基于小波变换的彩色图像双盲水印算法

在一般水印研究的基础上,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的彩色图像双盲水印算法,利用二维DWT变换对彩色图像的3个彩色分量分别进行多尺度分解,然后将两个加密后的二值水印图像自适应地嵌入到3个彩色分量的DWT系数中.通过滤波过程,能够将这3个二值水印完整地提取出来,并且水印的提取不需要原始图像.实验结果表明:使用该方法嵌入的数字水印对常见的图像处理有较强的鲁棒性,能够使数字媒体的版权得到更好的保护.     

基于奇异值分解的灰度图像脆弱水印认证系统

提出一种基于奇异值分解的灰度图像脆弱水印认证系统,此系统将原始图像分成8×8的小块,每个小块进行DCT后,提取其低频分量信息,生成水印图像,再使用基于奇异值的算法进行水印嵌入,并对原始图像和嵌入水印后的图像生成认证码,通过公钥加密后传输.实验结果表明,该系统在认证阶段能对已经篡改和攻击的图像进行篡改锁定.     

基于非抽样Contourlet变换的高定位精度认证水印算法

本文提出了一种基于非抽样Contourlet变换的高定位精度图像自适应认证水印算法。对原始图像进行非抽样Contourlet变换,选取低频子图分块后进行奇异值分解,通过自适应量化修改奇异值嵌入经混沌置乱后的二值水印信息。整个分解过程没有任何抽样环节,各尺度下各方向子带均与原始图像具有相同的尺寸,从而提高了篡改定位的精度,增加了水印的嵌入量。水印的提取只需要由混沌初值和量化参数构成的密钥,保证了算法的安全性。同时该水印算法对JPEG压缩稳健,对恶意操作敏感。     

基于压缩传感的彩色图像半脆弱水印认证算法

采用一维小波对原始图像进行逐行变换,从而获取小波系数,然后再采用压缩传感算法对小波系数进行观测,获取观测矩阵,并将观测矩阵作为水印信息,同时将水印信息进行hash运行生成消息认证码;在嵌入水印阶段,首先将载体彩色图像从RGB空间转换到HSV空间,选取S分量进行DCT变换,从而获取S分量中的低频信息作为水印嵌入位置,然后将水印图像基于SVD算法嵌入到载体彩色图像的DCT变换域中;在认证阶段,提取水印图像,并通过hash运算生成消息认证码,与原消息认证码进行对比,如发生篡改,将提取后的水印图像采用压缩感知算法重构原始图像,与篡改后的载体图像进行对比,从而实现图像认证和篡改定位.实验结果表明该算法遭受到JPEG压缩、噪声和篡改攻击时体现出较好的鲁棒性,对篡改攻击能准确检测和确定篡改的位置,符合半脆弱水印认证的要求.     

基于DWT-SVD和Turbo码的彩色图像盲水印算法

为进一步提高数字水印系统的性能, 提出一种离散小波变换域中基于奇异值分解和Turbo纠错码的彩色图像盲水印算法. 首先对数字水印进行混沌加密预处理, 然后进行Turbo编码, 再把编码后的水印信息嵌入到彩色图像蓝色分量小波分解后低频子带的奇异值矩阵中. 提取水印时不需原始载体图像的参与, 更便于实际应用. 仿真实验结果表明, 该水印算法不可见性较好, 且对常见攻击和几何攻击具有较好的稳健性.     

基于图像内容的自适应量化双水印算法

提出一种在小波域嵌入双水印的新算法,该算法提取小波低频域的特征信息生成两个水印,将一个水印结合邻域信息以块量化方法嵌入,用于版权保护,将另一个水印的Hash值以单系数量化方法嵌入,用于内容认证,量化步长根据邻域的纹理特征自适应确定.实验结果表明,该算法在保护数字图像版权的同时,能够很好地完成内容真实性认证.     

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DCT技术彩色图像水印算法的研究

采用DCT技术进行彩色图像水印的嵌入与提取,提出一种基于DCT域的彩色图像数字水印算法.该算法利用Amold变换置乱图像,给出DCT系数所对应的径向频率的排列图,通过人类视觉系统特性计算权值因子的方法确定鲁棒值系数,利用最小可察觉误差嵌入最大可能的水印信息量,分析并研究数字水印信息在嵌入位置选择上对水印算法性能的影响.在嵌入水印时,针对HSI色彩空间,在亮度分量I以及两个色差分量H和S中嵌入鲁棒水印,通过分块把原始图像各分量的DC系数嵌进鲁棒水印,进行标识版权,实现嵌入强度与区域特性的自适应变化,有效加强同类水印方案的鲁棒性,提高多媒体版权保护能力.     

