一种新的基于变换域的数字音频水印算法

使用Arnold变换对二值黑白水印图像进行预处理,对选定的音频进行五层小渡分解,对小渡分解后的低频系数进行离散余弦变换(DCT),选取DCT系数中幅值较大的点嵌入水印信息,提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换相结合的数字音频水印方案.实验表明:该算法具有较好的透明性,对噪声、重采样、重量化等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法

提出一种基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法.该算法使用Arnold变换对水印图像进行置乱处理,然后对载体图像进行8×8的DCT变换.实验结果表明,嵌入水印的图像在受到白噪声、低通滤波、压缩、剪切、旋转等不同方式的攻击后,仍能从载体中提取嵌入的水印,因此本算法对水印的攻击具有比较好的鲁棒性,尤其是具有十分有效...     

基于Arnold变换和DCT变换的数字水印算法研究

提出了一种基于Arnold变换和DCT算法的数字水印算法.利用Arnold变换将水印图像变成无意义的图像,再对载体图像做DCT变换,将变换后的水印图像隐藏在DCT系数上,最后进行DCT反变换完成水印的嵌入.实验结果表明,该算法对于一般的图像攻击如滤波、噪声、剪裁有较好的鲁棒性.     

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。     

基于DCT域的自适应数字水印算法

针对离散余弦变换(DCT)的特点,提出一种自适应水印算法.选取JPEG量化矩阵若干DCT中频系数,并求均值,比较嵌入位与均值的关系,调整嵌入位的大小实现水印自适应嵌入.利用Arnold变换对水印信息进行预处理和后续处理,降低水印信息的相关性;同时用随机控制方法选取水印嵌入图像块,用于控制随机选取块的密钥作为该算法的一个密钥,实现水印的加密处理,提高水印的安全性.实验表明,该算法在保证隐蔽性的前提下,水印提取效果较好,对旋转、剪切、JPEG、修改等攻击具有较好的鲁棒性和稳健性.     

一种基于DWT的数字音频水印算法

小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的二维图像信息经过Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有的离散余弦(DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于DCT水印算法.     

一种用哈达玛矩阵进行置乱变换的盲水印算法

文章提出了一种用哈达玛矩阵对水印进行置乱变换的盲水印算法,首先利用哈达玛矩阵的正交性对水印图像进行预处理,然后根据原图像分块离散余弦变换(DCT)后频率分量的特点,在中频部分嵌入水印。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,能够抵御JPEG压缩、高斯模糊、均值滤波、椒盐噪声的攻击,具有较好的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入算法。     

基于DCT的数字图像水印技术的研究

对DCT(离散余弦变换)域的图像水印技术进行了研究,实现了非盲水印和盲水印两种方案.为保证数字水印的安全性,在水印嵌入之前,采用Arnold置乱技术对水印进行预处理.实验结果表明,两种方法都具有较好的不可见性,能够抵御JPEG压缩、剪切和噪声攻击等常用的图像攻击技术,具有较好的鲁棒性,是较为实用的图像水印方案.     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该数字音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性.     

一种基于K-L变换的数字图像水印算法

提出一种基于K-L变换(Karhunen-Loeve Transform)的数字图像水印算法。首先对原始图像的数据矩阵做K-L变换,得到一个具有良好频谱特性的主成分图像;然后将置乱的水印信息嵌入到主成分图像中较大的非零像素值中,再重构图像。该方法有效地利用了K-L变换域去除信号相关性的优势,使得重构图像受到各种攻击时,水印信息不易丢失。实验结果表明该水印算法对于JPEG压缩、旋转和剪切等多种攻击具有很强的鲁棒性,与主流的离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)水印算法的比较结果验证了基于K-L变换的数字图像水印算法的优越性。