基于小波变换和人类视觉系统的稳健水印算法

提出了一种基于小波和人类视觉系统的稳健数字水印算法,首先将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统求出重要小波系数,然后将灰度水印图像通过Arnold变换进行置乱,最后将置乱后的水印信息加入到宿主图像的重要小波系数中.提取水印信号需使用置乱密钥.置乱密钥的使用提高了置乱算法的安全性,使水印的安全依赖于密钥.在小波域中利用人类视觉系统使嵌入水印的图像具有较好的鲁棒性.数值实验和理论分析表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性和更高的安全性.     

基于小波变换的图像自适应水印算法

根据人类视觉系统(HVS)特性和小波变换特性,提出了一种新的自适应水印算法.这种新的自适应水印算法可将小波变换后的图像的小波系数组成小波子块.根据人类视觉系统(HVS)特性,采用多参数对小波子块进行分类.根据分类结果并结合小波变换特性,将不同强度的水印幻方置乱后嵌入到不同的小波子块中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.     

基于小波包变换和人类视觉系统的数字水印算法研究

针对多媒体产品的产权保护问题,利用数字图像为研究对象,采用小波包和人类视觉特性相结合的方法分析研究数字图像水印的生成、嵌入与提取过程,并通过实验对算法嵌入的水印进行攻击,结果表明:本文算法具有很大的嵌入容量,同时具有很好的鲁棒性和适应性。     

一种基于小波能量的可视水印算法

以静态图像为研究对象，提出了一种基于小波系统能量嵌入可视水印的算法，即首先对宿主信号进行小波变换，然后根据宿主信号在小波域的能量分布特征，把水印信息隐藏在能量最大的系数子块中；为提高水印信息的透明性，算法还同时引入了水印自适应系数。实验结果表明，该算法透明性较好，并对常见信号处理和某些恶意攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于小波变换的模糊视觉感知水印算法

为了进一步提高目前小波数字水印算法的抗干扰能力,本文提出了一种改进后的小波变换视觉感知模型,设计了一种基于高斯函数的方差和均值的模糊推理规则并将其引入到小波视觉感知模型中,通过上述方法改善了小波视觉感知模型数字水印的抗干扰性能,特别是明显改善了抗压缩攻击的性能。实验结果证明：该算法可进一步提高小波视觉感知数字水印的抗干扰性能,改善其鲁棒性。     

一种基于人类视觉特性和DCT变换的图像水印新算法

提出了一种基于DCT的图像数字水印新算法．该算法根据二值水印图像像点取值情况，相应地改变中频段两个位置处DCT系数的大小关系；同时利用人类视觉系统的特性，对纹理较复杂的图像块中加入水印，增强了水印的不可见性．实验证明该算法是有效的．     

一种基于小波能量的可视水印算法

以静态图像为研究对象 ,提出了一种基于小波系数能量嵌入可视水印的算法 ,即首先对宿主信号进行小波变换 ,然后根据宿主信号在小波域的能量分布特征 ,把水印信息隐藏在能量最大的系数子块中 ;为提高水印信息的透明性 ,算法还同时引入了水印自适应系数。实验结果表明 ,该算法透明性较好 ,并对常见信号处理和某些恶意攻击具有较好的鲁棒性     

一种基于人类视觉系统的扩频彩色图像数字水印

文中给出一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色载体图像中的数字水印算法。首先将彩色水印图像的彩色分量经过预处理后嵌入原始彩色载体图像的相应彩色分量中;再对压缩编码后的水印信息进行随机置乱和扩频加密;并在小波域中利用人眼视觉特性完成数字水印的自适应嵌入。仿真实验表明该数字水印嵌入方案不仅具有较好的透明性,而且对各种攻击均具有较好的鲁棒性和安全性。     

一种基于小波树结构的彩色水印嵌入算法

提出了一种基于小渡树的彩色水印嵌入算法.该算法对图像的R,G,B分量分别进行小波变换,通过小波树的各层系数和它们之同的关系,对各低频子带进行分类,并根据人眼的视觉特性,对不同的区域采用不同的嵌入强度,使嵌入的不可见性和鲁棒性得到很好的效果,在提取时不需要原始图像,是一种盲水印算法.实验表明,该算法简单高效,可嵌入信息容量大,不可见性好.对一般的图像处理和攻击如:JPEG压缩,加噪声,剪切,滤波等具有很好的鲁棒性.     

