基于SVD与几何矫正的水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出一种基于SVD和几何矫正的鲁棒水印算法。通过量化图像每个子块中的第1个奇异值嵌入水印,利用遗传算法搜索量化步长的最优解。在提取水印时,引入几何矩和DFT变换估计几何变换参数,从而矫正测试图像。实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与几何攻击方面均具有较好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的双重变换域图像水印算法

提出了一种基于奇异值分解的离散小波和离散余弦双重变换域数字图像水印算法。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的水印不可见性,而且对常规攻击和几何攻击都具有较好的鲁棒性,且该算法采用灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

一种抗几何攻击的数字水印新算法

数字水印在应用中会受到很多种攻击,其中几何攻击是危害比较大的一种攻击,它直接导致水印无法被识别,从而使版权保护失效.本文提出了一种利用了离散小波变换和离散余弦变换并结合奇异值分解的数字水印算法,实验证明该算法时几何攻击的抵抗效果十分明显,提高了数字水印的安全性.     

一种改进的抗几何攻击的数字图像水印算法

利用奇异值分解的特性,提出了一种改进的基于奇异值分解的数字水印算法。该算法通过设定采样的起始和终止参数,对图像的频域幅度值进行有选择的部分采样。然后利用采样后的数据构造嵌入水印的数据矩阵,并对数据矩阵进行分块奇异值分解,获取一个由次大奇异值组成的数字序列。最后通过可调强度的加性方法,在次大奇异值上嵌入水印信息。依靠数据矩阵的采样构造方式和次大奇异值的几何攻击不变性实现了数字水印的抗几何攻击性。实验结果表明,该方法较传统方法而言有更高的灵活性和鲁棒性。     

基于SIFT的DCT域抗几何攻击水印算法

针对几何攻击的特点,提出一种基于SIFT变换的鲁棒水印算法.嵌入过程中,在图像的兴趣区域寻找合适的关键点,利用交流系数关系在DCT域重复嵌入水印.提取过程充分利用SIFT关键点对旋转、尺度缩放等的不变性,对隐秘图像进行校正,找出水印嵌入位置,并提取水印,与原始水印进行相似度判定.实验结果表明,基于SIFT变换的水印算法对常见几何攻击有较强的鲁棒性.     

一种改进的抗几何攻击彩色图像水印算法

提出一种基于加速鲁棒性特征算法（Speed-Up Robust Features,SURF）的抗几何攻击彩色图像水印算法。首先,在彩色图像中的红色分量中检测SURF特征点,并且生成SURF特征描述算子。然后,利用二级离散小波变换（Discrete Wave-let Transform,DWT）得到图像蓝色以及绿色分量的低频信息,并对其进行奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）。最后将经过一级小波变换后的水印图像对应嵌入彩色图像蓝色分量和绿色分量的低频区域之中。实验结果表明,嵌入水印后的图像在经过几何攻击后,其提取的水印与原水印仍具有较高的相似度,该算法具有较好的鲁棒性。     

一种基于DCT—SVD域灰度级的盲水印算法

本文首先应用Arnold变换和一种快速的Arnold反变换对水印图像进行加密，进而应用分块的量化SVD嵌入法对DCT块系数进行调整．提出了一种新的灰度级的盲水印算法，较好的解决了灰度水印鲁棒性和透明性之间的矛盾。实验结果证明．该算法对JPEG压缩、裁剪等常见的处理操作有较好的鲁棒性。     

一种基于DCT-SVD域灰度级的盲水印算法

本文首先应用Arnold变换和一种快速的Arnold反变换对水印图像进行加密,进而应用分块的量化SVD嵌入法对DCT块系数进行调整,提出了一种新的灰度级的盲水印算法,较好的解决了灰度水印鲁棒性和透明性之间的矛盾。实验结果证明,该算法对JPEG压缩、裁剪等常见的处理操作有较好的鲁棒性。     

基于有限脊波变换的抗几何攻击图像水印

根据脊波变换在方向识别上的优越性,提出了一种基于有限脊波变换的抗几何攻击图像水印方法。该方法先将原始图像进行一级脊波分解,再将经过三级小波分解后的水印嵌入到图像脊波系数中,以实现图像重构。实验结果表明,该方法能够抵抗旋转、缩放和平移、剪切类几何攻击,同时对JPEG压缩、中值滤波、高斯噪声、椒盐噪声等常见的攻击具有良好的鲁棒性。     

