一种基于超混沌的水印算法

提出了一种基于超混沌的小波域数字图像水印算法.首先利用改进的Arnold变换,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一超混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性.实验结果表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪、剪切等攻击方式具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检.     

一种基于运动矢量的Mpeg 2视频数字水印的改进算法

研究一种改进的基于运动矢量的Mpeg 2视频水印技术.利用Mpeg 2标准的压缩方法及视频流的特点,在分析Jordan提出的基于运动矢量的视频水印算法的基础上,结合人眼视觉特点,根据视频运动矢量的幅值大小和图像纹理均匀程度,选择在帧间编码块中嵌入水印的位置,在运动矢量中嵌入水印.仿真实验结果表明,新算法能更合理地将水印嵌入Mpeg 2视频流中,视频序列平均信噪比较原算法提高12%～21%,并且提取的水印要明显好于原算法.     

一种改进的基于关系的视频数字水印算法

随着网络的繁荣和通信技术的不断发展，多媒体日益成为一种重要的信息载体。由图像发展而来的视频技术与图像有相似之处，但也有其独特的性质，现实生活中，多媒体技术在给人们生活带来方便的同时，也在信息安全和版权所有等方面给人们带来了困扰。数字视频水印技术正是为解决这些难题应运而生，它为数字视频产品的安全流通和版权保护提供了有效的解决方案。本文研究了一种改进的基于关系的数字视频水印算法。该算法结合视频处理以及视频编码压缩原理，采用改进的Arnold置乱变换算法和分块技术，对视频帧YCbCr空间亮度Y分量的DCT系数对进行一系列的置换处理，并将信息水印进行图像分割，采用信息水印和标志水印双重嵌入的处理方法，提高了水印嵌入的信息量和算法的运算速度。仿真实验结果表明：该算法能够保持水印良好的不可见性，对视频编码压缩处理和特殊视频攻击都具有较好的鲁棒性，且能够实现水印的盲提取和随机检测。     

基于 DCT 变换的频域视频水印在空域中实现的性能分析

数字水印技术是数字媒体版权保护和管理的主要方法。在广播电视领域,视频水印需处理的数据量大,对嵌入算法的时间复杂度限制较大,同时对视频质量要求也较高。数字水印技术主要分为空域和变换域两种。空域算法时间复杂度低,但鲁棒性不好;而变换域算法鲁棒性较好,但时间复杂度高。因此,在广播电视视频水印中,需要鲁棒性好且时间复杂度低的水印嵌入算法。这样,用空域的方法实现数字视频的变换域水印,就成为一个首选的方法。但是,目前我们尚不知道该方法的性能。本文基于DCT变换的频域水印算法,首先介绍了频域水印的空域实现的原理,然后,基于两个典型的频域水印算法,通过800幅图片的实验,测试了该算法的空域实现的时间复杂度和PSNR。实验结果表明,频域视频水印的空域实现,具有很好的性能。     

基于MPEG压缩域的视频数字水印算法的研究与实现

根据MPEG压缩视频的原理，提出了一种基于MPEG压缩域面向DCT变换的视频数字水印算法，并详细叙述了将水印信息经m序列调制后嵌入到IVOP帧的色度DCT变换的直流系数中的视频数字水印算法设计和实现的过程。实验证明，该视频数字水印算法在不降低视频质量的基础上，能够抵抗多种干扰和攻击，具有良好的稳定性和鲁棒性，并验证了以上分析。     

一种灰度水印的自适应鲁棒算法

以灰度图像作为水印嵌入．比一般的以随机序列串嵌入的水印算法更具有直观性。对灰度图像进行位平面编码,截取高几位的值作为水印数据嵌入图像,从而达到压缩水印数据的目的。同时提出,在小波域嵌入水印时只修改对应位水印数据为1的小波系数,以减少对原始图像的视觉破坏。并将水印嵌入重要系数中,平衡水印的鲁棒性和不可见性。仿真实验验证了算法能够抵抗多种攻击。     

