改进的DCT和SVD联合的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中按Z字型选取低频系数,再结合SVD分解的方法嵌入水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于离散小波—奇异值分解的多水印嵌入算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性, 解决数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题, 提出一种新的以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字图像水印算法. 不同于常见的基于小波变换的数字水印技术, 该方案在原始图像离散小波变换的低频近似区域和高频对角区域中嵌入水印, 在图像的保真度和鲁棒性之间取得较好的折衷. 水印检测时, 将从低频近似区域和高频对角区域中提取出的水印进行比较, 选择效果较好的水印作为最终检测水印. 实验结果表明, 提出的多水印算法对于各种攻击具有较强的鲁棒性.     

基于小波变换的图像自适应数字水印算法研究*

提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法。首先对水印图像作置乱处理;然后对原始图像进行小波分解,并根据人类视觉系统的特性,在小波分解的低频域中,采用邻域均值代替单个小波系数进行估计和量化的方法,将水印自适应地嵌入低频域小波系数中;最后对该算法进行了仿真实验。实验表明该算法对图像的各种常规处理都具有较好的鲁棒性,与邵亚非等人的水印算法相比,该算法在水印容量、不可见性、鲁棒性上有更大的协调性。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。