一种改进的小波域自适应图像水印算法

分析传统小波域自适应水印算法鲁棒性不够理想的原因,提出改进的小波域自适应图像水印算法.利用噪声可见性函数局部分析能力强的特点,在小波分解后的子带中查找容噪能力强的位置嵌入水印,并结合小波域视觉可见误差门限JND值实现水印强度的自适应嵌入.实验结果表明,改进后的算法不但保留了视觉效果好的特点,而且在水印的鲁棒性上得到大幅度的提高.     

一种基于统计均值和方差调制的图像盲水印算法

提出了一种基于统计均值和方差调制的嵌入可读水印的自适应盲水印算法，通过分析图像经离散小波变换后细节子带系数的特性，利用细节子带系数的均值和方差来自适应地调制图像经小波分解后细节子带的系数值，在满足水印不可感知的条件下尽可能地嵌入水印信息，实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时，水印的提取无须求助于原图像，很好的实现了水印的盲检测。这里的水印是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明，提出的算法对JPEG／JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、像素移位等多种攻击都有较强的鲁棒性。     

一种基于关系的小波域水印算法

提出了一种新的基于关系的小波域数字水印算法.选用二值图像作为待嵌入的水印,考虑人眼视觉特性来选择水印的嵌入位置,对小波分解子带LH2和HL2作2×2分解,根据二值图像像素取值来调整小波系数的大小关系.试验结果表明,新算法能够保证稳健性和不可见性,具有较高的峰值信噪比.     

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.     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

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.     

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.     

基于图像内容认证的Contourlet域半脆弱水印算法

本文针对小波变换不能有效表达二维信号的状况,提出了一种基于图像内容认证的Contourlet域半脆弱水印算法,算法修改了小波域的HVS模型,将修改后的模型应用于Contourlet变换域,提取图像的颜色、边缘、纹理特征作为水印信息.水印嵌入时选择变换后能量最大的方向子带,将该方向子带利用混沌映射置乱后嵌入水印.实验证明本算法提高了载体图像的透明性与水印的安全性.认证检测时,无需原始图像和原始水印,实现了盲认证.算法能够抵抗JPEG、JPEG2000压缩等一般的图像处理操作,并对恶意篡改报警,定位篡改部位.滑动窗口滤波消除了一般图像处理操作产生的虚假的报警点.     

基于模糊综合评判的小波域自适应水印算法

提出了一种在小波变换城内基于模糊综舍评判的新的自适应水印算法．算法首先对二值水印图像进行混沌加密，然后对宿主图像划分出小波子块．再利用模糊综合评判的方法选取合适的小波块嵌入水印．在嵌入水印的过程中，水印的嵌入强度是自适应于图像的，且在提取过程中无需使用原始图像，实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性和可行性。     

一种基于图像内容的自恢复水印算法

文章提出了基于嵌入式小波编码的图像自恢复脆弱水印算法,它利用零树结构对自身图像分块进行压缩编码,得到自相关数据,再进行分块置乱后嵌入到原灰度图像位平面编码的低两位。通过实验仿真证明该算法既能对篡改图像的恶意操作具有很强的识别能力,又能恢复出被篡改位置的真实图像内容。     

小波变换域数字图像监视水印算法

利用图像小波变换系数的特点,提出了一种监视水印嵌入方法,用于在选择认证中推断作品经受的失真操作,其中低频监视水印信号由图像的半脆弱签名产生,而高频和中频监视水印信号为利用混沌序列生成的二值序列,水印的嵌入位置由密钥决定,具有非常好的安全性;水印的提取不需要原始图像.实验表明:该方法嵌入的水印不可见性好,能成功地推断出JPEG压缩、低通滤波、高通滤波等常见的图像失真操作.     

应用水印旋转角度加密的双水印算法

提出一种基于水印旋转角度加密的新型双水印算法.该算法首先分块载体图像,选取预定大小的载体图像子图像作为嵌入可见水印的载体.其次,使用图像旋转算法对待嵌入的可见水印进行微角度旋转处理,用该旋转角度作为其中一个密钥,以此作为验证该可见水印是否为水印信息的手段之一.最后,在除了用于嵌入可见水印的载体图像的其他子块中使用模糊归类的方法,嵌入不可见的鲁棒水印.实验结果证明:该算法嵌入双水印后图像没有明显的降质,合法去除可见水印之后,载体图像也不会出现明显的降质;被恶意篡改之后的可见水印恢复能力强,而鲁棒性水印抵抗JPEG压缩、剪切、高斯噪声、滤波、缩放等常见的信号处理攻击和几何攻击性能良好.     

