一个基于三值位平面分解的盲数字图像水印算法

为了有效地保护数字图像的知识产权,提出一种新的、基于三值位平面分解的数字图像盲水印算法.对原始图像进行3级小波分解,将待嵌入的水印图像按高斯—拉普拉斯金字塔分解方法分解成3层.为了减少误差,不直接将分解得到的图像作为水印,而是保留前两层差值矩阵中的负值,并对这两个含有负值的矩阵进行三值位平面分解,将分解得到的位平面作为嵌入水印的掩码信息,用三值系数抖动调制的方法嵌入到相对应的分辨率层次原始图像之中.实验结果证明,该方法在减少提取水印的误差方面效果显著,而且有很好的抗JPEG压缩特性,对常见的图像处理攻击也有较好的稳健性.     

一种自适应可变容量的可逆水印算法

为了提高可逆水印的嵌入容量及水印图像质量,提出一种自适应可变容量的可逆水印算法.该算法对载体图像进行分块,每块整数变换后根据图像的特征生成可变容量可逆水印:平滑块8比特,嵌入在图像像素的低2位,纹理块12比特嵌入在图像像素的低3位.实验结果表明,与同类算法相比,该算法在保证水印图像质量的基础上提高了可逆水印的嵌入容量,所嵌的版权信息及原始载体图像均能无失真提取与恢复.     

基于QIM的数字图像盲水印算法

提出了一种DCT域量化索引调制水印算法.水印嵌入在经过像素置换的相邻图像块DCT系数的差值上,根据二值水印的信息位对该差值进行正/负调制,从而实现水印的嵌入.为了平衡不可见性和鲁棒性的要求,根据人类视觉系统的掩蔽特性及图像局部特征对不同嵌入点的嵌入强度进行自适应调整,在确保视觉质量的前提下,得到良好的水印性能.实验结果显示该算法对各种常见图像处理具有良好的鲁棒性.     

基于差值二次可扩展性的彩色图像可擦除水印

提出了一种基于差值二次可扩展性的彩色图像可擦除水印算法.利用色彩分量之间的相关性减小差值,将较小的差值扩展量分散到2个色彩分量中,从而减小像素值的修改量,提高含印图像的质量.采用修改像素值LSB的方法嵌入水印,并利用差值的二次可扩展性定位不可扩展差值,采用调整临界像素值的方法避免像素溢出,在另一色彩分量中嵌入少量的辅助信息代替定位图,确保水印的嵌入率达到最大值.实验结果表明,该算法嵌入的水印不可见性好,在擦除水印后能够无损地恢复原始图像.     

基于分块预测的差值直方图平移的可逆水印算法

提出一种基于分块的预测差值直方图平移的可逆水印算法。在保持图像视觉效果的前提下,简化了算法步骤,嵌入和提取水印前,不需要进行复杂的预处理,只需要进行分块即可。算法首先把图像划分成4×4的图像块,然后每4个像素为一组,选取1个像素和它周边的3个像素,使用周边3个像素生成预测值,使用预测值与选取的像素进行比较,产生差值,差值进行向下取整,一个图像块内生成4个差值。然后生成差值直方图,选取0值点作为判断标准,差值为0可以嵌入水印。实验表明,该算法不仅可以实现可逆水印,而且水印不可见性较好,实验简单易行,嵌入水印后图像的PSNR高,图像视觉效果好。     

利用QR分解的脆弱水印算法

提出一种基于QR分解的脆弱水印算法。该算法运用了矩阵的QR分解技术,把原始图像信息转化成很短的二进制比特串,并把其作为水印嵌入到原始图像中随机选取的某些像素的LSB位。该算法不仅能检测到水印图像的任何改动,同时还保证了水印图像的质量。此外,为了对水印图像的变化像素进行定位,提出了一种运用了分块技术的扩展算法,并对此扩展算法进行了改进,使其能够抵抗剪切—粘贴攻击。实验证明该算法对水印图像的改变非常敏感,定位算法也有很好的效果。     

基于小波包分解的数字图像水印

利用Shannon熵准则选取最优小波包基,分别对原始图像和水印图像进行小波包分解,把水印数据嵌入选定的原始图像小波包基中.实验结果表明,该算法水印信息嵌入量大,不可感知性好,对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法.为保证水印的安全性,在嵌入之前先对水印图像作置乱处理,再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小;然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性,将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合.通过实验验证,该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后,提取出的水印表现了较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小.     

基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法

针对目前图像水印算法存在的水印可见性与抗攻击鲁棒性的矛盾, 为获得理想的图像水印效果, 设计一种基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法. 首先对原始载体图像进行尺度不变特征变换, 选择水印嵌入的区域, 并将水印嵌入区域划为多个子块; 然后采用奇异值分解算法对子块进行处理, 建立奇异值矩阵, 并对水印和水印嵌入区域子块进行融合生成水印矩阵; 最后采用粒子群优化算法确定水印嵌入的强度. 图像水印仿真实验结果表明, 该算法可得到理想的水印嵌入效果, 水印的不可见性较好, 人眼不能感觉出水印嵌入的影响, 水印对各种攻击具有较强的鲁棒性, 且该水印算法的整体性能明显优于当前其他图像水印算法.     

