一种DCT与SVD相结合的数字图像水印算法

文章结合奇异值分解(SVD)和离散余弦变换(DCT)的特点,提出了一种基于DCT与SVD分解的数字图像水印算法。该算法能够很好地解决透明性和鲁棒性之间的矛盾。算法中采用经过置乱变换的灰度图作为水印,不仅增加了嵌入的信息量,而且提高了水印的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如:叠加噪声、JPEG压缩、滤波以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

基于DCT—SVD抗几何变换的扩频水印算法研究

提出了一种基于奇异值分解（SVD）的扩频水印算法,该算法将原始图像分块DCT变换,对每块DCT系数进行SVD分解,得到奇异值。水印采用重复码,用秘钥产生的伪随机序列对其进行扩频得到扩频后的水印序列。通过使用量化步长,修改最大奇异值实现水印的嵌入,同时结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标。实验证明,由于使用了扩频技术,水印提取正确率很高,具有很好的鲁棒性,对噪声、滤波、压缩和剪切都有很强的抵抗力。对于旋转攻击,通过估算旋转角度,运用扩频技术和SVD使得水印提取正确率得到很大提高。     

一种新的DCT域图像水印嵌入算法

提出了1种新的DCT域静态图像水印嵌入算法,该算法以二次DCT变换为基础,能够将数字水印信息嵌入到DCT域的直流系数中,并可根据人眼视觉系统(HVS)的亮度掩蔽特性,对水印嵌入强度进行动态调节．仿真实验表明,中算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如JPEG压缩,低通滤波、几何剪切、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种新的基于变换域的数字音频水印算法

使用Arnold变换对二值黑白水印图像进行预处理,对选定的音频进行五层小渡分解,对小渡分解后的低频系数进行离散余弦变换(DCT),选取DCT系数中幅值较大的点嵌入水印信息,提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换相结合的数字音频水印方案.实验表明:该算法具有较好的透明性,对噪声、重采样、重量化等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于DCT-SVD抗几何变换的扩频水印算法研究

提出了一种基于奇异值分解(SVD)的扩频水印算法,该算法将原始图像分块DCT变换,对每决DCT系数进行SVD分解,得到奇异值.水印采用重复码,用秘钥产生的伪随机序列对其进行扩频得到扩频后的水印序列.通过使用量化步长,修改最大奇异值实现水印的嵌入,同时结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标.实验证明,由于使用了扩频技术,水印提取正确率很高,具有很好的鲁棒性,对噪声、滤波、压缩和剪切都有很强的抵抗力.对于旋转攻击,通过估算旋转角度,运用扩频技术和SVD使得水印提取正确率得到很大提高.     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该数字音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的DCT域数字图像水印算法

根据DCT和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出了一种新的基于DCT和奇异值分解的数字水印算法;实验结果表明:该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如叠加噪声、JPEG压缩以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

DWT DCT QR结合的音频盲水印算法

为保护互联网中数字音像制品的合法版权,结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）、QR分解以及音频的特性,提出了一种针对音频的盲水印算法。首先对原始音频分段,然后对每个分段进行小波变换求得近似分量,再进行离散余弦变换,对低频部分进行QR分解,在QR分解后得到的上三角矩阵中嵌入水印信息。实验结果表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能够承受高斯加噪、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩、裁剪替换等常见音频信号处理攻击。     

一种基于NCG和SVD的数字视频水印算法

目前关于奇异值分解水印算法很多,大部分不能实现水印盲提取,并且有关视频水印的SVD算法也不多.基于视频水印的这种现实,现提出了一种基于NCG、SVD的数字视频水印算法.首先计算每帧的NCG值,用NCG值对视频帧进行分类,选择具有NCG阚值特征的帧.然后对每帧实施分块SVD,在sVD奇异值矩阵中取第二个元素组成新的矩阵.然后对新矩阵实施DCT变换,更改其中的一对DCT中频系数而嵌入水印.仿真实验表明,该算法具有较好的透明性,能实现水印盲检测,可抵抗常见的各种攻击,如裁剪、高斯、泊声噪声等.     

