一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法

提出一种基于零水印的医学图像真伪性认证算法.该算法对原始医学图像进行分块整数小波变换,在每个分块的低频和高频分别提取4个系数,取其最低有效位与文本水印的对应位相异或,得到2个密钥作为零水印,认证时使用这2个密钥恢复水印信息.算法复杂性低安全性高,不改变原始医学图像.结果表明,该算法能够实现对医学图像的真伪性认证,具有较好的篡改定位能力.     

用于内容防篡改的文本零水印算法

基于政府部门或企事业单位发布的电子文档都是不允许被非法恶意的篡改,本文提出了一种基于汉字次序的文本零水印算法.首先统计电子文档中汉字的出现频次,然后提取高频次和低频次汉字出现的次序作为文档特征来构造零水印.仿真实验结果表明该文本水印算法构造的水印具有很好的透明性,在电子文档受到篡改的情况下,不需要原文档就可以有效地检测出.     

融合IWT与SVD的鲁棒和隐蔽性数字图像水印方案

针对数字图像水印的鲁棒性和隐蔽性问题,提出一种基于整数小波变换(IWT)和奇异值分解(SVD)的图像水印方案.首先,利用整数小波变换将宿主图像变换到小波域.然后,在获得的每个频带上进行奇异值分解,并根据比例因子将水印嵌入奇异值中.最后,在权衡考虑鲁棒性和隐蔽性下,利用粒子群优化(PSO)算法获得最优的比例因子.实验结果表明,该水印方案对常见的图像处理操作具有较好的鲁棒性,同时保持了优良的隐蔽性.     

基于多小波域双彩色图像的水印算法

本文利用多小波的优良性质结合人眼对蓝色不敏感的特性,提出了一种双彩色图像的水印算法.算法合理选择嵌入区域和嵌入强度,将彩色水印信息的各分量分别嵌入到彩色载体图像蓝色分量多小波域的中低频上,这样既可以保证算法的透明性又可以实现其鲁棒性.实验结果表明,本文算法具有透明性好、嵌入信息量大等特点,且对于多种常见攻击具有较好的鲁棒性,如：JPEG压缩、图像剪切、椒盐噪声、高斯噪声、speckle噪声、泊松噪声等.     

基于插值多小波的双彩色图像水印算法

根据插值多小波具有的优良性质,提出了一种双彩色图像水印新算法．该算法只须对彩色的宿主图像和含水印图像的R,G,B各分量分别进行多小波变换或逆变换就可实现,具有较高的执行效率．且实验证明该水印系统具有良好的透明性和鲁棒性．     

基于奇异值分解的DWT域数字水印算法

本文提出了一种基于奇异值分解的DWT域数字水印算法。首先用Aronld算法对水印图像进行置乱;然后对原始载体图像进行小波变换,同时对低频系数进行奇异值分解;最后将加密后水印宽、高放大到合适尺寸,并嵌入载体图像DWT域的低频子带的奇异值中,完成了水印嵌入。仿真结果表明,本算法嵌入的水印不仅能保证较高的可见性,同时能够很好地抵抗多种攻击,有较好的鲁棒性。     

基于SVD-DWT的音频盲水印

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的音频盲水印方法,将原始音频数据进行小波变换,提取低频分量分块奇异值分解后,利用置乱加密处理的水印图像,量化选取的奇异值,实现水印的嵌入过程.利用图像置乱和奇异值分解方法,提高了水印的不可感知性.另外在水印的检测与提取过程中不再需要原始载体数据,更加利于实际中的应用.通过MATLAB仿真实验表明,水印隐藏效果好,而且对多种攻击具有较好的鲁棒性.     

基于两级奇异值分解的鲁棒水印算法

为了平衡水印系统的不可见性和鲁棒性,提出一种新的基于旋转稳定区域和两级奇异值分解(singular value decomposition, SVD)分解的水印算法.在嵌入水印过程中,先选取像素近似无损的稳定区域,并对该区域进行冗余离散小波变换提取低频部分,进而进行分块处理;接着对各分块进行SVD分解,提取第1行第1列的奇异值构建特征矩阵,对特征矩阵进行第2次SVD分解;最后,选取合适的嵌入强度,将水印奇异值嵌入载体奇异值.在水印提取时,先对含水印信息的载体图像进行Radon旋转校正,再提取出水印信息.实验结果表明,该水印算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)可达到45 dB,在抵抗旋转攻击时,提取的水印归一化相关系数(normalized correlation, NC)值能达到0.90以上.该文所提的水印算法保证了水印的嵌入容量,且具有良好的不可见性和较高的鲁棒性,在数字版权保护中具有较高的实际应用价值.     

基于启发式搜索的音频水印方案

针对基于DWT-DCT-SVD的音频水印方案的不可感知性和鲁棒性相互制约,提出一种基于启发式搜索的音频水印嵌入方法.分析嵌入强度与不可感知性和鲁棒性之间的关系,构建音频水印嵌入强度的优化模型,设计一种启发式的搜索算法进行求解.实验表明,该水印方案可获得较好的不可感知性,能抵抗多种信号处理攻击和StirMark攻击.     

基于混沌映射的自适应小波包水印算法

提出了一种基于混沌映射、小波包变换和空间扩频概念嵌入水印的一种新算法．首先对水印图像进行混沌映射，并利用小波包多级分解构造最优小波树各级时一频域系数和确定嵌入的级数，最终根据数字图像的特征，自适应分块确定水印嵌入的区域和强度，同时不改变原始图像本身的任何特征．实验表明，该算法对常见的图像处理和几何变换具有较强的鲁棒性。     

基于自适应阈值的小波消噪算法研究及应用

基于小波多尺度分解的阈值方法是一种有效的信号去噪方法．应用最为广泛的是Donoho阈值法,但由于其阈值为全局阈值,不能在每级尺度上将信号与噪声做最大分离,去噪效果并不理想．在分析Donoho硬阈值和软阈值方法特点的基础上,提出了一种新的自适应阈值消噪方法,结合了硬阈值和软阈值方法的优点,仿真试验和工程实例均证明了该方法优于传统的阈值消噪方法．     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.     

基于无浮点小波视频压缩算法

将视频压缩和小波理论的最新发展——整数小波和二进制小波相结合，提出只需整数加法和移位的视频压缩算法，该算法所需的硬件成本比一般的基于三维小波变换的算法成本大大降低，而速度大幅度加快．     

基于遗传算法的最优小波滤波器构造

基于遗传算法对小波滤波器的构造方法进行了研究，重点在于解决对任意特定图像进行压缩处理所需要的最优小波滤波器的构造，有效的染色体编码方案和适应值函数以及遗传算法的全局寻优性能，使得该方法在处理图像压缩优化问题有其独特的优点。     

基于小波包分解变换的图像数字水印嵌入算法研究

介绍了一种改进的基于小波包分解的自适应数字水印算法.该算法首先对水印图像作预处理置乱,然后对宿主图像进行3层小波包分解变换.在水印嵌入算法中,提出一种基于人类视觉特性(HVS)和小波包基的自适应水印嵌入算法.该算法引入人类视觉特性和基于小波包基的多分辨率嵌入技术,以达到更好的抗攻击鲁棒特性和视觉效果.