基于四元数小波变换和奇异值分解的图像水印

文章提出了基于四元数小波变换(QWT)和奇异值分解(SVD)的数字图像水印算法,该算法对原始载体图像进行四元数小波变换和奇异值分解,对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解,并把分解的水印嵌入到分解后的原始载体图像中.结果表明,该算法对高斯噪声、剪切、JPEG压缩及滤波具有较强的鲁棒性.     

一类基于SVD的数字水印虚警分析与改进算法

讨论一类基于奇异值分解(SVD)的水印算法的高虚警率问题及其产生原因。分析认为SVD水印算法虚警率高的根本原因是:图像SVD分解的基空间与图像内容相关;奇异值向量与图像之间并不存在一一对应关系,不能刻画图像的几何结构。算法主要缺陷并不是出现在提取算法,而是嵌入算法仅仅植入了水印图像的奇异值向量,没有水印图像在基空间的结构信息。因此,该文提出了一个基于分块SVD和离散余弦变换(DCT)分解的改进算法。该算法通过在版权图像的奇异值向量中嵌入水印图像的DCT系数,克服了经典SVD水印算法的虚警问题,因而稳健性高。实验验证了理论分析和算法的有效性。     

四进制小波变换与SVD相结合的水印算法

利用四进制小波变换的多频段特性和奇异值分解的稳定性以及临近像素的相似性,提出了四进制小波与奇异值分解SVD相结合的水印算法,实现了水印数据的嵌入.首先,宿主图像进行四进制小波变换;其次,对低频区域进行分块,计算各个分块的均值,并将这些均值存储在一个矩阵中,对此矩阵进行奇异值分解;最后,在分解所得矩阵中嵌入水印数据.该方法的水印提取不需要原始载体图像和原始水印图像.实验验证了该算法的不可见性,并对常见的攻击具有很强的鲁棒性.     

基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法

为了解决奇异值分解（singular value decomposition, SVD）算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制（quantization index modulation,QIM）均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）,以及对变换后的近似部分系数进行SVD分解,使用μ律压缩函数压缩分解后的最大奇异值,用QIM的方法嵌入二值水印。算法只用到了最大奇异值,可以盲提取水印,消除因传输原始载体图像产生的不安全性,μ律压缩技术也减小了嵌入水印对原始载体图像的扰乱。仿真实验结果表明,该算法保持了较高的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、联合图像专家小组（joint photographic experts group,JPEG）压缩、缩放等常见攻击具有更强的鲁棒性。     

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.     

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。     

基于奇异值分解的小波域数字水印方法

为提高不可见水印的鲁棒性,提出一种基于奇异值分解的小波域数字水印方法.该方法首先将原始载体图像进行2级小波变换,对第2级对角细节子图进行奇异值分解,得到水印嵌入位置;然后对二值图像水印进行Arnold变换和一维化处理,获得待嵌入的水印比特流,并根据该比特流和奇异值矩阵中各元素的不同组合嵌入水印;最后经小波子图重构和小波逆变换得到含水印的载体图像.实验结果表明:在噪声干扰、滤波、压缩、旋转、缩放、剪切等多种攻击下,该方法明显优于现有的一些奇异值水印方法.     

一种基于CNN和Logistic的双混沌DWT-SVD数字水印新算法

本文提出了一种基于三维细胞神经网络（CNN）混沌系统和Logistic混沌映射的双混沌DWT-SVD数字水印的新算法。具体步骤是：利用三维CNN混沌系统和Logistic混沌对水印图像进行加密处理,选取载体图像经小波分解后的低频系数进行奇异值分解,然后将加密水印嵌入到奇异矩阵中,最后进行反奇异值分解和逆小波变换得到含水印图像。经实验仿真,通过PSNR和NC等定量指标证明使用该方法,水印具有很强安全性、鲁棒性和不可见性,并且经噪声、剪切、旋转、滤波等攻击后,提取出的水印与原始水印NC均保持在98%以上,鲁棒性极好。     

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.     

基于分形编码的图像水印

研究了一种新的基于分形的图像水印算法。这种算法可用于彩色图像和灰度图像,能同时改变定义域块的搜索范围和几何变换,可以在双层过程中嵌入同一水印,也可嵌入不同类型的双层水印,水印提取时不需要原始图像。仿真结果表明:嵌入单个水印的图像遭到攻击,特别是剪切攻击时,水印检测的可靠性较高;嵌入2种水印的方法扩展了水印算法的应用范围,既可用于版权保护,还可用于跟踪合法用户的非法再分发。     

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。     

A multiple copyright identification watermarking algorithm based on code division multiple access

