基于奇异值分解的DCT域数字图像水印算法

根据DCT和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出了一种新的基于DCT和奇异值分解的数字水印算法;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压缩以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

一种基于DWT和SVD的多重数字水印算法

提出了一种改进后的基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的多重数字水印算法.本算法利用离散小波变换和奇异值分解技术在原始图像的四个子带中都分别嵌入两个数字水印图像.实验证明利用本算法嵌入的数字水印保证了数字水印的不可见性,并证明了用这种算法嵌入的数字水印对常见的攻击有很强的鲁棒性.     

基于分块奇异值水印算法研究

随着信息技术的飞速发展,信息隐藏与保密技术日渐受到人民的重视.数字水印是版权保护的重要手段之一,目前已经得到广泛的研究与应用.提出了一种基于分块奇异值的水印算法,运用奇异值分解方法与图像分块技术,对水印进行嵌入与提取.通过图像分块,降低了对图像奇异值分解的过程,加速了数字图像水印的嵌入和提取,最后用VC＋＋实现了该过程...     

基于块奇异值分解的小波域数字水印算法

根据小波变换和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出一种基于块奇异值分解的小波域水印技术.充分利用小波和奇异值分解的优点,结合JPEG方案中分块的思想,首先对宿主图像进行小波变换,对变换后的低频系数再进行块奇异值分解,选取每块中最大奇异值组成新矩阵以嵌入水印信息.在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击.实验表明,该算法对图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性.     

矩阵奇异值分解和Arnold置乱技术在图像隐藏中的应用

基于数字图像的奇异值分解和Arnold置换，提出了一种图像的隐藏方法．在该方法中，置乱用于数字图像隐藏的预处理和后处理，奇异值分解用于将一幅图像隐藏于另一幅图像中．根据提出的数字图像隐藏技术，探讨了在数字水印技术中的应用．实验结果显示，该方法实现方便，水印的提取不需要原图像，并能较好地保障数据的安全性。     

混合DWT和SVD的数字水印算法

文中提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的新的数字水印方法. 首先宿主图像被均匀分割成四块,对每一块进行一层小波分解,得到每一块的低频子带,再对每一低频子带进行奇异值分解,得到各低频子带的奇异值. 水印图像经过Arnold变换预处理后也进行奇异值分解,将得到的奇异值分别以一定的强度嵌入到宿主图像每一块低频子带的奇异值中,再进行反变换、拼接操作即可得到嵌入水印后的图像,实验结果表明,本文提出的方法,对噪声、剪切、滤波、JPEG压缩等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性.     

一种改进的基于DWT-SVD的双彩色数字图像水印算法

数字水印技术以不可见的方式把具有特定含义的水印数据嵌入到数字媒体中,有效解决了版权保护问题.鉴于水印图像的鲁棒性和不可察觉性是评价数字水印算法的重要参考依据的问题,提出了一种YCbCr颜色空间中基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法.几何攻击测试结果表明该方法比其他方法具有更强的鲁棒性.     

一种基于改进的奇异值分解的数字水印算法

提出了一种基于改进的奇异值分解的数字水印算法,首先对载体图像进行一级离散小波变换,然后采用分块技术,对每个分块的最大奇异值进行SVD操作,按一定嵌入规则将水印信息分别嵌入到最大奇异值,最后对各分块组合后进行重构即可得到含水印的图像,仿真结果表明,该算法缩短了水印嵌入和提取的时间,而且算法的鲁棒性得到明显加强。     

一种基于离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法

提出了一种新的基于离散余弦变换和奇异值分解的水印算法,其所嵌入的水印图像是灰度图像,增加了嵌入的信息量,能够满足数字水印系统的透明性和鲁棒性要求.在该方法中,置乱技术用于水印图像隐藏的预处理和后处理,更加保障了数据的安全性.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、剪切等具有很好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的多通道彩色图像数字水印算法

一种基于SVD奇异值分解的的自适应彩色图像数字水印算法,利用FCM自适应的选择合适水印嵌入的小波块,对选取的小波块进行SVD分解,得到每个分块的奇异值,选取每块最大的奇异值,并进行排序。利用混沌序列进行混沌置乱,最后实现水印的嵌入。     

基于SVD的数字水印算法及相似性度量方法的改进

在基于奇异值分解(SVD)算法的基础上,提出了一种基于Strassen矩阵乘法的奇异值分解水印算法;提供了原图像和水印图像的相似性度量方法;给出了该算法与SVD及Block-SVD算法的时间对比分析.实验结果表明:该算法的鲁棒性强,速度快,效率高.     

基于数字水印的经典图像认证算法分析

图像认证是近几年发展起来的新技术，目前主要有2种用于图像认证的技术：基于数字签名的图像认证和基于数字水印的图像认证技术。主要针对基于数字水印的图像认证算法分类详细介绍了几种经典算法，对这几种算法各自的优缺点作出比较分析，最后对未来算法的研究工作做出了展望。     

基于数字水印的经典图像认证算法分析

图像认证是近几年发展起来的新技术， 目前主要有2种用于图像认证的技术：基于数字签名的图像认证和基于数字水印的图像认证技术。主要针对基于数字水印的图像认证算法分类详细介绍了几种经典算法，对这几种算法各自的优缺点作出比较分析，最后对未来算法的研究工作做出了展望。     

图像及声音的数字水印嵌入研究与实现

介绍了小波SVD数字水印嵌入算法,它可以实现多媒体信息的版权保护·深入地分析了图像、声音文件格式,使用小波SVD算法实现图像、声音的水印嵌入,并通过计算矩阵之间的相关性来实现水印的检测·给出了图像和声音文件的数字水印嵌入及检测实验结果·通过数据比较找出小波SVD算法中各系数与生成水印之间的联系,从而证实了数字水印技术的可行性并指出了如何选择合理水印的方法     

—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。     

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。     

深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述

近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。