一种基于统计均值和方差调制的图像盲水印算法

提出了一种基于统计均值和方差调制的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细节子带系数的特性,利用细节子带系数的均值和方差来自适应地调制图像经小波分解后细节子带的系数值,在满足水印不可感知的条件下尽可能地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷.同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测.这里的水印是一幅有实际意义的二值图像.实验结果和攻击测试表明,提出的算法对JPEG/JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、像素移位等多种攻击都有较强的鲁棒性.     

一种基于统计均值和方差调制的图像盲水印算法

提出了一种基于统计均值和方差调制的嵌入可读水印的自适应盲水印算法，通过分析图像经离散小波变换后细节子带系数的特性，利用细节子带系数的均值和方差来自适应地调制图像经小波分解后细节子带的系数值，在满足水印不可感知的条件下尽可能地嵌入水印信息，实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时，水印的提取无须求助于原图像，很好的实现了水印的盲检测。这里的水印是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明，提出的算法对JPEG／JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、像素移位等多种攻击都有较强的鲁棒性。     

一种基于双正交小波分解的自适应数字水印技术

提出了一种基于小波域上的自适应图像水印嵌入方法，它根据各小波子带的噪声敏感度和视觉掩盖特性，将基于Legendre序列的伪噪声水印添加到图像小波子带的特定数据上，实验结果表明，本水印具有很好的不可见性，并且对图像压缩和噪声干扰具有比DCT域水印嵌入算法更强的健壮性。     

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.     

LWT-SVD域灰度图像数字水印优化算法

为解决数字水印算法的不可见性和鲁棒性问题,提出一种基于融合差分进化的粒子群算法的LWT-SVD域灰度图像数字水印优化算法.首先,利用提升小波变换(Lifting Wavelet Transform,LWT)对载体图像进行二级LWT分解,获得4个不同的子带.然后,对获得的每个子带分别进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),并利用融合差分进化的粒子群算法对水印的嵌入阈值进行优化,分别获得对应于每个子带的最优的水印嵌入阈值.最后,将水印图像根据最优嵌入阈值嵌入到对应的载体图像的奇异值中.实验结果证明了与其他现有算法相比,提出的算法使得嵌入水印后的图像表现出较好的不可见性,并且在应对JPEG压缩、高斯噪声等常见的图像攻击方式时也表现出较好的鲁棒性.     

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.     

基于分块和NSCT-SVD的彩色图像数字水印算法

针对目前彩色图像数字水印算法水印容量较小、水印攻击强度较大时鲁棒性弱的问题,提出了一种基于分块和NSCT-SVD的彩色数字水印算法.将彩色载体图像分解成R,G,B共3个通道,同时将每个通道分解成4个非重叠块,分别对这些非重叠块进行NSCT处理,可得到各非重叠块对应的低频子带信息,并对低频子带信息进行奇异值分解.同时将彩色水印图像的R,G,B通道信息进行奇异值分解,考虑水印鲁棒性和隐蔽性均能较好权衡的原则,优选水印嵌入因子,将水印图像R,G,B通道信息的奇异值加入到原图像各块的低频子带信息的奇异值中,实现彩色图像数字水印嵌入.试验结果表明:该算法嵌入水印的图像保真度较高、水印的隐蔽性较好,同时对包括噪声、滤波、图像剪切、JPEG压缩、旋转等攻击均具有较强的鲁棒性,尤其提高了攻击强度较大时水印的鲁棒性.     

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。     

小波变换和子采样在彩色图像水印中的应用

为了实现对多媒体数据版权的有效保护,采用小波变换和图像子采样技术,提出一种彩色图像水印新算法.水印嵌入时,先对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行子采样,并对得到的4个子图像分别进行二级离散小波变换,然后,将经Arnold变换置乱后的水印图像嵌入到小波变换后的低频子带中,其嵌入位置由TD-ERCS混沌系统产生的混沌序列确定.采用盲提取算法进行水印提取.研究结果表明:嵌入水印后的图像质量高,水印隐蔽性好:水印图像能抵抗JPEG压缩、噪声、滤波、图像锐化、直方图均衡化、剪切和旋转等攻击,鲁棒性好;用于水印提取的密钥空间大,增强了水印的安全性.     

