基于QIM的数字图像水印技术研究

笔者提出了一种在DCT域里利用量化索引调制嵌入水印和数字签名的算法.从原始图像中提取一定的特征作为其唯一表征图像的数字签名.在DCT域中,根据数字签名和水印信息进行正负调制,实现水印的嵌入,同时也嵌入丁表征图像的数字签名.在确保了视觉质量和嵌入容量的前提下,得到了良好的水印性能,并且在鲁棒性上经受住了一系列常见的攻击,同时实现了抗拷贝攻击的目的.     

基于分形调制阵列的数字水印算法

基于分形调制的良好性能，提出了一种新的使用分形调制阵列、基于HVS视觉掩盖的图像水印算法，该方法将水印信号进行分形调制得到含水印的分形信号嵌入到图像子块的DCT中频系数中去，然后进行视觉掩盖．通过大量实验仿真结果表明：该算法能够清晰地提取出隐藏的水印信息．在常见的信号失真和几何失真下，水印具有很好的鲁棒性．     

混沌映射的半脆弱图像数字水印算法

提出了一种抗JPEG有损压缩的半脆弱图像数字水印算法．该算法充分利用混沌映射对初值的敏感性，并根据JPEG图像压缩过程中DCT系数的不变特性，将预先量化的DCT低频系数和水印密钥合成为混沌系统的初值，经过多次混沌迭代生成水印信号．根据水印信号调整块对间DCT系数的大小，完成水印的嵌入调制．实验结果表明，该算法对JPEG有损压缩具有良好的鲁棒性．同时可对图像内容的恶意篡改进行精确的检测与定位．     

基于DCT和DWT域的数字水印算法

数字水印技术近年来得到了广泛的研究．新的水印算法不断提出,根据DCT域和DWT域图像水印技术原理,提出一种利用DCT域和DWT域相结合的图像水印技术算法,在嵌入强度的选取上做了新的测试．实验证明,用该算法嵌入水印的图像质量没有明显下降,并且嵌入的水印信息具有良好的鲁棒性．     

基于DCT域的增益不变量化的数字图像水印算法

提出一种新的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的增益不变量化索引调制的数字图像水印算法.该算法根据DCT域中DC分量的稳健性,将水印信息采用增益不变的量化嵌入DC分量中,并通过最小距离公式进行水印提取.水印被量化嵌入,提取水印信息无需原载体图像,算法能对水印信息盲提取.实验结果表明,与其他数字水印算法相比,算法有较好的透明性,并对JPEG图像压缩、高斯噪声、中值滤波、泊松噪声、椒盐噪声、缩放等常见图像攻击有很强的鲁棒性.     

小波域中基于分形调制和HVS的分层水印算法

利用分形调制的良好性能,提出了一种利用分形调制阵列、基于HVS视觉掩盖特性的图像水印算法.首先将数字水印信号进行分形调制得到分形调制信号;然后充分利用HVS对不同区域噪声敏感性不同的特点,对原始图像设置不同的水印强度,并按强度将水印信息嵌入到静态小波变换(SWT)后的细节子带中.水印检测无需原始图像,实现了水印的盲检测.实验证明,该方法嵌入的水印具有良好的不可见性和鲁棒性.     

基于混沌系统和人类视觉掩盖的图像水印算法

提出一种基于混沌系统和人类视觉掩盖的公开鲁棒性图像水印算法,利用陈氏混沌系统产生水印,将其嵌入到图像子块的DCT次低频系数中去,然后根据噪声敏感度进行视觉掩盖,从而在不减少水印鲁棒性的同时保证了其不可见性．实验表明,采用该算法实现的水印对常见的图像处理和几何变换具有很好的鲁棒性．     

一种非线性数字水印的改进方法

主要研究了一种非线性数字水印的改进算法.首先利用差错码控制对数字水印信息进行编码,然后将水印信息调制为二进制脉冲幅值调制信号.依据图像本身视觉和细节特点选取不同段的DCT中频系数进行Arnold置换,并将同一水印分别进行嵌入.采用具有较好鲁棒性的非线性饱和检测系统来提取水印信息.这种改进的水印算法对于噪声,滤波,剪切,压缩等多种攻击具有较好的鲁棒性和抗攻击能力.     

一种结合LSB和DCT的数字水印算法

提出了一种基于改进的LSB和DCT相结合的新的水印嵌入算法,根据水印内容将水印信号分成重要和不重要两部分,分别嵌入到载体图像频域和时域中.该算法不仅扩大了数字水印的嵌入容量,还提高了水印的鲁棒性及安全性.实验表明,本算法鲁棒性优于LSB算法并且隐藏容量大于DCT算法.     

抗打印扫描数字水印算法的鲁棒性

提出了一种能够抵抗打印和扫描的数字水印算法.算法的关键在于强鲁棒性.首先分析了打印扫描对图像的影响,针对打印扫描对图像影响的特点,选取在图像的DCT域上嵌入水印信息.对DCT变换后的系数按照他们的位置进行了特殊的分类,通过分类后每一类中正负号的数量来表达水印信息,增强了算法的鲁棒性.然后对水印的嵌入位置、鲁棒性和嵌入强度进行了研究.由于该算法对打印扫描的鲁棒性,可用于印刷图像的版权保护和认证.