基于混沌的Contourlet域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击性和自适应性,提出了一种基于混沌的Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行Contourlet变换,并对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据HVS原理自适应地将混沌加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中;最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印图像的特征点。水印提取时利用受攻击前后图像的特征点矫正图像的几何变形。实验表明,该算法对JPEG压缩、滤波、加噪、旋转、缩放和平移等常规的图像处理和几何攻击具有很强的鲁棒性。     

基于奇异值分解的、抗几何失真的数字水印算法

许多现有的适用于图像的数字水印对几何失真都是很敏感的。尤其是此类失真会严重妨碍对水印的盲提取。为此，提出了一种基于奇异值分解的数字水印算法，它对常见的几何失真是稳健的。此水印是被嵌入到图像分解后的奇异值之中。根据奇异值分解的代数性质，严格证明了嵌入了水印的图像在受到转置、镜像、旋转、放大和平移等几何失真后，其奇异值是不变的。在经过了上述的几何失真、一般的信号处理操作或JPEG压缩以后，嵌入的水印能够被可靠地提取和检测。实验结果表明本算法具有很好的稳健性。     

一种基于奇异值分解的稳健数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解的数字水印算法,它对常见的失真是稳健的。由服从标准正态分布的随机数组成的水印被嵌入到图像分解后的奇异值中。实验结果表明本算法具有很好的稳健性。在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩以后,嵌入的水印能够被可靠地提取和检测。特别地,本算法对转置、行(列)镜像、直角旋转、行(列)整数倍放大和有填充平移等几何失真具有不变性。     

基于Cartesian矩的水印图像矫正算法

提出了一种水印图像矫正算法。该算法利用水印图像几何变换前后的Cartesian矩计算出水印图像缩放的尺度因子、旋转角度和平移参数,实现了对水印图像几何失真的快速矫正,不但可以校正水印图像的旋转失真、缩放失真和平移失真,还能有效地矫正联合失真。实验表明,该算法矫正精度高、性能稳定、计算量小,可以快速准确地矫正水印图像的高强度几何失真和联合失真。     

基于混沌变换的SVD图像水印算法

数字水印技术向多媒体数字作品中加入秘密信息并对其进行判定区分,从而起到保护版权作用。分析了奇异值分解的图像矩阵特性,基于混沌变换加密,实现SVD变换域内的有意义数字水印。实验结果表明了分块SVD图像水印算法的有效性和稳健性。     

基于直方图不变矩和奇异值分解的图像认证方法

该文提出了一种能够对图像进行篡改检测与篡改定位的新方法。首先对图像进行分块,分别提取每块图像的直方图不变矩,组合起来作为数字水印,然后利用奇异值分解的方法将这些水印嵌入到原图像中。试验结果表明这种算法适用于BMP图像篡改检测,并可准确确定被篡改的位置,并且该算法抗几何攻击性的能力强。     

一种改进的基于W-SVD的水印算法

在水印算法中用奇异值分解可以提高图像的抗几何失真性,但它对椒盐、高斯、滤波等攻击的抵抗能力却很弱.对原有的基于SVD的水印算法进行改进,提出基于W-SVD的水印算法,即在小波分解的基础上进行奇异值分解.实验证明,改进后的水印算法在保持强的抗几何失真性的同时对椒盐、高斯、滤波等攻击的鲁棒性也有提高.     

基于等距映射的视频水印算法

提出一种基于等距映射的视频水印算法,利用等距映射把原始视频各帧投影到二维平面上并应用奇异值分解把水印信息嵌入到视频帧与其在二维平面上投影点之间的差值上。实验证明,该算法对随机噪声干扰和诸如旋转、平移、裁剪等空间同步失真的攻击以及帧丢弃、帧插入等时间同步失真具有较好的鲁棒性。     

一种基于奇异值分解的盲水印

随着计算机和因特网技术的发展，数字水印技术开始广泛应用于数字图像、音频、视频和多媒体产品的版权保护。一种基于分块SVD的数字水印算法被提出，原始图像先进行分块SVD分解，选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入水印，在水印检测过程中不需要原始图像。同时还通过误差分析直接导出了，量化强度和信噪比的数学公式从而对选择量化强度有了理论指导。实验结论和攻击测试表明，算法对如JPEG有损压缩、中值滤波、亚抽样、低通滤波等各种的图像降级处理有很强的稳健性，同时它还对图像尺寸大小没有任何限制。