基于非采样Contourlet变换和SVD的数字水印算法研究

非采样Contourlet变换具有多尺度性、多方向性和平移不变性的优点.提出了一种基于非采样Contourlet变换和SVD结合的数字水印算法,首先对图像进行非采样Contourlet变换得到低频子带,并对该子带系数进行SVD分解,然后将水印信息嵌入到奇异值中.实验表明,该算法在满足不可见性的同时,对常见的攻击有很好的鲁棒性,且提高了对抗JPEG压缩、中值滤波、高斯滤波和旋转攻击的能力.     

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.     

一种基于非采样Contourlet变换的图像水印算法

基于非采样Contourlet变换(NSCT)具有多尺度性、多方向性和平移不变性的优点,本文提出一种基于非采样Contourlet变换和SVD结合的数字水印算法,首先对图像进行非采样Contourlet变换得到低频子带,并对该子带系数进行SVD分解,然后将水印信息嵌入到奇异值中.实验结果表明,算法对旋转、JPEG压缩和...     

一种基于CT-SVD的鲁棒水印算法

提出了基于Contourlet变换(CT)和奇异值分解(SVD)的水印算法.与通常直接将水印嵌入至系数中的CT算法不同,选择了CT域低通子带的部分最大系数构建矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,经Arnold置乱后的水印结合人眼视觉特性(HVS)被自适应地嵌入至奇异值中.实验结果表明,算法保证了极高的峰值信噪比(PSNR),并且体现了对缩放、JPEG压缩、剪切、滤波等攻击很好的鲁棒性.     

邻域均值的视频水印改进算法

针对MPEG-2标准,通过嵌入帧选定和水印嵌入两步实现水印的嵌入。首先利用视频I帧DCT变换低频系数均线与低频系数交叉点确定嵌入帧;然后在嵌入帧选定嵌入位置通过特定DCT系数大小关系实现水印嵌入。实验表明,该算法具有较好的不可见性,且针对常规攻击具有较强的鲁棒性。     

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.     

基于分块和NSCT-SVD的彩色图像数字水印算法

针对目前彩色图像数字水印算法水印容量较小、水印攻击强度较大时鲁棒性弱的问题,提出了一种基于分块和NSCT-SVD的彩色数字水印算法.将彩色载体图像分解成R,G,B共3个通道,同时将每个通道分解成4个非重叠块,分别对这些非重叠块进行NSCT处理,可得到各非重叠块对应的低频子带信息,并对低频子带信息进行奇异值分解.同时将彩色水印图像的R,G,B通道信息进行奇异值分解,考虑水印鲁棒性和隐蔽性均能较好权衡的原则,优选水印嵌入因子,将水印图像R,G,B通道信息的奇异值加入到原图像各块的低频子带信息的奇异值中,实现彩色图像数字水印嵌入.试验结果表明:该算法嵌入水印的图像保真度较高、水印的隐蔽性较好,同时对包括噪声、滤波、图像剪切、JPEG压缩、旋转等攻击均具有较强的鲁棒性,尤其提高了攻击强度较大时水印的鲁棒性.     

基于MPEG-4视频水印的一种实现

介绍了MPEG-4视频结构的特点,提出了一种基于MPEG-4视频码流的视频水印算法。该算法将离散余弦变换DCT（discrete cosine transform）与运动矢量MV（motion vector）相结合。对二值化处理后的水印图像进行离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）,将小波变换后水印图像的低频系数嵌入到视频序列I帧DCT变换后的低频系数中,而将小波变换后水印图像的中频系数嵌入到视频序列B帧的MV中。实践证明,该算法既保证了水印的不可见性,又保证了水印具有较强的稳健性和鲁棒性。     

基于小波系数重要值与SVD的零水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出了一种基于小波系数重要值与奇异值分解(SVD)的零水印算法.算法对宿主图像的低频子带进行分块,在密钥的控制下,伪随机地选择低频子带中的两块共4个系数组成一组,找出每组中的重要值;对重要值进行分块奇异值分解,最后通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生零水印.实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与抗旋转几何攻击方面均具有较好的鲁棒性.     

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.     

