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.     

基于图像纹理特征的自适应水印算法

本文提出了一种基于图像纹理特征的自适应水印算法.首先通过原加载水印图像与小波变换后的高频子带进行结合,重构出新水印序列,然后通过自适应阈值算法决定水印的嵌入和提取.经实验证明这种算法具有很好的不可见性,对常见的攻击具有较好的鲁棒性.     

基于提升小波变换和离散余弦变换的彩色图像水印算法

针对一些图像水印算法不可见性与鲁棒性不易平衡的问题,提出一种基于提升小波变换和离散余弦变换相结合的水印算法。首先提取载体图像的边缘特征构造二值水印图像,并使用Arnold变换和Logistic混沌映射对水印图像进行加密。然后,将RGB图像转到YCuCv空间,对Cv通道进行提升小波变换(LWT)和分块离散余弦变换(DCT)。最后将加密的水印嵌入每个DCT变换块的低频系数中。实验结果表明,嵌入水印的图像峰值信噪比(PSNR)值均高于43 dB,进行各种常见攻击后归一化相关系数(NC)值接近1。因此,所提出的方案具有较好的水印不可见性,同时对不同的攻击具有较强的鲁棒性。     

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.     

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.     

不对称分数傅立叶图象盲水印算法

结合空间域和变换域算法特点,利用不对称分数傅立叶变换的特性,提出了一种图象盲水印算法.对载体图像的行列方向分别实施不同级次的分数傅立叶变换,将原始水印图像用最低有效位算法嵌入到载体图像的级的分数域的低频幅值矩阵中,再进行逆变换得到水印图像.缓解了水印的不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高了水印安全性.实验结果表明,该水印具有良好的不可见性和抗噪声攻击能力.     

基于灰色理论和DWT的彩色图像数字水印方案

基于灰色理论以及图像小波变换的特点,提出基于灰关联理论以及小波变换的彩色图像数字水印方案,方案将水印嵌入到彩色载体图像各个颜色分量的DwT域垂直细节频带系数上,结合人类视觉系统实现水印的不可见性.根据系数间的灰关联大小对水印进行提取,提取时不需要原始裁体图像,实现了水印的盲提取.实验证明,该方案不仅可以更好地保持原始图像的感知质量而且对一些常见的攻击如 JPEG 和中值滤波等具有较好的鲁棒性.     

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．     

一种新的基于多进制小波变换的盲水印算法

基于多进制小波变换提出了一种针对灰度水印图像的盲水印新算法．试验结果表明，该算法具有良好的不可见性和鲁棒性．     

一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法

利用树状小波分解结合人类视觉系统（HVS）的特性,同时运用线性混合的办法,在载体图像中自适应地嵌入多个数字水印副本;在提取水印时,在每个块中使用独立分量分析ICA的方法提取水印,并对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性。仿真试验表明该方法是有效的、可行的。     

一种基于图像内容的水印策略

提出了一种基于图像内容的彩色图像水印嵌入算法,嵌入过程在小波变换域进行,置乱后的二值水印嵌入人眼感觉最不敏感的蓝色分量经三级离散小波变换(DWT)后的第三级小波子带系数中,根据不同小波系数对图像内容的贡献不同分别计算每一嵌入位置的嵌入强度因子,使水印的嵌入最大限度地适应宿主图像的内容特征。实验结果证明,算法对常见图像处理攻击具有较强的鲁棒性,可用于图像版权保护。     

基于DWT-SVD和Turbo码的彩色图像盲水印算法

为进一步提高数字水印系统的性能, 提出一种离散小波变换域中基于奇异值分解和Turbo纠错码的彩色图像盲水印算法. 首先对数字水印进行混沌加密预处理, 然后进行Turbo编码, 再把编码后的水印信息嵌入到彩色图像蓝色分量小波分解后低频子带的奇异值矩阵中. 提取水印时不需原始载体图像的参与, 更便于实际应用. 仿真实验结果表明, 该水印算法不可见性较好, 且对常见攻击和几何攻击具有较好的稳健性.     

基于离散小波变换的数字水印算法研究

数字水印技术就是将具有特定意义的水印,如图像、数字、随机序列等嵌入到媒体数字中以保护或认证产品。基于离散小波变换(DWT)的水印算法将原来的图像分割成很多频段图像,变换后的图像能够适应人眼的视觉特性并且使得水印的嵌入和检测可分为多个层次进行。为了在水印的不可察觉性和鲁棒性之间达到良好的折衷,选择中频子图来嵌入水印。仿真结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能够抵抗常规的图像压缩和噪声等攻击。     

基于PCA和DWT的强鲁棒数字水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)数字水印算法抗几何攻击能力较弱的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和DWT的新的数字水印算法。新算法对载体图像进行一级小波分解,在低频子带上用主成分分析提取出既含有高频又含有低频成分的主成分系数,将水印嵌入到提取出的主成分系数中。实验结果表明,与传统DWT水印算法相比,该算法不仅明显提高了抗剪裁、旋转等抗几何攻击能力,对加噪、图像灰度值变化等攻击也表现出了很强的鲁棒性。     

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.     

基于DCT域改进的自适应数字水印算法

针对DCT变换特点,提出一种改进的自适应水印算法.选取3个DCT中频系数,求均值及DCT矩阵主对角线均值,比较嵌入位与它们的关系,调整嵌入位的大小实现水印自适应嵌入.水印信息经过Arnold置乱后嵌入到原始图像.实验表明,该算法隐蔽性良好,水印提取效果较好,对旋转、剪切、滤波、JPEG、修改等攻击具有较好的鲁棒性和稳健性.     

Transparent image watermarking in the Wavelet Domain

Digital watermarking has been proposed as a viable solution to protect the copyright of multimedia data in a networked environment, since it makes possible to embed identification codes into a digital document. This paper proposes a new scheme for image watermarking in which a watermark is embedded in a selected set of wavelet transform coefficients. To ensure the watermark invisibility with high robustness, a binary pseudo-random sequence is embedded into significant wavelet coefficients by exploiting Embedded Zerotree Wavelet (EZW) coding algorithm. Experimental results show the effectiveness of this technique. Biography: Chen Qing (1962-), female, Ph.D. candidate, research direction: wavelets, coding, watermarking.     

基于ICA和DCT的鲁棒性盲水印算法

提出了一种结合独立分量分析和离散余弦变换的数字图像鲁棒性盲水印算法.首先将载体图像分解成互不重叠的8×8子块,再对各子块进行离散余弦变换,接着把经过置乱和平铺扩展处理的水印嵌入到余弦变换的低频系数上,最后进行逆余弦变换得到嵌有水印的图像.在不需要原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下,算法实现了真正意义上的水印盲提取.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、尺寸缩放、滤波等攻击具有较好的鲁棒性.