一种基于DWT的数字隐形水印算法

提出了一种基于小波变换(DWT)的盲检测加密水印算法。利用离散小波多分辨率分解技术,在中层小波系数域嵌入图像水印信息。在提取水印时利用了水印图像本身的相关性来提高水印的提取效果。实验结果表明提出的数字水印算法,经某些图像处理操作和JPEG有损压缩后仍是有效的。     

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。     

基于人类视觉系统（HVS）特性的小波域水印算法

本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）特性的小波域数字水印算法．该算法将有意义的二值图像水印来替代随机序列,先将水印通过Arnold置乱加密后再全部嵌入到低频子带系数中．该算法利用了人类视觉系统（HVS）特性对水印嵌入强度做自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可见性．     

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。     

基于混沌序列的DWT数字水印算法

为保证数字水印的安全性,提出了一种基于混沌序列的DWT水印嵌入算法,在嵌入前用混沌序列对水印图像进行预处理,首先由密钥生成混沌序列,然后将其映射为相应的置换矩阵,并在DCT域完成对水印图像的加密;根据宿主图像小波变换后,高、低频分量的特点,由高频分量的系数控制水印的嵌入强度,在低频部分嵌入加密的水印信息,实现了水印的自...     

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.     

基于小波变换的自适应音频数字水印算法

提出了一种新的小波域音频数字水印算法。它先对水印序列进行伪随机排序，然后自适应地把水印嵌入到原语音信号小波分解中等尺度绝对值较大的分量上。仿真实验证明了算法的稳健性和不可觉察性。     

基于DCT和CNN混沌系统的彩色数字水印加密新算法

数字水印技术作为抵抗多媒体盗版的最后一道技术防线,具有广泛的应用前景和巨大的经济价值。基于离散余弦变换(DCT)以及细胞神经网络(CNN)混沌理论提出了一种数字水印加密新算法。算法分两步进行,首先是利用5阶细胞神经网络混沌系统产生的随机序列辅助某种运算对彩色水印图像加密,然后利用分块离散余弦变换将加密以后的彩色水印图像嵌入到载体彩色图像中,以此来实现水印加密以及嵌入的过程。在仿真实验基础上,通过指标PSNR和NC的定量分析,结果证明新算法具有较强鲁棒性,不可感知性和安全性。     

一种基于混沌置乱加密的数字水印算法

本文利用Logistic混沌系统的良好特性,设计其对数据进行置乱加密.将混沌置乱加密应用到数字水印技术中,利用混沌序列对水印进行加密后再嵌入到载体图像的整数小波域中,在不增加水印信息量的前提下可提高数字水印的保密性,而且不影响水印的鲁棒性和不可见性.通过实验表明,该混沌加密算法具有简单灵活、可操作性强、水印鲁棒性良好等特点,是一种行之有效的算法.     

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.     

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.     

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.     

基于广义Arnold混沌映射和Hénon混沌映射的小波水印算法

为提高水印信息的隐秘性和抗攻击性,将混沌映射运用于数字水印过程中,提出了一种基于广义Ar- nold混沌映射和Hénon混沌映射的小波水印算法。首先用Arnold混沌映射将二值水印图像置乱,作为第一层加密,再利用Hénon混沌序列对水印图像数据进行置换,作为第二层加密,并将加密后的水印图像嵌入到原始图像的DWT域系数中,得到嵌入了水印的图像。混沌映射的伪随机性和初值敏感性保证了水印信息的安全性。实验结果表明,此方法对噪声、压缩、裁切等操作具有很好的鲁棒性。     

一种神经网络与小波变换相结合的数字水印模型

基于神经网络和小波变换,提出了一种新的数字图像水印算法。首先利用随机函数生成一组随机信息,以这组随机信息作为网络的输入,以真实水印信息作为输出来训练网络。然后把随机信息嵌入到一副图像的小波分解的系数当中。最后采用嵌入过程的逆过程提取随机信息,把它作为训练好的网络的输入,得到相应的输出即恢复出来的真实水印信息。     

一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法

提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法.首先对水印图像作置乱处理,然后对原始图像和置乱后的水印图像进行小波分解,并根据马尔可夫随机场对图像视觉效果建模,在该模型下求取每个低频系数的允许失真值,利用允许失真值调整水印嵌入位置和强度,从而达到自适应地嵌入水印的目的.最后,将所得的水印图像的低频系数嵌入选定的原始图像.     

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.     

小波变换和Arnold变换的数字水印技术

讨论了离散小波变换(DWT)、Arnold变换的基础,分析了它们的特点。给出了一种基于离散小波变换的多分辨率分解的彩色数字水印方法。进行水印嵌入前,利用Arnold变换技术对水印信息进行了加密,保护水印信息,增强了保密性。随后利用一种新的Arnold反变换进行反置乱,无需计算Arnold变换周期,用与Arnold变换相同的迭代次数就可以快速无误地实现了水印信息的恢复,大大的减少了计算量。实验证明,经本算法嵌入的水印图像具有较高的鲁棒性和稳健性。     

基于小波分解的数字水印技术

分析了一种基于小波变换数字水印方案。该方案利用小波变换对图像进行多级分解,通过计算自适应域值确定要嵌入随机数字水印信息的系数。以高斯分布的随机数作为水印信息,水印嵌在除HL1、LH1、HH1外的图像3级DWT分解的7个子带中。实验结果表明,水印具有良好隐蔽性和鲁棒性。     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

小波域分形编码数字水印的研究

提出了一种新颖的基于小波域分形编码的数字水印技术.分形图像编码方法利用图像的局部自相似性构造分块迭代函数系统,通过保存放射变换参数实现对图像的编码.利用分形变换的编码解码过程中的某些不变参数,可以实现数字水印信息的嵌入和提取.但是空间域的分形编码会使得恢复图像产生明显的块效应现象,嵌入水印后的图像质量损失大.因此一种新的基于小波域细节子图的分形编码方法被提出和研究.利用小波域细节子图的自相似性构建迭代函数系统,实现对细节子图系数的编码.而后基于小波域分形编码,构造了一种新颖的水印嵌入提取算法.算法选取适当的小波细节子图,分块构造匹配池,根据嵌入的水印信号选择最佳匹配块实现水印信息的嵌入和提取.最后通过实验对水印算法受图像处理攻击时的鲁棒性作了分析和比较,嵌入水印的图像在遭受一般图像处理攻击,如滤波、有损压缩、噪声及几何攻击时水印均可读出.构造的基于小波域分形编码的数字水印技术得到了较满意的实验结果.