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。     

一种基于改进的奇异值分解的数字水印算法

提出了一种基于改进的奇异值分解的数字水印算法,首先对载体图像进行一级离散小波变换,然后采用分块技术,对每个分块的最大奇异值进行SVD操作,按一定嵌入规则将水印信息分别嵌入到最大奇异值,最后对各分块组合后进行重构即可得到含水印的图像,仿真结果表明,该算法缩短了水印嵌入和提取的时间,而且算法的鲁棒性得到明显加强。     

基于奇异值分解的多通道彩色图像数字水印算法

一种基于SVD奇异值分解的的自适应彩色图像数字水印算法,利用FCM自适应的选择合适水印嵌入的小波块,对选取的小波块进行SVD分解,得到每个分块的奇异值,选取每块最大的奇异值,并进行排序。利用混沌序列进行混沌置乱,最后实现水印的嵌入。     

基于块奇异值分解的小波域数字水印算法

根据小波变换和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出一种基于块奇异值分解的小波域水印技术.充分利用小波和奇异值分解的优点,结合JPEG方案中分块的思想,首先对宿主图像进行小波变换,对变换后的低频系数再进行块奇异值分解,选取每块中最大奇异值组成新矩阵以嵌入水印信息.在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击.实验表明,该算法对图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性.     

一种基于压缩感知的无损图像认证算法

针对图像无损认证和篡改检测问题,提出了一种基于压缩感知的自嵌入水印算法.首先,将图像划分为若干分块;然后,利用压缩感知理论对各图像块进行观测,将得到的观测值作为图像内容特征,通过基于哈希的消息认证码算法生成图像摘要,并将摘要信息作为水印嵌入到图像小波域中,嵌入方式采用量化索引调制算法.在认证端提取水印并恢复图像,然后对图像进行压缩感知随机投影,将得到的摘要信息与提取的水印进行对比,实现图像认证和篡改检测.仿真实验结果表明,水印嵌入后图像的峰值信噪比可达到39 dB以上,说明该算法具有较好的不可感知性和隐蔽性.此外,该算法还具有较强的局部篡改定位性能,图像认证块大小可根据图像进行相应调整.若图像通过认证,则可以无损地恢复原始图像.     

一种基于离散小波变换的数字图像认证算法

提出了一种基于离散小波变换的半脆弱水印认证算法。利用小波系数之间的相关性作为图像特征水印,利用小波系数块均值量化来嵌入,在鲁棒性和脆弱性方面达到很好的平衡。该算法能够识别图像的恶意篡改,并定位篡改发生区域,而对通常的图像处理具有一定的鲁棒性。     

基于DWT域的多通道彩色图像盲水印算法

提出了一种基于DWT域多通道彩色图像盲水印算法。由Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成四进制复合混沌序列对水印进行加密,Arnold变换置乱水印信息以提高水印的安全性;彩色图像的RGB通道变换成小波域,对RGB通道的低频小波系数分块计算奇异值嵌入不同方向的水印;提取水印采用了图像融合技术。实验结果表明,该算法不可见性好、鲁棒性强,能有效地抵抗常见的水印攻击。     

四进制小波变换与SVD相结合的水印算法

利用四进制小波变换的多频段特性和奇异值分解的稳定性以及临近像素的相似性,提出了四进制小波与奇异值分解SVD相结合的水印算法,实现了水印数据的嵌入.首先,宿主图像进行四进制小波变换;其次,对低频区域进行分块,计算各个分块的均值,并将这些均值存储在一个矩阵中,对此矩阵进行奇异值分解;最后,在分解所得矩阵中嵌入水印数据.该方法的水印提取不需要原始载体图像和原始水印图像.实验验证了该算法的不可见性,并对常见的攻击具有很强的鲁棒性.     

一种基于图像内容的水印策略

提出了一种基于图像内容的彩色图像水印嵌入算法,嵌入过程在小波变换域进行,置乱后的二值水印嵌入人眼感觉最不敏感的蓝色分量经三级离散小波变换(DWT)后的第三级小波子带系数中,根据不同小波系数对图像内容的贡献不同分别计算每一嵌入位置的嵌入强度因子,使水印的嵌入最大限度地适应宿主图像的内容特征。实验结果证明,算法对常见图像处理攻击具有较强的鲁棒性,可用于图像版权保护。     

基于IWT和HVS的彩色图像数字水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的。提出了一种基于整数小波变换(IWT:Integer Wavelet Transform)和人类视觉系统(HVS:Human Visual System)特性的彩色图像数字水印算法。本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统的特性,将二值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数中。实验证明,该算法对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。     

一种新的小波变换域数字水印算法

为进一步提高基于变换域水印算法的性能,提出了一种结合低频分量和高频分量的优点的离散小波变换的水印算法。首先将水印信息用放射变化进行置乱加密,有效提高安全性和对抗剪切攻击,置乱后进行一级离散小波分解。然后将原始图像进行四级离散小波分解。将水印信息的一级离散小波分解系数,采用不同强度的嵌入系数,分别嵌入对应的四级离散小波系数。实验结果说明,该算法可以抵抗各种攻击,有很好不可见性和鲁棒性。     

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。