一种基于量化索引调制的视频盲水印算法

针对传统视频水印算法鲁棒性较差、计算复杂度较高的问题,结合伪三维DCT（discrete cosine transform）变换,提出了一种新的基于量化索引调制的非压缩域视频盲水印方法。该算法随机选择帧提取亮度分量,进行伪三维DCT变换,并计算交流分量的权值和,利用量化索引调制与人类视觉系统特性将水印嵌入视频,还生成了一个随机密钥,有效提高了视频水印的安全性。提取水印时不需要原始视频序列,减少了算法运行时间。实验结果表明,该算法对视频质量的影响较小,并且能有效抵御旋转、缩放、剪切、加噪、滤波、帧交换、帧删除及帧平均等多种攻击,具有较强的鲁棒性。     

一种Hadamard域自适应图像水印算法

根据人类视觉系统的特性,提出了一种Hardmard域自适应图像水印算法。在提出的水印算法中,首先用Arnold变换对水印图像进行置乱,然后对原始图像进行分块Hadamard变换,最后在方差较大的图像块的Hadamard域中,根据Canny算子检测出来的图像边缘信息自适应嵌入水印图像。仿真实验结果表明:嵌入水印后的图像不可见性好,提取水印的准确率高,并且能够抵抗剪切、加入随机噪声、涂改、JPEG压缩等一些常见的攻击。此外,与DCT水印算法相比,该算法嵌入和提取水印的速度有明显的提高。     

基于DCT域的特定系数关系的盲水印算法

文章提出了一种基于DCT变换域的数字水印算法.设计并实现了一种基于Arnold置乱理论并结合混沌序列加密的水印图像预处理方法;并根据水印信息对DCT中频系数范围内的两个特定系数进行替换,最终实现水印信息的嵌入.该水印算法在检测时不需要原始图像的参与,完全实现了盲提取.仿真实验和性能分析证明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且在抗JPEG压缩、噪声和滤波等攻击方面表现出较强的鲁棒性.     

一种基于分块DCT的自适应盲水印算法

根据Watson视觉模型推导出的一种可以直接应用于DCT压缩域的自适应归一化掩模作为水印嵌入强度,在对原始二值水印作置乱处理后,利用相邻的4个8×8 DCT块之间的关系把二值水印嵌入到灰度图像中,在提取水印时,不需要原始图像。Matlab仿真实验结果表明,本算法在不可见性和鲁棒性方面具有良好性能。     

应用于高清视频的数字水印改进算法

基于高清数字视频对水印的要求,以及对H.264编码和现有的基于DCT变换视频水印算法的研究,提出一种基于DCT变换AC系数的自适应视频水印算法,自适应选择Ⅰ帧纹理块作为嵌入块;通过计算AC系数方差选择修改系数嵌入水印信息;为了减少水印嵌入量和增加水印鲁棒性,采用Arnold置乱和改进的秘密共享方案对水印进行预处理.该算法充分保证了水印的不可见性,同时具有一定的鲁棒性,具有一定的理论和实际应用价值.     

基于DWT-SVD的视频水印

提出了结合离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字视频水印算法。选取规范化质心（NCG）大于阈值的视频进行分帧,利用每帧视频的DWT分解后的中频分量系数进行SVD,修改奇异值,完成二值图像水印的嵌入,提取时利用部分原始视频的边信息,实现了水印的半盲提取。仿真结果表明,该算法具有良好的不可见性,并且保证了对常见的滤波,压缩,剪切等攻击的鲁棒性。     

An Anti-Recompression Video Watermarking Algorithm in Bitstream Domain

Following the popularity of digital video application, video copying and dissemination have become very easy; however, this makes video hacking and piracy a potential threat in video communication. Video watermarking technology can solve the problem of copyright protection, and thus, it has been extensively researched. The robustness of the video watermarking algorithm in the bitstream domain is poor, especially the anti-recompression ability, since the watermarked video may be compressed again before transmitting. Considering this, this paper proposes a video watermarking algorithm in the bitstream domain based on moving object detection. To increase the robustness of the watermarking scheme, the moving macroblocks that belong to the moving object in each P frame can be identified via the moving object detection algorithm. Then, watermark embedding in the moving macroblocks is performed using codeword substitution to ensure the consistency of the bitstream. Moving object detection and watermark embedding are independent and are both carried out in the bitstream domain by partially decoding the bitstream; this avoids the complete decoding and reconstruction of the video, making the method to be highly efficient. The simulation results confirm that the proposed method is robust against recompression and has little impact on the video visual quality and no influence on the bit rate.     

