一种可用于版权保护的小波包数字水印技术

本文提出了一种基于小波包分解的数字水印算法。算法利用DES加密算法对水印信息进行加密,利用混沌序列的特点产生一组随机序列,最后将随机序列和初步加密水印信息做最后加密。水印嵌入在小波包分解后的低频部份的高频子带,水印直接嵌入变换后的系数中。提取水印过程刚好和嵌入水印过程相反。实验证明,该算法鲁棒性和透明性好,是一种可行的版权保护的数字水印方案。     

基于混沌置乱的小波域位平面盲检水印算法

针对水印图像存在的安全性和鲁棒性问题,提出了一种基于混沌置乱与小波域位平面的水印嵌入与盲检算法.该算法用Arnold变换对水印图像加密,将置乱后的二值水印嵌入到小波变换低频子带的某个位平面中;提取时,先将待检测图像小波变换的低频子带系数表示成位平面形式,然后从嵌入时对应的位平面中提取出水印数据,再经过若干次Arnold变换即可恢复出原始水印数据.实验结果表明:当水印嵌入到中间位平面时,算法能获得较为理想的性能,并实现盲检测.     

基于二维Logistic混沌映射的DWT数字水印算法

研究了一种基于二维Logistic混沌映射的离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）数字水印算法。该算法提出了一种利用二维Logistic混沌映射打乱原始图像像素点位置的置乱加密方法,用这种加密方法对水印图像做预处理操作,对原始载体图像做三级小波分解,在第三级小波分解后的水平高频和垂直高频子带中绝对值较大的系数中嵌入水印信息,把改变的系数和原小波系数重构后再做逆小波变换,即可获得含水印图像。水印的提取过程就是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法不仅有很好的透明性,而且对噪声攻击、JPEG压缩攻击和剪切攻击有很好的鲁棒性,并且提取出的水印有较高的安全性。     

基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法.通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解,达到自适应嵌入水印信息的目的.实验采用在彩色宿主图像中分别嵌入灰度水印图像及彩色水印图像,表明该算法简便易实现,攻击实验表明该算法能够较好的保证图像质量并能经受一定的攻击,同时由于对原始水印图像进行加密处理,该算法达到了即隐藏信息的存在,又隐藏信息的内容的双重安全效果.     

基于混合优化算法的图像盲水印技术

为了平衡水印系统约束与净负荷容量,提出一种结合量子粒子群优化与细菌觅食优化的混合优化算法,将提出的混合优化算法应用于图像盲水印;通过离散小波变换对测试图像的像素进行变换,选择测试图像的水平低频垂直高频和水平高频垂直低频子带,基于边缘熵和视觉熵的视觉特性,在子带中选择合适区块以提高水印图像质量;对选定的区块系数执行Schur变换,并隐藏感兴趣区域和患者电子记录水印;利用提出的混合优化算法选择最优阈值,将多个水印隐藏到测试图像中。结果表明,基于混合优化算法的图像盲水印技术性能优秀,可以抵御常见攻击,同时具有较好的鲁棒性和隐蔽性。     

基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法

提出一种基于小波变换的数字图像水印算法．通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解，达到自适应嵌入水印信息的目的．实验采用在彩色宿主图像中分别嵌入灰度水印图像及彩色水印图像，表明该算法简便易实现，攻击实验表明该算法能够较好的保证图像质量并能经受一定的攻击，同时由于对原始水印图像进行加密处理，该算法达到了即隐藏信息的存在，又隐藏信息的内容的双重安全效果．     

基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法

为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。     

一种基于小波变换的数字图像水印新算法

提出了一种基于小波变换的鲁棒性水印算法.该算法首先对水印信息进行Arnold置乱以降低空间相关性,之后做一级小波变换,然后把原始图像进行二级小波变换.并将水印信息分散嵌入到原始图像的低中频子带,最后经二级小波反变换得到嵌入水印后的图像.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

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.     

一种新的基于Contourlet变换的数字图像零水印算法

提出了一种基于Contourlet变换的数字图像零水印算法。算法首先对宿主图像进行Contourlet变换得到低通子带和带通子带,建立Contourlet系数与行列式之间的大小关系,利用该关系同时结合加密后水印图像构造零水印。实验结果表明,该水印算法对JPEG压缩、滤波、噪声、缩放、剪切等多种攻击具有很强的鲁棒性。同时,水印图像的双重加密提高了系统的安全性。     

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.     

小波域的自适应灰度图像水印算法

提出了一种基于小波变换的自适应灰度数字水印算法,该算法利用位平面方法将经过Arnold变换加密后的灰度水印图像转化为一系列的二值信息,然后将其内嵌到原始图像经过小波多分辨率分解后的低频子带上,并利用人眼视觉掩蔽特性对水印的添加强度进行自适应调节,并设立标志矩阵记录水印嵌入信息,从而实现水印的盲检测.理论分析与仿真结果表明应用本算法实现的水印具有很好的鲁棒性和不可见性.     

基于二维小波变换的图像压缩新算法

为了实现快速、高质量的图像传输,用尽可能少的小波系数高质量地表征图像,提出了一种基于二维小波变换的图像压缩算法.首先将图像进行二维小波分解,得到各子带的一系列小波系数;其次保留图像低频子带的所有小波系数;然后根据归一化能量序列熵准则提取其他各层子带重要系数,即在某一门限下剩余系数熵值与剩余系数最大熵值比值较大(0.9左...     

一种基于离散小波变换的大容量数字图像水印算法

针对目前研究中图像水印嵌入信息量偏小的问题,提出一种基于离散小波变换的大容量数字图像水印算法。通过融合嵌入方式,将水印信息嵌入在原始图像小波分解子带中,采用不同的嵌入强度因子,确保了水印信息的不可见性。同时采用Arnold置乱映射增强算法的安全性,通过剪切、JPEG压缩、椒盐噪声攻击实验证明该算法具有较强的鲁棒性。     

一种新的小波变换域数字水印算法

为进一步提高基于变换域水印算法的性能,提出了一种结合低频分量和高频分量的优点的离散小波变换的水印算法。首先将水印信息用放射变化进行置乱加密,有效提高安全性和对抗剪切攻击,置乱后进行一级离散小波分解。然后将原始图像进行四级离散小波分解。将水印信息的一级离散小波分解系数,采用不同强度的嵌入系数,分别嵌入对应的四级离散小波系数。实验结果说明,该算法可以抵抗各种攻击,有很好不可见性和鲁棒性。     

多涡卷混沌系统在图像水印加密上的应用研究

提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统.     

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.     

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.     

小波包变换及其在数字水印算法中的应用

在对小波包变换进行分析的基础上,将其应用在图像数字水印算法中.首先对图像进行小波包分解,并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像.实验表明,应用基于小波包变换的水印算法处理的图像能够经受常规的图像算法攻击,具有较强的鲁棒性和实用性.