一种基于位平面的差值扩展可逆水印算法

为了提高算法的嵌入容量和降低失真率等问题,文章提出一种基于图像位平面图分解理论的差值扩展算法,该算法只针对图像较低层的位平面图进行信息嵌入,不改变图像的其他较高位平面的像素值,通过这样的操作,在减小图像失真的同时,提高了总的信息隐藏量.     

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.     

Hopfield网络与HVS相结合的小波域图像水印算法

为了实现图像水印作为一种数据认证和版权保护等功能,提出一种Hopfield网络与人类视觉系统相结合的小波域图像水印算法.该算法首先对水印进行存储,将其分成互不重叠的同样大小得子块,然后将子块由二维变换成一位序列,得到Hopfield网络的输入样本集Q,并对网络节点的权值进行初始化及修正,将其模式保存到网络中;然后对水印图像多次矩阵置乱处理,并对原始图像进行3级DWT分解;最后结合人眼视觉特性和Hopfield网络的记忆上限,保证低频部分只嵌入一次水印,高频部分重复嵌入水印.实验结果表明,该算法能抵抗JPEG压缩、加噪、剪切等多种攻击,显著提高了水印图像的质量,与直接提取水印的算法相比,性能有了很大的改善.     

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。     

小波域的自适应灰度图像水印算法

提出了一种基于小波变换的自适应灰度数字水印算法,该算法利用位平面方法将经过Arnold变换加密后的灰度水印图像转化为一系列的二值信息,然后将其内嵌到原始图像经过小波多分辨率分解后的低频子带上,并利用人眼视觉掩蔽特性对水印的添加强度进行自适应调节,并设立标志矩阵记录水印嵌入信息,从而实现水印的盲检测.理论分析与仿真结果表明应用本算法实现的水印具有很好的鲁棒性和不可见性.     

基于零水印和可逆水印的矢量地图多重水印算法

为实现对高保真矢量地图的版权保护,提出了一种基于零水印和可逆水印的矢量地图多重水印算法.该算法根据网格密度和属性熵值对矢量地图结点进行空间聚类,选取各集簇的密度中心点嵌入零水印,相对距离特征点嵌入可逆水印.其中,水印信息进行Arnold置乱以保障其安全性;零水印采用改进的零比特动态扩展方法,只对特征点的〖WTBX〗x〖WTBZ〗或〖WTBX〗y〖WTBZ〗坐标嵌入水印,在减少所需特征点数量的同时,提高对精度约减攻击的抵抗能力;可逆水印采用改进的差值扩展和平移算法,对不同差值区间的结点采用不同的水印嵌入方法,以提高水印容量,并通过〖WTBX〗x〖WTBZ〗或〖WTBX〗y〖WTBZ〗坐标独立嵌入水印信息,以降低水印对地图精度的影响.实验结果表明,基于零水印和可逆水印的多重水印方案能够较好地解决矢量地图精度和水印鲁棒性之间的矛盾,相对于单值水印算法具有更高的抗攻击能力,适用于矢量地图在高保真场合下的版权保护.     

基于可逆数字水印的图像认证新方法

针对传统算法不能在提取水印后完全地对原始图像进行复原的问题,提出了一种基于可逆数字水印技术的图像认证新方法.该算法将图像分成2个部分,其中一部分用来提取图像特征,而另外一部分则用基于差数扩展的可逆水印算法,将自身块和其他各块的特征嵌入其中.仿真实验结果表明,所提出的水印算法能够完全精确恢复图像,而且在图像信息受到攻击时,该算法可以实现对图像信息恶意攻击的精确定位.     

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。     

基于混沌映射与小波树量化的可读水印算法

提出了一种基于混沌映射与小波树量化的可读水印算法,该算法中水印是一幅有意义的二值图像,水印嵌入前利用混沌序列进行混沌调制.在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统模型的基础上,在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息,并且检测时不需要原始图像和原始水印.实验结果表明,此方法是一种行之有效的图像版权保护方法.     

基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法。为保证水印的安全性，在嵌入之前先对水印图像作置乱处理，再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小；然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性，将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后，提取出的水印表现了较好的鲁棒性，且主观视觉失真较小。     

小波域上基于神经网络的数字水印算法

提出了一种基于BPN神经网络的水印算法.首先,对数字图像进行小波分解;其次,在小波域内选择水印位嵌入的系数块;最后,利用神经网络从嵌入水印的图像中恢复原始水印信息.实验结果表明:这种水印算法具有很好的性能.