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,对每决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SVD和ICA的鲁棒水印算法

提出了一种新的基于SVD(singular value decomposition,奇异值分解)和ICA(independent component analysis,独立分量分析)的鲁棒水印算法.采用二值图像作为水印,并进行Arnold变换,提高了安全性.SVD用于水印的嵌入过程,ICA用于水印信号的提取.该算法的水印容量大大提高,同时还保证了鲁棒水印的不可感知性.借助于ICA,该算法在不需考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下,能够正确提取水印信号.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切、伸缩具有很好的鲁棒性.     

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。     

一种DCT与SVD相结合的数字图像水印算法

文章结合奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT)的特点,提出了一种基于DCT与SVD分解的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中采用经过置乱变换的灰度图作为水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如:叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

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.     

蒲丰掷针实验的计算机模拟

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。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SVD和伪随机循环链的图像认证水印算法

针对矩阵的行列互换使得奇异值分解(SVD)后的奇异值不变,从而由奇异值直接产生水印安全性不高,以及基于SVD的图像认证水印算法把块水印嵌入本图像块的最低有效位,从而很难抵抗矢量量化攻击,提出了基于SVD和由Logistic混沌系统构成伪随机循环链的图像认证水印算法.首先通过Logistic混沌系统调制图像,使得图像矩阵唯一,然后将调制后图像块奇异值生成的块水印嵌入伪随机循环链对应图像块最低有效位.实验结果显示,该算法提高了水印的安全性,不仅能够准确定位,而且可以有效抵抗矢量量化攻击.     

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。     

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。     

一种自适应复倒谱音频水印算法

倒谱域统计均值的稳定性已被一些文献用来嵌入水印,但其水印的嵌入强度等参数是根据实验获得的,这些参数需要通过反复实验来调整,因难以找到水印鲁棒性和透明性达到最佳折中的参数,故提出一种根据信噪比来调整水印鲁棒性和透明性关系的自适应复倒谱音频水印算法.该算法实现了水印盲检测,水印的提取不需原始音频和原始水印.实验结果表明,该算法在满足透明性的要求下具有较好的鲁棒性.     

一种基于NSCT与抖动量化的盲水印算法

在混沌置乱变换及抖动量化原理基础上,提出了一种基于NSCT的盲水印算法.首先将图像进行NSCT变换及分块SVD分解,再对原始水印信息进行混沌置乱变换以消除线性相关性,最后,利用抖动量化原理对分块SVD分解产生的各块奇异值进行修改实现水印嵌入.实验表明,该算法透明性好,拥有较强的鲁棒性,且在水印提取时实现了盲提取,是一种盲水印算法.     

—种DCT与SVD相结合的数字图像水印算法

文章结合奇异值分解（SVD）和离散余弦变换（DCT）的特点,提出了一种基于DCT与SVD分解的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中采用经过置乱变换的灰度图作为水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于四元数小波变换和奇异值分解的图像水印

文章提出了基于四元数小波变换(QWT)和奇异值分解(SVD)的数字图像水印算法,该算法对原始载体图像进行四元数小波变换和奇异值分解,对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解,并把分解的水印嵌入到分解后的原始载体图像中.结果表明,该算法对高斯噪声、剪切、JPEG压缩及滤波具有较强的鲁棒性.     

一类基于SVD的数字水印虚警分析与改进算法

讨论一类基于奇异值分解(SVD)的水印算法的高虚警率问题及其产生原因。分析认为SVD水印算法虚警率高的根本原因是:图像SVD分解的基空间与图像内容相关;奇异值向量与图像之间并不存在一一对应关系,不能刻画图像的几何结构。算法主要缺陷并不是出现在提取算法,而是嵌入算法仅仅植入了水印图像的奇异值向量,没有水印图像在基空间的结构信息。因此,该文提出了一个基于分块SVD和离散余弦变换(DCT)分解的改进算法。该算法通过在版权图像的奇异值向量中嵌入水印图像的DCT系数,克服了经典SVD水印算法的虚警问题,因而稳健性高。实验验证了理论分析和算法的有效性。     

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。     

离散小波变换与奇异值分解的音频信号水印算法

针对现有水印算法在嵌入过程中通常会对原始音频信号产生破坏的问题,设计了一种基于离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)的水印嵌入方法实现水印信号的嵌入与提取.同时,以相关系数和误码率为衡量指标,对水印算法的不可感知性、安全性及鲁棒性进行评定测试.结果表明:在经过噪声、滤波、剪切、压缩等多种攻击后,所提取的水印仍然能保持较高的清晰度,这说明DWT-SVD算法具有较强的抗攻击能力,可有效保护版权人的利益.     

一种DT-CWT域内的自适应图像零水印算法

作者提出了一种基于二元树复小波变换（DT-CWT）和奇异值分解（SVD）的零水印算法,核心思想是自适应选取DT-CWT的两个低频系数矩阵的奇异值,作归一化处理后构造零水印信息,并给出了检测阈值分析.实验证明,该算法不仅保证了水印的稳健性和透明性的统一,而且对各种滤波、JPEG压缩、加噪以及一些几何攻击具有较强的稳健性.     

一种基于CT-SVD的鲁棒水印算法

提出了基于Contourlet变换(CT)和奇异值分解(SVD)的水印算法.与通常直接将水印嵌入至系数中的CT算法不同,选择了CT域低通子带的部分最大系数构建矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,经Arnold置乱后的水印结合人眼视觉特性(HVS)被自适应地嵌入至奇异值中.实验结果表明,算法保证了极高的峰值信噪比(PSNR),并且体现了对缩放、JPEG压缩、剪切、滤波等攻击很好的鲁棒性.     

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.