基于分块SVD变换域下的图像盲水印算法

提出了一种新的基于分块奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法. 该算法充分利用了SVD和DWT的特性,首先对原始图像分块进行SVD分解,提取每一块主要的奇异值进行小波变换,最后采用量化的方法将Arnold置乱后的水印嵌入到小波域的LL子带. 经过实验,该算法能够实现水印的盲提取,能够对JPEG压缩、椒盐噪声干扰、高斯噪声干扰、图像剪切等有较好的鲁棒性.     

基于矩阵分解和混沌置乱的数字水印算法

为了提高运算效率,同时保证算法的不可见性和鲁棒性,提出了一种基于矩阵Schur分解的盲水印算法．首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,然后将分块载体图像进行离散余弦变换（DCT）,利用矩阵分解理论得到对称矩阵,将对称矩阵作Schur分解,通过量化调制完成水印的嵌入．结果表明,该算法运算量小,并且具有良好的不可见性和鲁棒性．     

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。     

基于非抽样Contourlet变换的高定位精度认证水印算法

本文提出了一种基于非抽样Contourlet变换的高定位精度图像自适应认证水印算法。对原始图像进行非抽样Contourlet变换,选取低频子图分块后进行奇异值分解,通过自适应量化修改奇异值嵌入经混沌置乱后的二值水印信息。整个分解过程没有任何抽样环节,各尺度下各方向子带均与原始图像具有相同的尺寸,从而提高了篡改定位的精度,增加了水印的嵌入量。水印的提取只需要由混沌初值和量化参数构成的密钥,保证了算法的安全性。同时该水印算法对JPEG压缩稳健,对恶意操作敏感。     

基于混沌置乱的小波域位平面盲检水印算法

针对水印图像存在的安全性和鲁棒性问题,提出了一种基于混沌置乱与小波域位平面的水印嵌入与盲检算法.该算法用Arnold变换对水印图像加密,将置乱后的二值水印嵌入到小波变换低频子带的某个位平面中;提取时,先将待检测图像小波变换的低频子带系数表示成位平面形式,然后从嵌入时对应的位平面中提取出水印数据,再经过若干次Arnold变换即可恢复出原始水印数据.实验结果表明:当水印嵌入到中间位平面时,算法能获得较为理想的性能,并实现盲检测.     

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。     

一种基于边缘检测和正负量化的盲水印算法

提出了一种基于DCT域边缘检测和正负量化的盲水印算法:先用Arnold置乱方法对水印图像进行加密,并对其进行正负变换,然后用边缘检测算子对载体图像进行边缘提取,再根据阈值的设定选择不同的量化值将水印嵌入,提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲提取.实验结果表明:该算法对于裁剪、压缩、噪声、滤波、缩放等攻击都具有较好的鲁棒性和不可见性.     

一种基于NCG和SVD的数字视频水印算法

目前关于奇异值分解水印算法很多,大部分不能实现水印盲提取,并且有关视频水印的SVD算法也不多.基于视频水印的这种现实,现提出了一种基于NCG、SVD的数字视频水印算法.首先计算每帧的NCG值,用NCG值对视频帧进行分类,选择具有NCG阚值特征的帧.然后对每帧实施分块SVD,在sVD奇异值矩阵中取第二个元素组成新的矩阵.然后对新矩阵实施DCT变换,更改其中的一对DCT中频系数而嵌入水印.仿真实验表明,该算法具有较好的透明性,能实现水印盲检测,可抵抗常见的各种攻击,如裁剪、高斯、泊声噪声等.     

