一种基于仿射变换的图像置乱预处理的水印算法

本文提出了一种基于仿射变换迭代生成的混沌序列对图像进行置乱预处理的水印嵌入算法.选取适当的仿射变换参数及给定初值,使用仿射变换迭代得到一个混沌序列,利用该混沌序列排序生成一个置换排列,对载体图像进行置乱的预处理,从而可以增强水印算法的安全性、透明性和抗攻击的鲁棒性.水印算法是在图像空间域实现的,采用一个图像融合的技术.嵌入算法简单,容易操作.实验结果显示,置乱算法比传统的基于仿射变换的置乱算法有更好的置乱效果,置乱加密的密钥空间也更大;嵌入水印的宿主图像能够有效地抵御剪切、噪声、JPEG压缩等水印攻击,具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的图像自适应水印算法

根据人类视觉系统(HVS)特性和小波变换特性,提出了一种新的自适应水印算法.这种新的自适应水印算法可将小波变换后的图像的小波系数组成小波子块.根据人类视觉系统(HVS)特性,采用多参数对小波子块进行分类.根据分类结果并结合小波变换特性,将不同强度的水印幻方置乱后嵌入到不同的小波子块中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.     

基于人类视觉系统（HVS）特性的小波域水印算法

本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）特性的小波域数字水印算法．该算法将有意义的二值图像水印来替代随机序列,先将水印通过Arnold置乱加密后再全部嵌入到低频子带系数中．该算法利用了人类视觉系统（HVS）特性对水印嵌入强度做自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可见性．     

一种基于小波变换和人类视觉系统的自适应水印算法

提出了一种以灰度图像为水印并用随机序列置乱水印的基于WT域的新的自适应水印算法.首先,将小波变换后的图像的小波系数组成小波子图块,然后根据人类视觉系统(HVS)特性,多参数对小波子图块进行分类.根据分类结果,结合小波变换特征,将不同强度的水印嵌入到不同的小波子图块中.实验结果表明,所提出的算法具有较好的鲁棒性.     

基于超混沌理论的小波域图像水印算法

基于超混沌和离散小波变换(DWT)理论,结合Arnold置乱方法,提出了新型的数字图像水印算法.利用Arnold方法减弱水印图像像素之间的相关性,并采取Haken系统生成超混沌密钥序列,进行二次加密,大大增强了水印的安全性.同时,根据人类视觉系统(HVS)的特点,对原始图像进行分块处理,将加密后的水印分别以不同的强度嵌入并提取,给出了改进的嵌入提取方案.通过利用噪声、滤波、裁剪等方法对算法进行攻击测试,结果证明,此方案提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性.     

基于视觉特性的自适应图像水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的图像水印嵌入方法.首先,通过混沌映射对二值水印进行置乱处理,然后,运用量化方法把水印自适应地嵌入小波变换系数中,且量化步长是根据图像局部相关特性和人眼视觉特性动态地进行调整.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性和安全性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换和置乱技术的自适应二值水印新算法

提出一种基于Arnold置乱和小波变换的自适应二值图像水印新算法.首先将二值水印图像进行Arnold置乱,接着将其嵌入载体图像经过小波分解后的低频系数中.嵌入时根据SOBEL算子计算出的图像块边缘点密度,将对应的小波块进行分类.然后根据人眼视觉掩蔽特性,设置不同小波块对应的低频系数的调整因子.实验结果表明,该方法嵌入的数字水印不但具有较好的不可见性,而且对图像处理有较好的鲁棒性.     

一种具有良好鲁棒性的彩色图像水印算法

在对扩频和置乱等典型水印嵌入技术分析的基础上,采用全频段小波系数选择策略,综合扩频和置乱技术,提出一种基于小波变换的彩色图像水印算法,实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对于JPEG压缩、高斯噪声、滤波、剪切、对比度增强等攻击均具有很好的鲁棒性.此外,置乱和扩频的应用使得算法具有双重的安全性.     

基于直流分量和低频分量的DCT域数字水印嵌入算法

提出了两种数字水印嵌入算法．一是对原始图像作整体DCT变换后在低频分量上嵌入水印，水印是一符合标准正态分布的随机序列；二是利用人类视觉掩蔽特性，对原始图像作分块DCT变换后选取直流分量嵌入水印，水印是一个在视觉上具有直观意义的数字图像，并采用图像置乱的方法增强水印的安全性．实验结果表明提出的两种水印算法均具有较好的不可见性，且能够成功地抵抗JPEG有损压缩、缩放、中值滤波、加噪、剪切等常见的图像处理操作，具有较强的鲁棒性．     

一种基于人眼视觉特性的小波域图像水印方法

提出了一种基于小波变换的图像水印嵌入方法,通过对原始水印置乱的预处理,运用人眼视觉掩蔽模型（HVS）,增强了数字水印的安全性和隐蔽性,把水印嵌入到感觉重要的小波变换系数中,提高了水印的稳健性,并实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、旋转、滤波、加噪等图像处理操作有很强的鲁棒性。     

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.     

基于小波变换和离散余弦变换的数字水印方法

提出一种以灰度或彩色图像作为水印、基于小波变换的数字水印算法．该算法将宿主图像分解为小波系数，利用小波变换的自相似性构造QSWT选择并排序系数来嵌入水印，在嵌入水印之前对水印图像进行离散余弦变换(DCT)并做Z扫描，使水印信息也做一个大致的排序嵌入在宿主图像中来增强算法隐蔽性和鲁棒性．实验结果表明，本方法能有效地抵抗一些常见的水印攻击．     

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     

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.     

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。     

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。     

Digital Watermarking Algorithm Based on Wavelet Transform and Neural Network

An effective blind digital watermarking algorithm based on neural networks in the wavelet domain is presented. Firstly, the host image is decomposed through wavelet transform. The significant coefficients of wavelet are selected according to the human visual system （HVS） characteristics. Watermark bits are added to them. And then effectively cooperates neural networks to learn the characteristics of the embedded watermark related to them. Because of the learning and adaptive capabilities of neural networks, the trained neural networks almost exactly recover the watermark from the watermarked image. Experimental results and comparisons with other techniques prove the effectiveness of the new algorithm.     

一种基于双正交小波分解的自适应数字水印技术

提出了一种基于小波域上的自适应图像水印嵌入方法，它根据各小波子带的噪声敏感度和视觉掩盖特性，将基于Legendre序列的伪噪声水印添加到图像小波子带的特定数据上，实验结果表明，本水印具有很好的不可见性，并且对图像压缩和噪声干扰具有比DCT域水印嵌入算法更强的健壮性。     

基于二维Logistic混沌映射的DWT数字水印算法

研究了一种基于二维Logistic混沌映射的离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）数字水印算法。该算法提出了一种利用二维Logistic混沌映射打乱原始图像像素点位置的置乱加密方法,用这种加密方法对水印图像做预处理操作,对原始载体图像做三级小波分解,在第三级小波分解后的水平高频和垂直高频子带中绝对值较大的系数中嵌入水印信息,把改变的系数和原小波系数重构后再做逆小波变换,即可获得含水印图像。水印的提取过程就是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法不仅有很好的透明性,而且对噪声攻击、JPEG压缩攻击和剪切攻击有很好的鲁棒性,并且提取出的水印有较高的安全性。