DCT与SVD相融合的抗剪切攻击水印算法

为了提高水印系统抗剪切攻击的能力,设计了多变换域相融合的抗剪切水印算法.该算法中,用在宿主图像的每个分割区域中提取经DCT变换的最大系数值构成矩阵,再在此矩阵的SVD变换域中植入已加密的水印信息.实验结果表明,DCT与SVD相融合的水印算法不仅能够完全抵抗单一的剪切攻击,而且对常规图像处理和局部剪切联合攻击的抵抗性也较强,甚至在经过多个联合几何攻击后仍能提取清晰的水印.     

基于DCT域的增益不变量化的数字图像水印算法

提出一种新的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的增益不变量化索引调制的数字图像水印算法.该算法根据DCT域中DC分量的稳健性,将水印信息采用增益不变的量化嵌入DC分量中,并通过最小距离公式进行水印提取.水印被量化嵌入,提取水印信息无需原载体图像,算法能对水印信息盲提取.实验结果表明,与其他数字水印算法相比,算法有较好的透明性,并对JPEG图像压缩、高斯噪声、中值滤波、泊松噪声、椒盐噪声、缩放等常见图像攻击有很强的鲁棒性.     

基于粒子群优化的DCT域盲水印算法

提出了一种基于粒子群优化的DCT域盲水印算法.该算法采用粒子群优化在图像DCT变换域中寻找最优的水印嵌入位置,并综合考虑不可见性和鲁棒性两个数字水印基本要求,以PSNR值和NC值的线性组合为适应度函数.根据粒子群算法得到的最优值,将水印信息嵌入到图像分块的DCT变换的AC系数中.实验结果表明,在满足水印不可见性同时,算法在噪声,压缩,裁剪等攻击下具有较好的鲁棒性.     

基于DCT域的特定系数关系的盲水印算法

文章提出了一种基于DCT变换域的数字水印算法.设计并实现了一种基于Arnold置乱理论并结合混沌序列加密的水印图像预处理方法;并根据水印信息对DCT中频系数范围内的两个特定系数进行替换,最终实现水印信息的嵌入.该水印算法在检测时不需要原始图像的参与,完全实现了盲提取.仿真实验和性能分析证明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且在抗JPEG压缩、噪声和滤波等攻击方面表现出较强的鲁棒性.     

一种基于边缘检测和正负量化的盲水印算法

提出了一种基于DCT域边缘检测和正负量化的盲水印算法:先用Arnold置乱方法对水印图像进行加密,并对其进行正负变换,然后用边缘检测算子对载体图像进行边缘提取,再根据阈值的设定选择不同的量化值将水印嵌入,提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲提取.实验结果表明:该算法对于裁剪、压缩、噪声、滤波、缩放等攻击都具有较好的鲁棒性和不可见性.     

抗大面积剪切的小波变换域图像水印算法

本文提出了一个基于小波变换抵抗大面积剪切攻击的图像水印算法.该算法具有如下特点：基于小波变换域的块操作,把一幅二值图像水印同时嵌入到小波变换域低频带的多个块中,在提取水印时,通过多方案提取,能抵抗大面积剪切攻击;在嵌入水印前把水印进行Arnold变换,把水印信息置乱,消除像素的空间相关性,同时提高了水印信息的安全性和抗剪切的鲁棒性;把旋转和缩放这两种几何攻击联合应用于水印的提取,使提取的水印信息质量有了显著提高,同时提出了一种检验水印图像是否遭受过这两种几何攻击的新算法.实验结果表明,该算法所隐藏的水印不但可以抵抗大面积剪切攻击,还可以抵抗一般的信号处理,旋转、缩放、平移（RST）等几何攻击.     

基于特征点校正的几何鲁棒性水印算法

提出了一种基于SIFT特征点几何校正的抗几何攻击水印算法.该算法首先利用SIFT从原始图像中提取特征点集,并将其作为密钥保存;水印在检测前,再用SIFT从含水印图像中提取特征点集,根据特征点匹配算法(欧式距离)实现两个特征点集的匹配;然后利用匹配点对的几何特性校正几何攻击,恢复含水印图像的同步性.一个可标志的二值图像水印通过量化的方式自适应地嵌入到Coutourlet变换域的低频子带中;水印提取时不用原始图像,水印存在与否不仅可以通过阈值检测,也可以通过视觉直接判定.实验结果可验证,算法对常见的图像处理攻击、几何攻击和多种组合攻击均具有较强的抵抗能力.     

一种基于DWT的数字音频水印算法

小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的二维图像信息经过Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有的离散余弦(DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于DCT水印算法.     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该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.     

一种基于边缘检测技术的DCT域非嵌入式认证水印

根据DCT系数的特性及边缘检测技术,提出了一种依赖于可信第三方的、可有效抵抗常规图像处理攻击的非嵌入式认证水印.算法通过对图像各DCT分块中的直流系数进行计算来获取图像的边缘属性,并利用该属性生成含有水印信息的用于版权保护的认证码.传统的水印算法需要修改载体图像的内容,会损坏图像数据,而非嵌入式认证水印算法利用认证码避免了水印信息对图像数据造成破坏,保证了载体图像的质量.仿真实验结果表明,与常规的DCT域水印嵌入算法相比,该算法对普通的图像处理操作(如锐化、噪声、反色处理等)具有更好的鲁棒性,能有效抵御JPEG压缩攻击,对几何攻击(如旋转、裁剪等)也具有一定的抵抗能力.