A multiple watermarking algorithm is presented according to the multiple accessing technique of the code division multiple access (CDMA) system. Multiple watermarks are embedded into digital images in the wavelet transform domain. Each of the watermarks is embedded and extracted independently without impacts to each other. Multiple watermarks are convolution encoded and block interleaved, and the orthogonal Gold sequences are used to spread spectrum of the copyright messages. CDMA encoded watermark messages are embedded into the wavelet sub-bands excluding the wavelet HH1 sub-bands. The embedment amplitude is decided by Watson's perceptual model of wavelet transform domain, and the embedment position in the selected wavelet sub-bands is decided randomly by a pseudo-random noise (PN) sequence. As a blind watermarking algorithm, watermarks are extracted without original image. The watermarking capacity of proposed algorithm is also discussed. When two watermarks are embedded in an image at the same time, the capacity is larger than the capacity when a single watermark is embedded, and is smaller than the sum of the capacity of two separately embedded watermarks. Experimental results show that the proposed algorithm improves the detection bits error rate (BER) observably, and the multiple watermarks have a preferable robustness and invisibility.     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

基于听觉模型的自适应音频数字水印盲检算法

提出了分段同步的音频数字水印盲检新算法 .利用伪随机序列PN(pseudo randomnoise)扩频和二相相移键控BPSK(Bi phaseshiftkeying)技术调制水印 ,并基于听觉模型生成不可听觉的水印 .水印在频域嵌入 ,提取时不需要原始音频 ,仅需与嵌入时相同的PN序列密钥即可 .提出的抵制去同步攻击的分段同步音频水印检测方法 ,可有效提取和恢复嵌入的有意义二值水印图像 .实验结果表明 ,该算法对一般信号处理类操作都具鲁棒性 ,并可有效抵制随机裁剪、MP3(MPEGaudiolayer3)压缩、替换等去同步的攻击 .     

一种空域的数字图像盲水印方案

提出了一种鲁棒的空域数字图像讯水印方案，先将要嵌入的二组图像伪随机重排列成新的水印图像，再利用量化策略将它嵌入到原始图像中对比度较大的区域，本方案对各种纹理的图像具有适应性，在水印提取的过程中不需要原始图像，实验结果表明水印是不可察觉的，经过JPEG有损压缩、低通与中值滤波、剪切等图像处理操作后仍是鲁棒的。     

基于差错控制编码的数字水印

提出了一种基于差错控制编码与离散小波变换相结合的水印嵌入方法．对置乱并分块后的二进制水印图像数据进行BCH编码，把编码后的数据根据量化的方法嵌入到原始图像小波变换后的各子带中．实验表明，这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性。     

利用亮度分量的彩色图像信息隐藏算法

提出了一种利用亮度分量的彩色图像信息隐藏算法.本算法实现了隐藏信息的盲检测,并在512×512的RGB彩色图像中嵌入多达2048字节的数据.算法有效地利用了数字通信理论中的前向纠错编码技术和数据扰乱技术,使水印抵抗各类攻击的性能得到了有效地提高.实验证明该算法能较好地平衡隐形水印的不可见性和稳健性之间的矛盾,所隐藏的数字水印在StirMark的攻击下,具有较好的抵抗能力.     

基于小波变换和奇异值分解相结合的加密图像数字水印算法

以一种加密算法和多级小波变换,奇异值分解为基础,提出一种数字水印算法.将原始图像进行多级小波分解,然后对低频部分进行奇异值变换,将加密的水印信息嵌入其中.实验结果表明:该算法不仅具有较好的不可感性,而且对几何变换,如旋转、剪切、镜像,叠加噪声如椒盐、高斯噪声及高斯滤波等均具有很好的鲁棒性.     

小波域分形编码数字水印的研究

提出了一种新颖的基于小波域分形编码的数字水印技术.分形图像编码方法利用图像的局部自相似性构造分块迭代函数系统,通过保存放射变换参数实现对图像的编码.利用分形变换的编码解码过程中的某些不变参数,可以实现数字水印信息的嵌入和提取.但是空间域的分形编码会使得恢复图像产生明显的块效应现象,嵌入水印后的图像质量损失大.因此一种新的基于小波域细节子图的分形编码方法被提出和研究.利用小波域细节子图的自相似性构建迭代函数系统,实现对细节子图系数的编码.而后基于小波域分形编码,构造了一种新颖的水印嵌入提取算法.算法选取适当的小波细节子图,分块构造匹配池,根据嵌入的水印信号选择最佳匹配块实现水印信息的嵌入和提取.最后通过实验对水印算法受图像处理攻击时的鲁棒性作了分析和比较,嵌入水印的图像在遭受一般图像处理攻击,如滤波、有损压缩、噪声及几何攻击时水印均可读出.构造的基于小波域分形编码的数字水印技术得到了较满意的实验结果.