基于DWT-DCT-SVD的鲁棒盲视频水印算法

为更有效地保护多媒体数据,文中提出了一种基于DWT(discrete wavelet transform)、DCT(discrete cosine transform)与SVD(singular value decomposition)结合的盲视频水印算法.利用视频帧内的R、G通道的颜色差值进行关键帧的快速选取,将关键帧的B分量进行多级离散小波变换,对变换后的子带进行Arnold置乱,将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中.当嵌入水印视频受到攻击时,利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性,用嵌入水印视频关键帧的G分量代替原始视频关键帧的B分量,实现水印的盲提取.实验结果表明,该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG(moving pictures experts group)压缩等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于DWT域的多通道彩色图像盲水印算法

提出了一种基于DWT域多通道彩色图像盲水印算法。由Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成四进制复合混沌序列对水印进行加密,Arnold变换置乱水印信息以提高水印的安全性;彩色图像的RGB通道变换成小波域,对RGB通道的低频小波系数分块计算奇异值嵌入不同方向的水印;提取水印采用了图像融合技术。实验结果表明,该算法不可见性好、鲁棒性强,能有效地抵抗常见的水印攻击。     

基于小波和伪随机变换的盲检测图像水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印算法.采用Arnold变换和伪随机序列变换双密钥相结合,更加稳固了水印序列.变换后的水印序列有选择地嵌入到载体图像的3级小波系数中,嵌入算法采用抖动量化,水印提取为盲提取.实验结果表明该算法具有较好的不可见性,对剪切、噪声污染、滤波、JPEG压缩攻击具有良好的鲁棒性.     

基于DCT域的增益不变量化的数字图像水印算法

提出一种新的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的增益不变量化索引调制的数字图像水印算法.该算法根据DCT域中DC分量的稳健性,将水印信息采用增益不变的量化嵌入DC分量中,并通过最小距离公式进行水印提取.水印被量化嵌入,提取水印信息无需原载体图像,算法能对水印信息盲提取.实验结果表明,与其他数字水印算法相比,算法有较好的透明性,并对JPEG图像压缩、高斯噪声、中值滤波、泊松噪声、椒盐噪声、缩放等常见图像攻击有很强的鲁棒性.     

A blind watermarking algorithm resisting to geometric transforms based on SVD

A new watermarking algorithm resisting to geometric transformation based on singular value decomposition(SVD) in logarithm polar coordinate is proposed.The log-polar mapping(LPM) is used to resist rotation and scaling attacks,and the odd-even quantization algorithm is used to embed watermark so it can be extracted without the original host image.The experiments show that the proposed algorithm not only resists various geometric attacks but also is robust enough to the common signal processing.     

A Blind Watermarking Algorithm Resisting to Geometric Transforms Based on SVD

A new watermarking algorithm resisting to geometric transformation based on singular value decomposition(SVD) in logarithm polar coordinate is proposed.The log-polar mapping(LPM) is used to resist rotation and scaling attacks,and the odd-even quantization algorithm is used to embed watermark so it can be extracted without the original host image.The experiments show that the proposed algorithm not only resists various geometric attacks but also is robust enough to the common signal processing.     

一种新的彩色图像盲水印算法

为解决水印的盲提取问题并将水印技术应用到彩色图像中,提出了一种新的基于子带DCT（discrete cosine transform）系数量化的彩色图像盲水印算法.首先将彩色图像从RGB空间转换到YUV空间,然后在Y、U、V三分量的子带DCT系数中选取视觉重要系数并对其进行量化,完成水印的嵌入.水印的提取不需要原始图像.仿真实验证明,算法具有较高的透明性,并且对于常用的攻击方法（如有损压缩、高斯噪声、滤波和剪切等）具有很好的鲁棒性.     

一种新的图像自适应水印算法

数字水印是数字媒体版权保护的一种有效方法.提出了一种新的基于DCT(Discrete Cosine Transform)域的盲图像自适应数字水印算法.该算法利用视觉系统HVS(Human Visual System)特性和图像的局部特点,自适应地选择量化步长对图像各个分块的直流分量通过量化来嵌入水印,同时为了弥补在感知容量小的分块直流分量上水印嵌入强度的不足,利用照度掩蔽特性对该分块的部分低频系数也自适应地嵌入同一水印信号,从而使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡.水印的提取不需要原始图像.实验结果表明该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的几种图像处理和噪声干扰也具有很好的稳健性,其性能优于其它文献上的相近算法.