基于DWT-SVD的视频水印

提出了结合离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字视频水印算法。选取规范化质心（NCG）大于阈值的视频进行分帧,利用每帧视频的DWT分解后的中频分量系数进行SVD,修改奇异值,完成二值图像水印的嵌入,提取时利用部分原始视频的边信息,实现了水印的半盲提取。仿真结果表明,该算法具有良好的不可见性,并且保证了对常见的滤波,压缩,剪切等攻击的鲁棒性。     

均衡特征的动态视频水印算法

针对现有视频水印算法大多性能单一,无法兼顾不可见性、鲁棒性和水印容量等问题,提出一种均衡特征的动态视频水印算法;首先,利用颜色直方图差值法从视频序列中提取关键帧;其次,对关键帧和水印图像分别进行非下采样Contourlet变换、离散余弦变换以及离散平稳小波变换;最后,利用伪随机生成器随机生成水印嵌入块,在确定嵌入因子后,利用加性准则将水印信息自适应嵌入到动态块的低频子带系数,实现水印的嵌入。结果表明,该算法在保证水印不可见的前提下,不仅提高了水印的嵌入容量,而且对抵抗常见时、空域攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于分块DCT的抗几何时间攻击视频水印方案

提出利用分块DCT域进行视频水印嵌入算法, 将水印信息嵌入到分块DCT域的直流分量系数中. 由于几何变化和帧攻击是实际应用中较为常见的水印攻击手段, 因此算法采用变换域中具有几何不变特性的DC系数累加和作为水印嵌入特征量, 并采用同步码进行帧同步. 实验表明, 本算法能够有效抵抗几何攻击, 并对帧攻击具有一定的鲁棒性.     

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.     

一种基于小波变换和DOT量化的彩色图像盲水印算法

采用YIQ色彩空间,把载体亮度分量Y进行小波分解,将水印数据嵌入其低频子带的DCT系数中去．嵌入水印前采用置乱变换将水印图像置乱,消除像素间的空间相关性,提高算法的抗攻击能力．结果表明,该算法对常见的噪声、滤波、剪切、JPEG压缩等攻击有较强的鲁棒性．     

一种基于小波变换和DOT量化的彩色图像盲水印算法

采用YIQ色彩空间,把载体亮度分量Y进行小波分解,将水印数据嵌入其低频子带的DCT系数中去．嵌入水印前采用置乱变换将水印图像置乱,消除像素间的空间相关性,提高算法的抗攻击能力．结果表明,该算法对常见的噪声、滤波、剪切、JPEG压缩等攻击有较强的鲁棒性．     

抗H.264压缩的鲁棒视频水印算法

本文提出了一种基于分块离散余弦变换(DCT)、奇异值分解(SVD)和粒子群优化算法(PSO)的鲁棒视频水印方案.在其嵌入方案中,利用DC系数和奇异值的稳定性,首先将帧内所有块的DC系数置乱,并进行4×4奇异值分解,调制第3大奇异值实现水印的嵌入,由粒子群优化算法得到合适的水印嵌入强度.实验结果表明,相对于固定的嵌入强度,采用粒子群优化算法可以在保持原有视频序列视觉质量的基础上,提高水印自身的鲁棒性.同时算法能够有效抵抗H.264压缩.     

基于Curvelet-DWT-SVD的零水印算法

针对传统零水印算法在不同强度攻击下的鲁棒性和稳定性差等问题,利用Curvelet变换和奇异值分解的稳定、高效和近乎最优的表示性能,提出一种基于Curvelet-DWT-SVD的零水印算法。首先,将载体图像分成互不重叠的子块;其次,每一子块进行Arnold置乱和Curvelet变换得到各个子块的粗尺度层Curvelet系数;然后,将Curvelet系数进行小波变换得到细尺度的小波系数,并将其分块处理;同时对各个子块进行奇异值分解,并根据各个子块的最大奇异值构造特征矩阵;最后,将预处理后的版权水印与特征矩阵进行异或操作生成零水印。实验结果表明,该算法对于噪声攻击、压缩攻击、滤波攻击和剪切攻击等具有很好的鲁棒性,是一种可靠、鲁棒性强的零水印算法。     

基于小波系数块相似鲁棒育水印水印技术

在充分考虑图像相关性的基础上,提出一种基于欧氏距离和DWT域的鲁棒公开水印技术算法.首先对原始图像做三级小波变换, 然后将三级小波变换低频系数子带分为N个2×2子块,利用欧几里德距离作为相似性度量,建立最相似环模型,最后根据环中相邻两块的信息熵的大小关系,控制低频子带系数嵌入水印信号的强度,并通过修改块间的相似度,来嵌入水印信息.算法以环模型中块顺序作为密钥无须借助原图像实现对水印的正确提取.实验结果表明,该算法是有效的,较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对通常的图像处理操作和裁剪、挤压、像素移位等几何攻击有较强的鲁棒性.