一种基于NCG和SVD的数字视频水印算法

目前关于奇异值分解水印算法很多,大部分不能实现水印盲提取,并且有关视频水印的SVD算法也不多.基于视频水印的这种现实,现提出了一种基于NCG、SVD的数字视频水印算法.首先计算每帧的NCG值,用NCG值对视频帧进行分类,选择具有NCG阚值特征的帧.然后对每帧实施分块SVD,在sVD奇异值矩阵中取第二个元素组成新的矩阵.然后对新矩阵实施DCT变换,更改其中的一对DCT中频系数而嵌入水印.仿真实验表明,该算法具有较好的透明性,能实现水印盲检测,可抵抗常见的各种攻击,如裁剪、高斯、泊声噪声等.     

基于DWT-DCT-SVD的鲁棒盲视频水印算法

为更有效地保护多媒体数据,文中提出了一种基于DWT(discrete wavelet transform)、DCT(discrete cosine transform)与SVD(singular value decomposition)结合的盲视频水印算法.利用视频帧内的R、G通道的颜色差值进行关键帧的快速选取,将关键帧的B分量进行多级离散小波变换,对变换后的子带进行Arnold置乱,将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中.当嵌入水印视频受到攻击时,利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性,用嵌入水印视频关键帧的G分量代替原始视频关键帧的B分量,实现水印的盲提取.实验结果表明,该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG(moving pictures experts group)压缩等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于分块SVD变换域下的图像盲水印算法

提出了一种新的基于分块奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法. 该算法充分利用了SVD和DWT的特性,首先对原始图像分块进行SVD分解,提取每一块主要的奇异值进行小波变换,最后采用量化的方法将Arnold置乱后的水印嵌入到小波域的LL子带. 经过实验,该算法能够实现水印的盲提取,能够对JPEG压缩、椒盐噪声干扰、高斯噪声干扰、图像剪切等有较好的鲁棒性.     

基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法

为了解决奇异值分解（singular value decomposition, SVD）算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制（quantization index modulation,QIM）均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）,以及对变换后的近似部分系数进行SVD分解,使用μ律压缩函数压缩分解后的最大奇异值,用QIM的方法嵌入二值水印。算法只用到了最大奇异值,可以盲提取水印,消除因传输原始载体图像产生的不安全性,μ律压缩技术也减小了嵌入水印对原始载体图像的扰乱。仿真实验结果表明,该算法保持了较高的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、联合图像专家小组（joint photographic experts group,JPEG）压缩、缩放等常见攻击具有更强的鲁棒性。     

基于奇异值分解与小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法。对载体图像的二级DWT后的低频子带LL2进行2×2分块,对每一小块进行SVD分解,根据二值水印信息,采用量化步长S量化每小块的最大奇异值,将水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、滤波攻击、缩放攻击、JPEG压缩攻击等。     

抗H.264压缩的鲁棒视频水印算法

本文提出了一种基于分块离散余弦变换(DCT)、奇异值分解(SVD)和粒子群优化算法(PSO)的鲁棒视频水印方案.在其嵌入方案中,利用DC系数和奇异值的稳定性,首先将帧内所有块的DC系数置乱,并进行4×4奇异值分解,调制第3大奇异值实现水印的嵌入,由粒子群优化算法得到合适的水印嵌入强度.实验结果表明,相对于固定的嵌入强度,采用粒子群优化算法可以在保持原有视频序列视觉质量的基础上,提高水印自身的鲁棒性.同时算法能够有效抵抗H.264压缩.     

ASIFT与SVD相结合的Contourlet域的抗几何攻击视频双水印算法

为平衡数字水印技术中的鲁棒性与透明性,提出基于仿射尺度不变特征变换(ASIFT)与奇异值分解(SVD)结合的Contourlet域视频双水印算法。首先,利用卡尔曼滤波器将视频帧内的运动物体进行分离获取运动宏块,对运动宏块进行Contourlet变换;其次,利用奇异值分解对图像的信号攻击存在较高的稳定性和低频子带系数直方图在旋转、缩放等几何攻击具有较强的鲁棒性,自适应地将混沌水印序列分别嵌入到高频子带奇异值矩阵和低频子带系数中;最后,以ASIFT的尺度和方向不变性作为触发器,用于判断嵌有水印的视频遭受的攻击类型。本文算法能保证嵌入水印的视频帧的峰值信噪比值(PSNR)在70 dB以上,水印的嵌入量达到240×360 bit。实验结果表明本文的算法能够保证水印的不可见性的同时针对几何攻击和信号攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于DWT和SIFT的鲁棒图像水印算法

