基于JPEG2000及HVS的自适应水印算法

提出一个基于JPEG2000的自适应水印算法.该算法结合了EBCOT的编码特点及HVS特性,在量化的系数中筛选重要系数实现水印嵌入,使嵌入图保持良好的视觉效果,也使嵌入的水印信息在经历EBCOT编码后仍具有较强的鲁棒性.     

基于JPEG2000及HVS的自适应水印算法

提出一个基于JPEG2000的自适应水印算法。该算法结合了EBCOT的编码特点及HVS特性,在量化的系数中筛选重要系数实现水印嵌入,使嵌入图保持良好的视觉效果,也使嵌入的水印信息在经历EBCOT编码后仍具有较强的鲁棒性。     

基于多小波变换的分形水印算法

结合多小波变换和分形技术,提出并实现了一种新的盲水印算法.在对图像进行多小波变换后,选取其中频系数某个方向上的小波系数,对此方向上小波系数中的各个小波所对应的系数块分别进行分形编码,在分形编码时通过限定搜索域的方法来嵌入水印.实验结果表明,使用该方法嵌入的水印,相对其它同类水印算法,具有更强的鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率.     

基于纹理特性的能量差调制视频水印算法

针对现有视频水印算法复杂度高、鲁棒性差的问题,提出一种基于残差纹理特征的能量差调制视频水印算法. 该算法首先利用视频编码过程得到的残差DCT系数进行区域纹理强度建模,然后依据纹理强度对DCT中高频系数的能量进行自适应调制实现水印的嵌入. 算法在不引入额外复杂计算过程的条件下,针对不同区域自适应地嵌入不同强度的水印信息,保证视频质量的同时提高水印的鲁棒性. 算法以H.264/AVC视频编解码器为测试实例,实验结果表明,本文提出的水印算法在保证视频质量和编码码率的情况下,对重编码、滤波和噪声等攻击具有很好的鲁棒性,水印提取过程满足盲检测应用需求.     

应用于高清视频的数字水印改进算法

基于高清数字视频对水印的要求,以及对H.264编码和现有的基于DCT变换视频水印算法的研究,提出一种基于DCT变换AC系数的自适应视频水印算法,自适应选择Ⅰ帧纹理块作为嵌入块;通过计算AC系数方差选择修改系数嵌入水印信息;为了减少水印嵌入量和增加水印鲁棒性,采用Arnold置乱和改进的秘密共享方案对水印进行预处理.该算法充分保证了水印的不可见性,同时具有一定的鲁棒性,具有一定的理论和实际应用价值.     

一种基于部分MP3编码原理的音频水印

提出一种可抵抗MP3编码的音频水印方案.此方案对原始的PCM音频进行部分MP3编码,通过调整相邻的一对量化MDCT系数的大小关系嵌入水印信息,然后进行局部MP3解码得到含水印的PCM信号.水印提取时不需原始信号,只要依次比较相应频带中相邻的一对MDCT系数的大小即可.由于水印算法考虑到MP3编码的性质,所以对MP3有优良的稳健性.实验表明该水印方案在隐蔽性和嵌入量方面也有很好的性能.     

一种基于MPEG-2 AAC编码的音频水印方法

提出了一种针对MPEG-2 AAC压缩音频的脆弱水印算法.该算法利用了AAC中MDCT量化系数大于15的Huffman编码特性来嵌入水印,并依据水印的频率分布和音频信号感知熵PE的大小对嵌入算法进行了分析和改进.实验表明,该算法具有较高隐藏率和良好的不可感知性,并且水印的嵌入和提取过程十分方便快速,适合进行实时分析.     

一种灰度水印的自适应鲁棒算法

以灰度图像作为水印嵌入．比一般的以随机序列串嵌入的水印算法更具有直观性。对灰度图像进行位平面编码,截取高几位的值作为水印数据嵌入图像,从而达到压缩水印数据的目的。同时提出,在小波域嵌入水印时只修改对应位水印数据为1的小波系数,以减少对原始图像的视觉破坏。并将水印嵌入重要系数中,平衡水印的鲁棒性和不可见性。仿真实验验证了算法能够抵抗多种攻击。     

小波域分形编码数字水印的研究

提出了一种新颖的基于小波域分形编码的数字水印技术.分形图像编码方法利用图像的局部自相似性构造分块迭代函数系统,通过保存放射变换参数实现对图像的编码.利用分形变换的编码解码过程中的某些不变参数,可以实现数字水印信息的嵌入和提取.但是空间域的分形编码会使得恢复图像产生明显的块效应现象,嵌入水印后的图像质量损失大.因此一种新的基于小波域细节子图的分形编码方法被提出和研究.利用小波域细节子图的自相似性构建迭代函数系统,实现对细节子图系数的编码.而后基于小波域分形编码,构造了一种新颖的水印嵌入提取算法.算法选取适当的小波细节子图,分块构造匹配池,根据嵌入的水印信号选择最佳匹配块实现水印信息的嵌入和提取.最后通过实验对水印算法受图像处理攻击时的鲁棒性作了分析和比较,嵌入水印的图像在遭受一般图像处理攻击,如滤波、有损压缩、噪声及几何攻击时水印均可读出.构造的基于小波域分形编码的数字水印技术得到了较满意的实验结果.     

基于分数阶变换的彩色图像自适应重构水印算法

首先, 采用分数阶Fourier变换算法, 对彩色图像进行分数阶频域变换, 分析图像的频域信息, 筛选出适合嵌入水印的系数, 作为水印的嵌入位置; 其次, 定义频域系数的隐蔽特性, 并对隐蔽特性进行分级, 使水印嵌入系数达到最优; 最后, 对二值化水印图像分块做提升小波变换和压缩感知测量, 将测量结果作为水印信息嵌入到载体图像中, 解决了当前多数水印算法嵌入信息冗余度高, 含水印图像抗攻击能力不足的问题. 实验结果表明, 该算法在抵抗几何攻击、 噪声干扰等方面性能良好, 显著降低了水印信息冗余度, 提高了嵌入的效率和水印信息安全性, 增加了水印算法的可靠性.