基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法．通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解，达到自适应嵌入水印信息的目的．实验采用在彩色宿主图像中分别嵌入灰度水印图像及彩色水印图像，表明该算法简便易实现，攻击实验表明该算法能够较好的保证图像质量并能经受一定的攻击，同时由于对原始水印图像进行加密处理，该算法达到了即隐藏信息的存在，又隐藏信息的内容的双重安全效果．     

基于置乱变换的DCT域二维数字水印算法

提出了DCT变换域上基于人类视觉特性(HVS)的一种水印算法。该算法先把原始宿主图像进行幻方置乱,然后分块DCT,使原始宿主图像的DCT系数能均匀分布在系数矩阵中。添加水印时,首先对二值水印图像进行2×2分块,然后用伪随机序列对分块后的水印信号进行伪随机排序,最后再把排序后的水印图像进行Arnold置乱,并利用人眼视觉特性(HVS)对嵌入的水印强度进行了调整,把水印信号嵌入到原始图像的DCT系数的低频系数上。使水印的嵌入强度在不引起视觉警觉的基础上得到显著提高,有效地提高了检测正确率,增强了水印的稳健性。     

一种基于Bandelet变换的数字图像水印算法

提出一种基于第二代Bandelet变换的数字水印算法.该算法分别将原始图像和水印图像进行Bandelet变换,通过先对原始图像的Bandelet系数做预处理,按照水印嵌入加法准则,将水印信息的Bandelet系数嵌入到原始图像的重要系数上,达到对系数的改变以实现水印的嵌入.实验结果表明:该算法与基于小波变换的算法相比,经剪切、中值滤波、加噪和JPEG压缩等攻击后仍具有良好的鲁棒性.     

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.     

基于小波变换的数字水印算法设计

提出了一种基于小波变换域的盲检测数字水印算法.对载体图像进行二级小波变换,以一级小波变换中的水平细节子带系数为参考,自适应地调整同方向二级小波系数来实现水印信息的嵌入.实验结果表明,嵌入的水印具有较好的透明性和鲁棒性,并且可实现水印信息的盲提取.     

基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法.通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解,达到自适应嵌入水印信息的目的.实验采用在彩色宿主图像中分别嵌入灰度水印图像及彩色水印图像,表明该算法简便易实现,攻击实验表明该算法能够较好的保证图像质量并能经受一定的攻击,同时由于对原始水印图像进行加密处理,该算法达到了即隐藏信息的存在,又隐藏信息的内容的双重安全效果.     

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.     

一种基于小波变换的数字图像水印新算法

提出了一种基于小波变换的鲁棒性水印算法.该算法首先对水印信息进行Arnold置乱以降低空间相关性,之后做一级小波变换,然后把原始图像进行二级小波变换.并将水印信息分散嵌入到原始图像的低中频子带,最后经二级小波反变换得到嵌入水印后的图像.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

基于量化索引调制的鲁棒盲水印设计

针对低比特率的图像中，有损压缩对数字水印的正确提取带来的问题，文章提出了一种基于量化索引调制的鲁棒盲水印设计方法．该方法首先对原始图像进行小波变换，在量化之前，对小波变换后的系数进行水印信息的嵌入．文中详细设计了水印信息的嵌入过程，并在普通的图像编码算法基础上嵌入水印算法．经实验测试表明，该水印算法在抗压缩破坏时，嵌入...     

基于小波变换和人类视觉系统的稳健水印算法

提出了一种基于小波和人类视觉系统的稳健数字水印算法,首先将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统求出重要小波系数,然后将灰度水印图像通过Arnold变换进行置乱,最后将置乱后的水印信息加入到宿主图像的重要小波系数中.提取水印信号需使用置乱密钥.置乱密钥的使用提高了置乱算法的安全性,使水印的安全依赖于密钥.在小波域中利用人类视觉系统使嵌入水印的图像具有较好的鲁棒性.数值实验和理论分析表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性和更高的安全性.     

可无损恢复的小波域可见数字水印算法

文章研究了可无损恢复的小波域可见数字水印算法,该算法是为了适应将可见水印作为标签或版权标识,并且接收端的授权用户可将水印完全去除的应用环境。该算法基于亮度对比模型,并结合用户密钥将水印图像特征自适应嵌入到宿主图像的高频和低频系数中。实验结果表明,该算法嵌入的水印具有较强的鲁棒性,授权用户可无损恢复出原始图像,反之,非授权用户则不能在保证图像质量的前提下完全去除水印。     

一种基于小波树结构的彩色水印嵌入算法

提出了一种基于小渡树的彩色水印嵌入算法.该算法对图像的R,G,B分量分别进行小波变换,通过小波树的各层系数和它们之同的关系,对各低频子带进行分类,并根据人眼的视觉特性,对不同的区域采用不同的嵌入强度,使嵌入的不可见性和鲁棒性得到很好的效果,在提取时不需要原始图像,是一种盲水印算法.实验表明,该算法简单高效,可嵌入信息容量大,不可见性好.对一般的图像处理和攻击如:JPEG压缩,加噪声,剪切,滤波等具有很好的鲁棒性.     

基于频域变换与几何失真校正的图像水印算法

为改善水印系统的稳健性,提出了基于多元频域变换的彩色图像水印方案.首先,引入仿射映射来混淆水印数据;再确定载体的最大中心区域,利用四元离散Fourier变换对其处理,获取1个实部系数矩阵与3个虚部系数矩阵;考虑彩色载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算数据融入因子;并以此建立同步水印隐藏方法,把加密数据植入实部系数矩阵的低频系数中,形成水印目标;基于不同的内容变换,形成训练数据;并基于机制,对其完成二级分解,利用分布函数来拟合6个系数的经验直方图,最终将其形状与尺度参数视为水印系统的稳健特征矢量.借助这些稳健特征来训练支持向量机,从而得到变换参数值,以校正受攻击的水印图像;最后,计算校正水印图像的最大中心区域,联合四元离散Fourier变换,设计水印提取方法,准确复原二值水印.测试数据表明:与当前图像水印技术相比,面对几何变换攻击,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,其输出的水印图像对应的差分图较为理想,复原水印失真度最小.     

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.     

基于小波变换的图像水印算法

数字水印为数字媒体版权保护的有效方法,提出了一种在小波变换域中加入水印的算法,该算法利用小波变换的特性,选择在较低频于带的重要系数中加入水印。首先选择需要添加水印的子带,并确定一组门限,构成一组区间,通过改变幅值落在这些区间的小波系数来加载水印信息,水印为一伪随机序列,检测时通过计算原始随机序列与恢复出的随机序鲁的互相关来判断水印是否存在。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对于常见图像处理有     

基于模糊综合评判的小波域自适应水印算法

提出了一种在小波变换城内基于模糊综舍评判的新的自适应水印算法．算法首先对二值水印图像进行混沌加密，然后对宿主图像划分出小波子块．再利用模糊综合评判的方法选取合适的小波块嵌入水印．在嵌入水印的过程中，水印的嵌入强度是自适应于图像的，且在提取过程中无需使用原始图像，实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性和可行性。     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.     

基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法

为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。     

一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.