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.     

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.     

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.     

校正几何失真和像素失真的印刷数字水印算法

针对印刷图像存在的几何失真和像素失真问题,提出一种数字水印算法.该算法采用Harris角点检测和Hausdorff距离来校正几何失真,采用非线性灰度变换来纠正像素失真.水印嵌入算法首先对图像进行一级离散小波变换后,再对低频子图进行奇异值分解;然后,在奇异值上嵌入水印序列,并在提取水印前校正失真.实验表明,该算法对打印扫...     

基于果蝇优化算法和DWT-SVD的数字水印方法

针对嵌入水印强度的不确定性,提出了一种利用果蝇优化算法并结合小波变换与奇异值分解的数字图像水印嵌入算法。首先,利用小波变换对载体图像进行二级小波分解,然后对LL2子带进行4×4分块并进行奇异值分解以提高嵌入水印的稳定性,最终将水印信息以一定的强度嵌入到分解的最大奇异值中。果蝇优化算法综合考虑水印嵌入算法的鲁棒性与不可见性之间的矛盾,并结合水印嵌入方案确定最佳嵌入强度,首先根据影响水印性能的指标定义适应度函数,并对该函数的参数进行优化,确定了最佳的适应度函数,然后再应用果蝇优化算法寻找嵌入水印强度的最优解。最后通过仿真实验对该水印方案的性能进行测试与分析,实验结果表明,当嵌入水印图像的峰值信噪比达到40 dB时,提取水印的平均NC值能达到0.98以上。     

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.     

基于双正交小波变换的彩色图像水印嵌入算法

基于传统小波变换的数字水印算法,提出一种基于双正交小波变换的彩色图像数字水印嵌入算法.算法利用双正交小波具有的良好分解和重构特性,对原始水印图像进行Arnold置乱后,将载体图像及水印图像分别进行2级和1级双正交小波变换.根据小波各频带系数之间的关系以及人类视觉系统掩蔽性,确定水印嵌入位置和强度,将置乱后的水印按照一定权重规则嵌入到载体相应的分解系数中,利用双正交小波逆变换得到含有水印的图像.仿真实验结果表明该算法不仅有较好的隐藏性,而且对于常见的操作攻击也表现出很强的鲁棒性.     

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.     

LWT-SVD域灰度图像数字水印优化算法

为解决数字水印算法的不可见性和鲁棒性问题,提出一种基于融合差分进化的粒子群算法的LWT-SVD域灰度图像数字水印优化算法.首先,利用提升小波变换(Lifting Wavelet Transform,LWT)对载体图像进行二级LWT分解,获得4个不同的子带.然后,对获得的每个子带分别进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),并利用融合差分进化的粒子群算法对水印的嵌入阈值进行优化,分别获得对应于每个子带的最优的水印嵌入阈值.最后,将水印图像根据最优嵌入阈值嵌入到对应的载体图像的奇异值中.实验结果证明了与其他现有算法相比,提出的算法使得嵌入水印后的图像表现出较好的不可见性,并且在应对JPEG压缩、高斯噪声等常见的图像攻击方式时也表现出较好的鲁棒性.     

基于压缩传感的灰度图像水印算法

将水印图像采用压缩传感OMP算法进行一维小波逐行观测,生成观测矩阵,以观测矩阵做为嵌入水印,将原始载体灰度图像进行DCT变换后,选取低频信息段作为水印嵌入位置,然后将水印信息进行变换图像置乱处理,并采用基于奇异值的分解算法嵌入到原始载体灰度图像中.实验结果表明,此算法能够抵抗一定的几何攻击,对JPEG压缩、噪声攻击的抵抗能力有待进一步提高.     

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。     

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。     

基于小波包变换的数字水印算法

提出一种基于小波包变换的改进的数字水印算法,该算法首先对载体图像进行小波包分解,并统计各子图的大系数的比例,进而在系数比例较大的几个子图中,按照大系数嵌入大的系数,小系数嵌入小的系数的方法进行水印嵌入.仿真实验结果表明本数字水印算法具有较好的稳健性和不可感知性.     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.     

一种基于粒子群优化的变换域彩色图像水印算法

水印嵌入强度因子的大小对图像质量有重要影响.该文提出了基于粒子群优化的变换域彩色图像水印算法,应用粒子群优化算法获得各个频带子图的最优水印嵌入强度因子.首先,提取彩色载体图像的L分量进行二级DWT分解,选择低频的4个不同频带子图;然后,将水印图像进行双重加密且进行DWT分解,获得4个不同频带子图;最后,结合SVD实现该文算法水印嵌入.实验表明,该算法在保证嵌入水印后的图像具有较好不可见性的前提下,使得嵌入水印后的图像对噪声、JPEG压缩和几何攻击等保持较好的鲁棒性.     

基于DWT-SVD的数字水印嵌入方法

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。本文提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.