一种新的自适应音频数字水印算法

提出了一种新的自适应音频数字水印算法，它首先将视觉上可辨的二值水印图像降为一维序列，再将水印序列与m序列做扩频调制，最后对语音信号进行分段离散余弦变换，把经过调制的水印信息自适应地嵌入到变换域绝对值最大的系数上，仿真实验证明了算法的稳健性和不可觉察性。     

彩色图像YCbCr域自适应数字水印算法

提出了一种用MATLAB实现的彩色图像水印算法。利用彩色图像在YCbCr域内对色差分量的DCT系数的改变加入水印,将色差分量矩阵进行8×8分块,根据每个小块内边缘点的密度将所有小块分成两类,不同类的小块分别按照不同的拉伸因子,加入水印信息。由于水印加入过程中考虑到人类视觉系统的纹理掩蔽功能,使得添加的水印具有自适应性。经试验测试,提出的算法实现的水印对于诸如JPEG压缩、放大缩小等常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

自适应彩色图像水印算法

提出了一种基于DCT的自适应彩色图像水印算法，算法中设计了多个自适应因子，能够根据图像的局部特征自动调整水印嵌入的强度，在保证水印不可见的前提下，实现水印信号最大程度的嵌入，数字水印算法(特别是当水印图像和原图像都是彩色图像时)的一个重大突破是将彩色水印图像平面化，使得水印信号的健壮性得到很大程度的提高。     

一种基于小波变换域的数字水印算法

水印的鲁棒性是目前数字水印研究的热点,设计鲁棒水印的重要性在于,即使含有水印的多媒体信息遭到了试图去除水印的攻击,例如压缩和加噪,也能够完全检测出其中所嵌入的水印,因而鲁棒水印在数字产品版权保护中具有十分重要的意义,文中研究了基于小波变换域的数字水印算法,通过将原始图像进行3级小波分解,然后选取中频带嵌入数字水印,通过定义小波系数与水印嵌入强度因子之间的函数关系,提出了一种自适应于原始图像特征的数字图像水印算法,实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、中值滤波、加噪等具有较好的鲁棒性。     

基于二维小波变换的双彩色图像数字水印算法

在一般水印研究的研究上，提出了一种基于离散小波变换（DWT）的双彩色图像水印算法（DCIW），通过不同色彩空间的相互转换，利用二维DWT变换对图像进行多尺度分解，将彩色数字水印图像植入彩色图像中，并通过滤波过程，能将彩色水印图像完整地抽取出来，通过多项实验证明，该算法对剪切、有损压缩、平滑、放缩等操作均具有较强的鲁棒性。     

基于LAB色彩空间和DWT的数字水印算法

为了解决电子产品印刷盗版的问题,提出了基于LAB色彩空间和DW T的彩色图像数字水印算法。算法将水印置乱后嵌入到LAB色彩空间的亮度L分量的小波分解系数。实验证明,选择LAB色彩空间的亮度L分量比选择Y IQ色彩空间的Y分量嵌入水印具有更好的实验效果。所提出的算法对常用的图像处理如JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击具有较好的鲁棒性、不可见性和安全性。     

一种基于图像区域特征分类的数字水印算法

数字水印是一种新型的数字媒体版权保护技术，提出了一种基于图像区域特性分类的数字水印算法，它利用图像区域特征分类结果对水印的嵌入强度进行自适应调制，从而在确保水印不可见性的同时有效地增强了水印的强度。实验表明，该算法对JPEG压缩，亮度改变，对比度改变，Gamma校正，直方图均衡，剪切等具有较强的鲁棒性。     

基于Arnold置乱的双彩色图像水印研究方案

针对作为版权保护的数字水印技术存在的问题,根据彩色图像的特点,通过对数字水印算法的分析,利用Arnold置乱和归一化方法对水印图像进行预处理,使水印图像更适合于嵌入需要.在嵌入过程中,利用DCT变换、局部复杂度因子、灰度均值和嵌入能量等处理方法,使得嵌入算法能够更好地均衡水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾.模拟结果表明,实现了将大信息量的彩色水印嵌入到彩色图像中的水印技术,达到了不可见性和鲁棒性之间的均衡.     