为了提高数字图像水印的不可见性和鲁棒性,文章提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)和尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的数字图像水印算法。该算法首先利用DWT找出原始图像中纹理较复杂区域,再在所找出的纹理复杂区域中提取出不变特征点;通过自适应确定局部特征区域,并对特征区域进行一级DWT,取其低频部分进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD);最后对待嵌入水印图像进行Arnold置乱,把置乱后的一维水印信息进行SVD并通过加性准则嵌入到原始图像的奇异值中,以实现水印的嵌入。仿真结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规攻击和一般的几何攻击有较高的鲁棒性。     

基于DT-CWT和SVD的鲁棒音频水印算法

在音频检索中为了利用音频水印进行信息标注,以及有效地权衡音频水印的嵌入容量、透明性和鲁棒性之间的关系,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和奇异值分解(SVD)的鲁棒音频水印算法.首先提取原始语音的音频指纹作为音频水印;然后通过基于能量的嵌入位置选择来确定水印嵌入帧,进行4级DT-CWT后选取高频分量分段进行SVD;最后通过量化的方法在奇异值矩阵的奇异值中嵌入水印信息.实验结果表明:该算法具有较强的鲁棒性和透明性,并具有较高的嵌入容量,可以很好地满足信息标注的需要.     

基于DCT—SVD抗几何变换的扩频水印算法研究

提出了一种基于奇异值分解（SVD）的扩频水印算法,该算法将原始图像分块DCT变换,对每块DCT系数进行SVD分解,得到奇异值。水印采用重复码,用秘钥产生的伪随机序列对其进行扩频得到扩频后的水印序列。通过使用量化步长,修改最大奇异值实现水印的嵌入,同时结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标。实验证明,由于使用了扩频技术,水印提取正确率很高,具有很好的鲁棒性,对噪声、滤波、压缩和剪切都有很强的抵抗力。对于旋转攻击,通过估算旋转角度,运用扩频技术和SVD使得水印提取正确率得到很大提高。     

基于奇异值分解的图像融合水印算法

基于奇异值分解在图像处理中的特性，提出了一种鲁棒性较强的图像融合水印算法。再充分利用视觉感知的各种掩蔽特性进行保密信息的嵌入，使水印有很强的不可视性。并且本方案仅选择了中频小波域进行融合，从而提高了对于JPEG压缩，剪切等攻击的抵抗能力。     

基于DWT-SVD的数字水印嵌入方法

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。本文提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印仍是二值图像或灰度图像,并且水印提取过程只实现了水印图像的提取而不能恢复原始宿主图像的问题,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法.水印提取过程无需原始宿主图像和原始水印图像,仅利用嵌有水印的图像就能同时恢复原始水印图像和原始宿主图像.该算法对彩色水印的R、G...     

混合DWT和SVD的数字水印算法

文中提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的新的数字水印方法. 首先宿主图像被均匀分割成四块,对每一块进行一层小波分解,得到每一块的低频子带,再对每一低频子带进行奇异值分解,得到各低频子带的奇异值. 水印图像经过Arnold变换预处理后也进行奇异值分解,将得到的奇异值分别以一定的强度嵌入到宿主图像每一块低频子带的奇异值中,再进行反变换、拼接操作即可得到嵌入水印后的图像,实验结果表明,本文提出的方法,对噪声、剪切、滤波、JPEG压缩等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性.     

基于小波变换和模糊聚类的自适应水印嵌入方法

利用人类视觉系统(HVS)的掩蔽效应和小波多分辨率分析的特点,作者提出了一种通过在图象的小波域的细节部分进行模糊聚类来寻找适合嵌入水印的位置,再用隶属度作为嵌 入强度来嵌入水印的新的数字水印嵌入算法.实验表明该方法能在保持图象质量的前提下提高水印的鲁棒性.     

基于LDPC码的盲视频水印算法研究

根据视频水印系统和数字通信系统相似的特性,提出了一种基于LDPC码的盲视频水印算法.水印信息经随机置换与LDPC编码,对经过二次整数变换之后的直流分量进行修改实现水印的嵌入.为了兼顾水印的不可见性与鲁棒性的要求,根据水印长度和变换之后系数的大小自适应地选择嵌入水印的组及系数的改变强度.实验结果表明,该算法能够保证很好的视频质量,视频帧的PSNR值高于50 dB,并实现了水印的盲提取.对于常见的视频攻击有较强的鲁棒性,在码率高于汉明界推导出的下限的情况下,算法鲁棒性随着码率的减小而增强.     

一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法

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,然后对原始图像和置乱后的水印图像进行小波分解,并根据马尔可夫随机场对图像视觉效果建模,在该模型下求取每个低频系数的允许失真值,利用允许失真值调整水印嵌入位置和强度,从而达到自适应地嵌入水印的目的.最后,将所得的水印图像的低频系数嵌入选定的原始图像.     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.