同步数字音频盲水印

提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法。该算法利用同步信号定位水印的嵌入位置,以提高水印提取的正确率,同时将分段信息加入水印,采用冗余编码,增强了纠错能力。水印嵌入时采用基于模运算的量化方法,以满足水印的盲检测。同步信号嵌入时域,以提高搜索效率,水印隐藏在离散小波变换域的低频系数中,以达到较好的鲁棒性。检测水印时不需要原始音频,水印数据在嵌入之前先加密,没有正确的密钥,无法正确恢复水印。     

基于DCT技术彩色图像水印算法的研究

采用DCT技术进行彩色图像水印的嵌入与提取,提出一种基于DCT域的彩色图像数字水印算法.该算法利用Amold变换置乱图像,给出DCT系数所对应的径向频率的排列图,通过人类视觉系统特性计算权值因子的方法确定鲁棒值系数,利用最小可察觉误差嵌入最大可能的水印信息量,分析并研究数字水印信息在嵌入位置选择上对水印算法性能的影响.在嵌入水印时,针对HSI色彩空间,在亮度分量I以及两个色差分量H和S中嵌入鲁棒水印,通过分块把原始图像各分量的DC系数嵌进鲁棒水印,进行标识版权,实现嵌入强度与区域特性的自适应变化,有效加强同类水印方案的鲁棒性,提高多媒体版权保护能力.     

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.     

用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印

头戴式虚拟现实眼镜可以将人对外界的视觉封闭,使观看者产生沉浸于虚拟环境中的感觉。为了实现这一效果,头戴式虚拟现实眼镜会将广角镜片放置在使用者的眼睛前,使得视频画面聚焦。由于广角镜片的使用会对画面产生枕形畸变,从而影响观看的效果;因此播放的视频画面要先经过桶形变换以抵消广角镜片的影响。此时使用者可以拷贝经过桶形变换的视频,从而盗版该视频。在这种情况下,视频的版权信息不仅需要在原始视频中验证,还需要在经过桶形变换后的视频中验证。提出了一种用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印方案;该方案使用基于扩频的水印嵌入方法,将数字水印模板嵌入到视频帧的中频中。对于遭受了桶形变换的视频帧而言,首先提出了一种桶形变换参数估计方法;然后对遭受了桶形变换的视频进行枕形变换以期恢复出桶形变换,前的画面;最后,对恢复的视频帧和水印模板进行相关性计算,以检测该视频中是否含有水印。实验结果表明,可以正确地从遭受桶形变换的视频帧中检测出已嵌入的水印,说明可以用于头戴式虚拟现实眼镜中的视频的版权保护。     

邻域均值的视频水印改进算法

针对MPEG-2标准,通过嵌入帧选定和水印嵌入两步实现水印的嵌入。首先利用视频I帧DCT变换低频系数均线与低频系数交叉点确定嵌入帧;然后在嵌入帧选定嵌入位置通过特定DCT系数大小关系实现水印嵌入。实验表明,该算法具有较好的不可见性,且针对常规攻击具有较强的鲁棒性。     

一种新的用于数字图像版权的自适应水印

提出了一种新的图像版权的数字水印方案．采用混沌映射方法将商标图像的像素在空间域中进行随机置乱,然后将置乱的信息嵌入图像的DCT变换域中．为了使水印的分布集中在图像显著的边缘特征中,提出了基于图像像素的模糊熵测度算法,对图像特征系数的修改是局部自适应的,使得水印嵌入的强度随着图像局部变化而变化．嵌入的商标能够在随后的相关检测以及重构中得到很好的恢复,以表明数字产品的版权。