彩色图像盲数字水印新算法的研究

提出了一种基于彩色图像亮度分量的DCT域下的数亨水印算法．该算法利用丁密钥和水印之问的对应关系，将二值图像作为水印嵌入到彩色图像亮度分量的DCT域系数中，提取过程无需使用原始图像，实现了隐藏信息的肓检测．实验结果表明：该算法不仅具有较好的透明性，而且对于如JPEG压缩、几何剪切、高通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种基于离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法

提出了一种新的基于离散余弦变换和奇异值分解的水印算法,其所嵌入的水印图像是灰度图像,增加了嵌入的信息量,能够满足数字水印系统的透明性和鲁棒性要求.在该方法中,置乱技术用于水印图像隐藏的预处理和后处理,更加保障了数据的安全性.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.     

基于DCT的数字水印的嵌入和提取

离散余弦变换（DCT）的这种频域算法能实现数字水印的嵌入和提取,然后对嵌入水印后的载体图像进行加噪、剪切、滤波等攻击实验,能够证明嵌入水印后的图像有较强的鲁棒性,进而说明数字水印技术的实用性．     

基于两次DCT变换的图像数字水印算法

提出一种基于两次DCT变换的数字水印策略,该方法在对图像先进行一次整体DCT变换后,对变换后的局部中低频DCT系数矩阵再做一次DCT变换,将水印信息隐藏在第二次DCT变换后的系数中.实验表明:该方法实现简单,具有较好的稳健性,能有效地抵抗噪声、JPEG有损压缩、裁剪、缩放、滤波等干扰.     

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.     

基于DCT的数字图像水印技术的研究

对DCT(离散余弦变换)域的图像水印技术进行了研究,实现了非盲水印和盲水印两种方案.为保证数字水印的安全性,在水印嵌入之前,采用Arnold置乱技术对水印进行预处理.实验结果表明,两种方法都具有较好的不可见性,能够抵御JPEG压缩、剪切和噪声攻击等常用的图像攻击技术,具有较好的鲁棒性,是较为实用的图像水印方案.     

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。     

基于ICA和DCT的鲁棒性盲水印算法

提出了一种结合独立分量分析和离散余弦变换的数字图像鲁棒性盲水印算法.首先将载体图像分解成互不重叠的8×8子块,再对各子块进行离散余弦变换,接着把经过置乱和平铺扩展处理的水印嵌入到余弦变换的低频系数上,最后进行逆余弦变换得到嵌有水印的图像.在不需要原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下,算法实现了真正意义上的水印盲提取.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、尺寸缩放、滤波等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于DCT域的增益不变量化的数字图像水印算法

提出一种新的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的增益不变量化索引调制的数字图像水印算法.该算法根据DCT域中DC分量的稳健性,将水印信息采用增益不变的量化嵌入DC分量中,并通过最小距离公式进行水印提取.水印被量化嵌入,提取水印信息无需原载体图像,算法能对水印信息盲提取.实验结果表明,与其他数字水印算法相比,算法有较好的透明性,并对JPEG图像压缩、高斯噪声、中值滤波、泊松噪声、椒盐噪声、缩放等常见图像攻击有很强的鲁棒性.     

一种公开数字图象块相关自适应随机水印算法

提出了一种新颖的公开数字图象块相关自适应随机水印算法，该算法以一幅彩色图象作为水印信息使得隐藏的水印信息量大，优于通常把文本、字符作为水印的方法；在水印嵌入时根据原始图象自身的特性，自适应地调节嵌入深度来保证水印的不可见性；分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性；利用块相关技术使得水印提取过程不需要使用原始图象和其他参数，实现了有真正实用价值的公开水印图象算法．通过实验验证，效果良好。