基于扩频技术的自适应数字水印研究

基于扩频技术研究了数字图像水印的相关特性，采用直接序列扩频技术对水印信号进行频谱扩展，然后通过基于空间视觉掩盖的可感知噪声阈值矩阵JND门限决定水印强度和嵌入位置，实现了空域中图像自适应的水印算法。实验证明数字水印保证了人眼视觉不可察觉性，并且对包括JPEG压缩、均值滤波、亚抽样等具有很强的稳健性。     

基于时空二维混沌的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于时空混沌的离散余弦变换域(DCT域)自适应彩色图像水印算法.算法采用时空混沌模型生成混沌序列对二值水印进行置乱加密,同时结合改进的人类视觉模型(HVS)图像块分类方法和彩色图像RGB分量特点确定水印嵌入强度,最后,水印被重复嵌入到彩色图像RGB各个分量DCT中频变换系数中.实验结果表明,该算法对于抵抗各种噪声、滤波和压缩等攻击具有非常好的鲁棒性,在分别遭受压缩比为30%、剪切掉25%的攻击时,仍能提取出相似度为0.914和0.869的水印.     

一种基于视觉模型的DCT数字水印算法

提出了一种水印系统与人眼视觉模型相结合的离散余弦变换数字水印算法。该算法利用了人眼视觉模型（HVS）来选取水印嵌入区域，使其既能够保证水印信息的鲁棒性又能够满足其不可见性。利用基于能量关系的算法进行水印嵌入。最后进行了仿真实验，嵌入水印的图像中很难发现水印的痕迹，具有较高的清晰度。     

基于Watson感知模型的DCT变换数字水印算法

基于8×8DCT分块变换,根据Watson模型的灵敏度表将水印嵌入到DCT域的低频和中频部分．为了提高安全性,根据扩频技术对原始水印进行预处理．描述了所提出的算法实例,并进行了仿真实验,对嵌入水印的图像进行了一系列恶意攻击实验．结果表明。该算法能较好地抵抗剪切、模糊、噪声、锐化等图像处理操作,具有良好的鲁棒性和不可见性．     

一种DC系数的自适应水印算法

根据HVS的特性和DCT系数的特点,提出了一种基于DC系数的自适应水印嵌入方案。仿真实验表明:该算法具有良好的不可见性,并且在抵抗剪切操作以及噪声、滤波和JPEG压缩等常见的信号处理,表现出较强的鲁棒性。     

基于DCT系数量化的公开水印方案

在图像的 DCT域嵌入和提取水印的研究中 ,提出了对一幅灰度图像进行压缩、纠错编码等预处理后作为水印信号 ,然后对载体图像的 DCT系数进行量化 ,并根据水印值对其进行调整 ,从而将水印嵌入到载体图像的 DCT系数中 ,水印检测过程完全不需要原始图像的参与。实验结果表明 ,嵌入水印后的载体图像没有肉眼可觉察的明显变化 ,且在经过 JPEG压缩、缩放、剪切等常见的图像处理后 ,仍能检测水印的存在并恢复出水印图像 ,说明水印具有较好的透明性和稳健性。     

基于视频帧的彩色水印嵌入算法研究

为了增强水印的内容认证性,提出了视频帧中嵌入彩色水印的算法.先分别选取I帧的单色通道做DCT变换,分块后提取奇异值,将彩色水印的对应通道层做DWT变换,对低频区域置乱后提取奇异值,再将水印奇异值嵌入到载体奇异值中,然后由三色通道合成水印视频图像.最后进行了攻击实验,实验结果表明,该算法具有较好的水印提取能力和一定的鲁棒性.     

基于小波域的视频水印算法

该文基于小波变换特性，根据物体的运动和视频信号内容的纹理复杂度，将小波系数进行分类，根据分类结果并利用相邻帧的统计特性，将水印嵌入小波的低频子带中。仿真实验结果表明该视频水印嵌入算法对于多种攻击，如MPEG压缩编码、丢帧和帧重组等具有很好的稳健性。     

基于DCT和量化的彩色图像数字水印算法

给出了一种在DCT域中嵌入彩色图像数字水印的算法，首先对水印进行预处理，嵌入时将原始图像红、绿、蓝三个分量分别作DCT变换，选取变换后的低频系数作为嵌入系数，采用量化的方法嵌入水印。算法对于常见的图像攻击，特别是对图像的JPEG压缩具有较好的抵抗性。     

基于IPHONE手机图像的数字水印算法

移动通信的发展使手机彩色图像被广泛使用,针对IPHONE平台手机拍摄的彩色图像,提出了基于小波分解、离散余弦变换、奇异值分解的彩色图像水印算法。算法对手机所拍摄的图像进行版权保护,首先将手机所处的GPS位置信息进行编码作为水印信息,然后将该信息嵌入图像的频域系数中,得到嵌入位置信息的彩色图像,最后,在图传输后,接收方可通过检测水印信息知道传输者的GPS位置信息。实验证明该算法是有效的,可在一定程度上抵抗手机特定环境下由传输工具QQ、微博、微信带来的图像压缩和缩放攻击等。