一种基于小波变换的盲水印检测算法

提出一种在图像经小波变换后的小波系数上处理数字水印的方法，该水印的检测算法是用神经网络方法来实现，实验表明了水印具有较强的鲁棒性。     

一种基于小波变换的图像数字水印

提出一种在图像小波变换域的低频分量上自适应地嵌入二值水印的算法,其特点是充分利用人类视觉特性实现数字水印嵌入强度的自适应调节,同时,水印图像在嵌入前进行置乱加密以提高算法的安全性。在检测时采用盲检测技术。实验结果表明,该水印算法能够抵抗常规图像处理的攻击,具有较好的不可见性和稳健性,能够有效地保护数字图像。     

基于CL多小波变换的自适应数字水印算法

根据CL多小波的特点,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的基于CL多小波域的自适应数字水印算法.首先利用小波系数的树结构关系对最低分辨率子图像的第一分量进行分类,然后根据分类的结果将不同强度的水印分量嵌入到这些小波系数中.实验结果表明,该水印系统具有良好的透明性和鲁棒性.     

基于小波变换的低频数字水印嵌入算法

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法．二值水印首先经过Arnold变换后再嵌入在原始图像的低频部分，仍能保持良好的视觉效果，进一步证明了低频部分不是水印的禁区．实验结果表明该算法有较好抗JPEG压缩、低通滤波等攻击的能力．     

一种基于小波变换的鲁棒水印算法

 提出了一种基于小波变换和余弦变换的鲁棒水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、高斯噪音污染有较强的鲁棒性.     

Digital Watermarking Algorithm Based on Wavelet Transform and Neural Network

An effective blind digital watermarking algorithm based on neural networks in the wavelet domain is presented. Firstly, the host image is decomposed through wavelet transform. The significant coefficients of wavelet are selected according to the human visual system （HVS） characteristics. Watermark bits are added to them. And then effectively cooperates neural networks to learn the characteristics of the embedded watermark related to them. Because of the learning and adaptive capabilities of neural networks, the trained neural networks almost exactly recover the watermark from the watermarked image. Experimental results and comparisons with other techniques prove the effectiveness of the new algorithm.     

基于小波和伪随机变换的盲检测图像水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印算法.采用Arnold变换和伪随机序列变换双密钥相结合,更加稳固了水印序列.变换后的水印序列有选择地嵌入到载体图像的3级小波系数中,嵌入算法采用抖动量化,水印提取为盲提取.实验结果表明该算法具有较好的不可见性,对剪切、噪声污染、滤波、JPEG压缩攻击具有良好的鲁棒性.     

基于图像整数小波变换的盲数字水印嵌入算法

提出了一种新的在静态图像中嵌入盲水印的算法.通过调整图像3个高频小波变换域的系数,使之对某个整数取模后的余数符合一定的规律,从而表示水印信息.本算法是一种非线性的算法,其优点是可以嵌入的水印数据量大,从信息隐藏的角度,可达2 b it/p ixe l或更多,且对图像的篡改敏感.算法的思想具有通用性,可以结合其他的图像变换和量化方法,达到预定的要求.     

基于改进的广义Henon映射和人眼视觉模型的小波树结构域数字水印算法

利用改进广义的Henon映射,结合人眼视觉模型,在数字图像的小波树结构域下,进行数字水印的嵌入和提取.试验表明,这种水印嵌入算法,能在保证不可见性的基础上,较好地对数字图像进行加密,对噪声攻击、压缩攻击和剪切攻击都有很好的抵抗性.     

基于离散小波变换的数字水印算法研究

数字水印技术就是将具有特定意义的水印,如图像、数字、随机序列等嵌入到媒体数字中以保护或认证产品。基于离散小波变换(DWT)的水印算法将原来的图像分割成很多频段图像,变换后的图像能够适应人眼的视觉特性并且使得水印的嵌入和检测可分为多个层次进行。为了在水印的不可察觉性和鲁棒性之间达到良好的折衷,选择中频子图来嵌入水印。仿真结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能够抵抗常规的图像压缩和噪声等攻击。     

一种基于人眼视觉特性的零树小波编码方法

嵌入式零树小波编码被认为是目前国际上最先进的图像编码方法之一，仍然有不足之处，其中之一是该算法在编“孤立零”码时会造成比特位冗余，因此在分析了零树编码不足的基础上，提出了基于人眼视觉特性的零树小波编码方法。该方法首先对小波系数进行基于人眼视觉特性的标量量化，然后再进行零树编码。实验结果表明该方法在保证恢复图像具有良好的视觉效果的前提下，进一步提高了压缩比。