基于LDPC码的数字图像水印技术研究

图像水印系统和通信系统的模式具有相似性。为了提高数字水印的鲁棒性和降低传输过程的差错,在研究低密度奇偶校验码(low density parity check,LDPC)在数字水印中的应用的基础上,提出了一种基于LDPC码的图像数字水印技术。该技术利用了LDPC码的纠错性能和图像的人眼视觉特性,实现了静止图像中数字水印的嵌入和提取;实验结果表明,该技术不仅降低了水印在传输过程中的差错率,而且可以达到提高埋藏水印的鲁棒性和隐匿性的目的。     

不规则LDPC码在数字水印中的应用

数字水印在传播过程中会受到信道的干扰,而不规则LDPC码在信道纠错方面有不错的性能,可将不规则LDPC码与数字水印技术相结合,先对数字水印进行LDPC编码,然后对宿主图像进行小波变换和SVD分解,将水印嵌入。实验结果表明,该算法降低了水印在传输过程中的误码率,具有很强的鲁棒性和不可见性。     

基于纠错码和小波变换的彩色图像水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性和降低传输过程中的差错,在研究将纠错编码应用于数字水印的基础上, 提出了一种基于BCH 码（或汉明码）和小波变换的彩色图像数字水印算法．该算法利用BCH 码（或汉明码）的纠 错性能,对水印图像进行混沌置乱预处理,实现了彩色图像中数字水印的嵌入和提取．仿真实验结果表明该算法具 有良好的不可见性,而且能抵抗多种攻击,比未采用纠错编码的同一水印算法具有更好的鲁棒性,且基于BCH 码 的算法性能要优于基于汉明码的算法．     

一种基于Turbo码和DWT的数字水印方案

为了减少数字水印在传输过程中的差错,改善水印系统的稳健性,本文将纠错编码引入到数字水印中,提出了一种基于Turbo码和离散小波变换的数字水印方案。原始水印在嵌入之前先进行Turbo编码,然后把编码后的水印信息嵌入到宿主图像小波分解后中频子带的小波系数里,在接收端通过Turbo译码来恢复原始水印。仿真实验结果证明了本文提出的方案比采用汉明码、BCH码等其它编码所实现的水印具有更好的不可感知性和稳健性。     

TURBO码在数字水印鲁棒算法中的应用

Turbo码在低信噪比时具有优异的纠错性能,已经成为通信研究的前沿。一个典型的数字水印系统从原理上可等效为一个通信系统。针对在图像中嵌入大容量水印难度大的问题,提出把Turbo码应用到数字水印系统中,用来提高水印系统的鲁棒性,在算法中采用标志位信息的增强方式,提取秘密信息;采用Turbo码译码方法,以恢复原始的水印。实验结果表明,改进后的方案明显优于原方案,特别是在高斯噪声影响下。     

一种图像数字水印生成及检测方法

本文提出了一种图像数字水印的生成及检测方法,通过水印控制码对图像水印加以控制,产生8＊8子图块。经过实验发现该方法准确简单,具有很强的抗压缩鲁棒性。     

MPEG-4码流中的数字水印

基于视频码流内嵌入数字水印典型系统H&G算法的基础,提出了在MPEG-4码流中嵌入数字水印的一种新算法。该算法在MPEG-4视频流中,根据局部图像特性调整水印嵌入的局部强度以达到水印鲁棒性的最大化和视频质量影响的最小化;同时构造了具有纠错功能的水印信息并且在水印信息提取过程中采用了信号合并技术得到了较高的正确率。计算机试验表明此算法与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小.并证明信号合并技术具有很好的提取水印能力。     

数字水印算法的鲁棒性和不可见性研究

研究用于数字图像版权保护的数字水印算法。由于数字图像的直观可见性,嵌入其中并对其进行版权保护的数字水印需要隐藏在图像内,但传统的数字水印算法不能兼顾实现鲁棒性和不可见性,造成水印的抗攻击能力不强。为了解决上述难题,提出了一种基于邻域均值的水印算法,首先对原数字图像进行多尺度Contourlet域变换,将图像分解为多个子带,便于增强嵌入水印的鲁棒性,然后对水印图像进行Arnold变换并加密,根据邻域均值量化算法选取图像中重要区域嵌入水印,保证嵌入水印的不可见性,最终实现水印的有效嵌入。实验证明,这种方法能够兼顾数字水印的鲁棒性和不可见性,提高了水印的抗攻击能力,取得了满意的结果。     

基于图像分割的抗压缩与抗几何攻击数字水印

本文介绍了数字水印的工作原理和典型算法。由于数字图像在互联网中传播可能会面临压缩和几何攻击,本文着重阐述了抗压缩与抗几何攻击数字水印方案,比较了该方案的不可见性和鲁棒性,该方案在图像传输中有着重要的意义。     