一种基于粒子群优化的变换域彩色图像水印算法

水印嵌入强度因子的大小对图像质量有重要影响.该文提出了基于粒子群优化的变换域彩色图像水印算法,应用粒子群优化算法获得各个频带子图的最优水印嵌入强度因子.首先,提取彩色载体图像的L分量进行二级DWT分解,选择低频的4个不同频带子图;然后,将水印图像进行双重加密且进行DWT分解,获得4个不同频带子图;最后,结合SVD实现该文算法水印嵌入.实验表明,该算法在保证嵌入水印后的图像具有较好不可见性的前提下,使得嵌入水印后的图像对噪声、JPEG压缩和几何攻击等保持较好的鲁棒性.     

一种基于CT-SVD的鲁棒水印算法

提出了基于Contourlet变换(CT)和奇异值分解(SVD)的水印算法.与通常直接将水印嵌入至系数中的CT算法不同,选择了CT域低通子带的部分最大系数构建矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,经Arnold置乱后的水印结合人眼视觉特性(HVS)被自适应地嵌入至奇异值中.实验结果表明,算法保证了极高的峰值信噪比(PSNR),并且体现了对缩放、JPEG压缩、剪切、滤波等攻击很好的鲁棒性.     

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.     

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.     

A novel scrambling digital image watermarking algorithm based on contourlet transform

Digital watermarking technology is a very good method for protecting copyright. A novel image watermarking scheme based on contourlet transform is proposed. The original carrier image was executed in contourlet transform and four directions of the second level subband were marked, afterwards, the scrambled digital watermarking is embedded in them. The experimental results show that the proposed watermarking scheme is feasible and simple. The embedded watermarking images have tiny difference with the original images and the extracted watermarking is accurate. It is imperceptible and robust against various signals processing such as noise adding, rotating, altering, cropping, compression, brightness variations and mosaic, etc.     

基于奇异值分解与小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法。对载体图像的二级DWT后的低频子带LL2进行2×2分块,对每一小块进行SVD分解,根据二值水印信息,采用量化步长S量化每小块的最大奇异值,将水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、滤波攻击、缩放攻击、JPEG压缩攻击等。     

基于3D-DCT的RGB图像双水印设计与实现

传统基于量化的水印方法抗JPEG压缩性能较好,但是抗噪声的性能较差,而基于关系的水印方法对噪声等攻击具有较好的性能。因此,为了进一步提高嵌入水印信号的鲁棒性能,提出一种新的基于三维离散余弦变换的RGB图像双水印方案。首先,为了提高嵌入二值水印图像的安全性,设计了一种基于混沌的加密算法对选择的水印信号进行加密处理;其次对载体图像进行互不重叠的分块并随机选择分块进行三维离散余弦变换;最后分别采用关系和量化方法嵌入加密后的水印信号。提取水印时,分别采用关系和量化方法提取出两个水印信号并选择与原始水印相似性较好的信号作为最终提取的水印信号。开发了一个数字水印仿真系统对本文算法进行测试,结果表明本文算法具有较好的不可感知性和抵抗多种攻击的能力。将本文算法与同类算法相比较,对大多数的攻击本文算法具有更优越的性能。     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印仍是二值图像或灰度图像,并且水印提取过程只实现了水印图像的提取而不能恢复原始宿主图像的问题,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法.水印提取过程无需原始宿主图像和原始水印图像,仅利用嵌有水印的图像就能同时恢复原始水印图像和原始宿主图像.该算法对彩色水印的R、G...     

基于神经网络自联想的数字图像水印算法

基于神经网络自联想记忆功能,提出了一种新的数字图像水印算法.首先将水印信息存储到神经网络中;再将其分别嵌入到原始图像小波分解的近似系数分量和细节系数分量中,采用嵌入水印过程的逆过程提取水印;最后利用神经网络对提取出的水印图像进行后处理.实验结果表明所提方法在满足水印的不可感知性的前提下,对多种攻击,如JPEG压缩、加性和乘性噪声干扰、滤波、剪切等具有较强的鲁棒性.