基于频域变换与几何失真校正的图像水印算法

为改善水印系统的稳健性,提出了基于多元频域变换的彩色图像水印方案.首先,引入仿射映射来混淆水印数据;再确定载体的最大中心区域,利用四元离散Fourier变换对其处理,获取1个实部系数矩阵与3个虚部系数矩阵;考虑彩色载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算数据融入因子;并以此建立同步水印隐藏方法,把加密数据植入实部系数矩阵的低频系数中,形成水印目标;基于不同的内容变换,形成训练数据;并基于机制,对其完成二级分解,利用分布函数来拟合6个系数的经验直方图,最终将其形状与尺度参数视为水印系统的稳健特征矢量.借助这些稳健特征来训练支持向量机,从而得到变换参数值,以校正受攻击的水印图像;最后,计算校正水印图像的最大中心区域,联合四元离散Fourier变换,设计水印提取方法,准确复原二值水印.测试数据表明:与当前图像水印技术相比,面对几何变换攻击,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,其输出的水印图像对应的差分图较为理想,复原水印失真度最小.     

一种新的小波域正交数字水印方案

提出一种基于人眼视觉模型、 小波变换和正交向量的数字水印方案. 首先对原始图像进行8×8的分块, 然后对每小块进行小波变换, 进而对水印图像进行调制, 并加入到原始图像中, 形成带水印图像, 最后进行小波反变换得到含有水印的图像. 在水印检测过程中, 根据实际需要提出了非盲水印和盲水印两种检测方案. 根据正交向量的特点通过假设检验的方 法提取水印. 实验表明, 这种方法能有效检测出水印图像, 并对常见的水印攻击（如裁剪、 JPEG压缩等）具有良好的鲁棒性, 尤其对信号增强或减弱抗攻击性强.     

基于神经网络自联想的数字图像水印算法

基于神经网络自联想记忆功能,提出了一种新的数字图像水印算法.首先将水印信息存储到神经网络中;再将其分别嵌入到原始图像小波分解的近似系数分量和细节系数分量中,采用嵌入水印过程的逆过程提取水印;最后利用神经网络对提取出的水印图像进行后处理.实验结果表明所提方法在满足水印的不可感知性的前提下,对多种攻击,如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波、剪切等具有较强的鲁棒性.     

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.     

基于图像载体的数字水印及其盲检测方法

本文提出一种基于图像内容的数字水印嵌入方法及其盲检测方法.有意义的水印信息在经过水印密钥调制以后,在嵌入原图的DCT系数之前,首先要计算与原图待嵌入位置的相关性,以确定相应的嵌入强度,从而使嵌入的信息具有独特性.盲检测时只需要水印密钥和待测图像就可以恢复出嵌入的信息.使用这种方法可使水印在载体未被修改时的有效性达到100%.最后给出了部分用Matlab实现的程序.     

Adaptive Image Digital Watermarking with DCT and FCM

A novel adaptive digital image watermark algorithm is proposed. Fuzzy c-means clustering （FCM） is used to classify the original image blocks into two classes based on several characteristic parameters of human visual system （HVS）. One is suited for embedding a digital watermark, the other is not. So the appropriate blocks in an image are selected to embed the watermark. The wetermark is embedded in the middle-frequency part of the host image in conjunction with HVS and discrete cosine transform （DCT）. The maximal watermark strength is fixed according to the frequency masking. In the same time, for the good performance, the watermark is modulated into a fractal modulation array. The simulation results show that we can remarkably extract the hiding watermark and the algorithm can achieve good robustness with common signal distortion or geometric distortion and the quality of the watermarked image is guaranteed.     

基于多小波变换零树结构的数字水印嵌入方法

随着数字产品和国际互联网的迅速发展,保护数字产品版权的问题变得越来越突出,数字水印技术是解决这个问题的一个有效手段.本文提出了一种基于多小波变换零树结构的数字水印算法.将二值水印嵌入到宿主图像的小波零树上,每一棵小波零树的水印信息对应于水印图像的一个像素点,实验表明该水印算法在多种攻击下都具有较好的鲁棒性.