基于小波分解的图像数字水印算法

数字水印是多媒体数字产品版权保护的重要技术之一。为了提高数字水印的鲁棒性，文中提出了一种在小波变换域中向图像嵌入水印的方法，而且该方法在水印提取时不需要原始图像。嵌入前对水印图像进行了Amold置乱，消除像素的空间相关性，增强了图像抗攻击能力，提高了水印安全性。实验证明，算法对压缩、加噪、剪切等具有较高的鲁棒性。     

一种新的大容量数字音频水印嵌入算法

提出了一种新的大容量数字音频水印嵌入算法．该算法具有以下特点：（1）以整型小波变换为基础，不仅降低了舍入误差，而且提高了音频水印的嵌入与检测速度；（2）采纳分段变换及整体修改策略，增强了数字水印嵌入的稳定性；（3）以灰度图像作为数字水印，不仅数据容量大，而且更具层次感和多样性；（4）以保证不可感知性和鲁棒性的良好平衡为前提，实现了数字水印的盲检测．仿真实验表明：所提出的算法不仅具有较好的不可感知性，而且对诸如重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

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Hopfield神经网络的盲检测数字水印

提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时,通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息,再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印,实现了水印的盲检测。     

基于压缩传感和LDPC码的图像水印算法研究

现有的数字水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足,提出一种新的水印算法.该算法通过对原始图像进行线性随机投影,得到的压缩测量值经过LDPC(Low Density Parity Check,低密度奇偶校验码)编码,以水印方式嵌入到原始图像中;篡改检测时,同样对篡改图像进行线性随机投影,得到的测量值作为边信息,对提取的水印进行LDPC译码.通过估计原始图像和篡改图像的压缩测量值,并求解一个l1范数问题,实现图像的篡改检测.仿真实验证明,该算法不仅具有较强的抗攻击能力,还具有较好的篡改检测能力.     

基于内容的自适应小波域数字音频水印算法研究

以整型提升小波变换、静态图像压缩编码、人类听觉系统（HAS）为基础，提出了一种将灰度图像（即二维数字水印）嵌入到数字音频信号的新水印算法．该算法具有以下特点：（1）应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字音频水印算法；（2）充分利用人类听觉系统（HAS），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）二维数字水印的提取不需要原始音频信号．仿真实验表明：该自适应数字音频水印算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于伪Zernike矩和Contourlet变换的抗几何攻击图像水印算法

在研究Contourlet变换和伪Zernike矩理论的基础上,提出了一种新颖的抗几何攻击数字图像水印算法。该算法首先 用Contourlet变换处理 原始图像,提取出图像的低频区域;然后依据人眼的视觉特性以及嵌入水印前、后系数的相关性,采取量化调制伪Zernike矩的幅值将数字水印信息嵌入图像的低频区域中。其无须借助于原始图像,就能进行水印提取,实现真正的盲检测。实验结果表明,该算法对平移变换的抵抗力最强,对旋转和缩放也有很好的抵抗力,而且经过JPEG压缩之后,数字水印也不会失真。     

Digital watermarking algorithm based on Kalman filtering and image fusion

A digital watermarking algorithm based on Kalman filter and image fusion is proposed. The digital watermarking can be viewed as a process that embedding a weak signal (watermark) to a strong signal (original image), so the process of watermarking can be viewed as a process of image fusion. In the proposed watermarking algorithm, the watermark embedding and extraction process are expressed as the state estimate process, and Kalman filter is used as an optimal estimation algorithm in the process of image fusion. An optimal estimation model is built according to the watermark image and the original image, and then the state equation and the corresponding measurement equation are built. The optimal estimation is archived in case of the minimum estimation error variance. Crossentropy and mutual information are used to evaluate the performance of image fusion. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance in both robustness and invisibility.     

一种基于自适应量化的半脆弱图像水印算法

提出了一种基于自适应量化的半脆弱图像水印嵌入方案，能够在不参考原始载体的情况下对数字图像同时进行版权保护和内容认证．该半脆弱水印嵌入方案具有以下特点：（1）抽取并利用了原数字水印的特征信息（作为辅助水印）；（2）采纳了基于人眼视觉特性的自适应量化策略；（3）数字水印信息的提取不需要原始载体图像；（4）采用整型提升小波变换，克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题；（5）能够同时进行版权保护与内容认证，并可确定篡改发生区域．仿真实验表明：该小波域水印嵌入方案不仅对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理具有较好鲁棒性。而且能够对替换等恶意图像篡改做出报警反应，同时其误检率与漏检率等关键技术指标均优于现有半脆弱水印嵌入算法．