一种基于特征的抗剪裁盲水印算法

为了提高水印抗剪裁攻击的鲁棒性,提出了一种基于特征的方法,用来辅助决定水印的嵌入和提取的位置,并根据人类视觉的掩蔽特性,在较复杂的块增加嵌入量,而在DCT域的中低频带嵌入二值图像水印,并通过标志位的嵌入来辅助水印的提取,该算法除了对JPEG、模糊等图像操作具有很好的抵抗能力外,同时对裁剪也具有很好的鲁棒性。目前在许多水印嵌入算法中,当对剪切图像进行水印提取时,图像的大小和像素相对坐标均未发生改变;而本文对剪裁后的图像所进行的水印提取则是在图像的大小和像素的相对坐标均是未知的情况下进行的。实验结果证明,该算法是一种行之有效的盲水印算法。     

基于HVS和量化的自适应盲水印算法

提出了一种基于HVS和量化的自适应盲水印算法,基于HVS的视觉模型使用亮度掩蔽系数,纹理掩蔽系数,频率掩蔽系数来自适应地调整水印的嵌入强度。算法选择在DCT域,通过用JPEG量化表量化DCT系数,比较量化后的DC系数|DC|与选定的量化后的AC系数|AC|之间的关系来嵌入和提取水印,并实现了水印的盲检测。由于DCT系数基于JPEG量化表来量化,对JPEG压缩具有很好的抵抗能力,对叠加噪声、模糊等常规的图像操作也具有很好的鲁棒性。实验结果证明,该算法是一种行之有效的方法。     

一种DCT中频水印嵌入与提取方法

数字水印在保护图像的所有权和软件的版权等方面得到了广泛的应用。一个实用的数字水印算法应该既能保证图像具有良好的可视性的同时,又要有很好的鲁棒性。文章针对这一特点提出了一种新颖的水印嵌入方法,即通过对比随机选定的DCT中频系数来嵌入水印。实验结果表明,该算法具有很好的视觉效果,并且对剪切、模糊、噪声、锐化和JPEG压缩等图像操作具有较好的鲁棒性。