基于小波系数重要值与SVD的零水印算法

为提高水印算法的抗攻击性能,提出了一种基于小波系数重要值与奇异值分解(SVD)的零水印算法.算法对宿主图像的低频子带进行分块,在密钥的控制下,伪随机地选择低频子带中的两块共4个系数组成一组,找出每组中的重要值;对重要值进行分块奇异值分解,最后通过判断每个子块最大奇异值的最高位数字奇偶性产生零水印.实验结果表明,该算法在抵抗普通攻击与抗旋转几何攻击方面均具有较好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的鲁棒零水印算法

针对当今数字水印技术中透明性不好、鲁棒性差、内容完整性差等问题,提出基于小波包分解和奇异值分解相结合的零水印算法,该算法利用小波包对高频信息进一步分解和奇异值分解的稳定性好,健壮性特点和数字水印隐秘性强的优势,和零水印相结合,解决鲁棒性差,内容不完整等的问题.首先,充分了解小波变换的原理,在此基础上对小波包分解和奇异值分解充分研究,然后把载体图像进行置乱、奇异值分解和提取特征矩阵;生成零水印最后,将零水印保存至版权保护中心,在后期认证中用于鉴定版权所有.小波包分解克服了小波变换不能分解低频的缺点,奇异值分解在图像分解过程中具有很好的稳定性从而提高了水印的鲁棒性.零水印不需要把水印信息嵌入载体中,进而保证了内容的完整性,仿真实验表明,零水印算法具有较好综合性能,与同类零水印算法相比,鲁棒性稳步提升,所容纳的数据信息更多,并实现了更方便的认证.     

ASIFT与SVD相结合的Contourlet域的抗几何攻击视频双水印算法

为平衡数字水印技术中的鲁棒性与透明性,提出基于仿射尺度不变特征变换(ASIFT)与奇异值分解(SVD)结合的Contourlet域视频双水印算法。首先,利用卡尔曼滤波器将视频帧内的运动物体进行分离获取运动宏块,对运动宏块进行Contourlet变换;其次,利用奇异值分解对图像的信号攻击存在较高的稳定性和低频子带系数直方图在旋转、缩放等几何攻击具有较强的鲁棒性,自适应地将混沌水印序列分别嵌入到高频子带奇异值矩阵和低频子带系数中;最后,以ASIFT的尺度和方向不变性作为触发器,用于判断嵌有水印的视频遭受的攻击类型。本文算法能保证嵌入水印的视频帧的峰值信噪比值(PSNR)在70 dB以上,水印的嵌入量达到240×360 bit。实验结果表明本文的算法能够保证水印的不可见性的同时针对几何攻击和信号攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法

针对目前图像水印算法存在的水印可见性与抗攻击鲁棒性的矛盾, 为获得理想的图像水印效果, 设计一种基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法. 首先对原始载体图像进行尺度不变特征变换, 选择水印嵌入的区域, 并将水印嵌入区域划为多个子块; 然后采用奇异值分解算法对子块进行处理, 建立奇异值矩阵, 并对水印和水印嵌入区域子块进行融合生成水印矩阵; 最后采用粒子群优化算法确定水印嵌入的强度. 图像水印仿真实验结果表明, 该算法可得到理想的水印嵌入效果, 水印的不可见性较好, 人眼不能感觉出水印嵌入的影响, 水印对各种攻击具有较强的鲁棒性, 且该水印算法的整体性能明显优于当前其他图像水印算法.     

基于块奇异值分解的小波域数字水印算法

根据小波变换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,提出一种基于块奇异值分解的小波域水印技术.充分利用小波和奇异值分解的优点,结合JPEG方案中分块的思想,首先对宿主图像进行小波变换,对变换后的低频系数再进行块奇异值分解,选取每块中最大奇异值组成新矩阵以嵌入水印信息.在检测时,提出采用多方案水印提取算法以适应不同的攻击.实验表明,该算法对图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性.     

一种DT-CWT域内的自适应图像零水印算法

作者提出了一种基于二元树复小波变换（DT-CWT）和奇异值分解（SVD）的零水印算法,核心思想是自适应选取DT-CWT的两个低频系数矩阵的奇异值,作归一化处理后构造零水印信息,并给出了检测阈值分析.实验证明,该算法不仅保证了水印的稳健性和透明性的统一,而且对各种滤波、JPEG压缩、加噪以及一些几何攻击具有较强的稳健性.     

四进制小波变换与SVD相结合的水印算法

利用四进制小波变换的多频段特性和奇异值分解的稳定性以及临近像素的相似性,提出了四进制小波与奇异值分解SVD相结合的水印算法,实现了水印数据的嵌入.首先,宿主图像进行四进制小波变换;其次,对低频区域进行分块,计算各个分块的均值,并将这些均值存储在一个矩阵中,对此矩阵进行奇异值分解;最后,在分解所得矩阵中嵌入水印数据.该方法的水印提取不需要原始载体图像和原始水印图像.实验验证了该算法的不可见性,并对常见的攻击具有很强的鲁棒性.     

基于奇异值分解的小波域数字水印方法

为提高不可见水印的鲁棒性,提出一种基于奇异值分解的小波域数字水印方法.该方法首先将原始载体图像进行2级小波变换,对第2级对角细节子图进行奇异值分解,得到水印嵌入位置;然后对二值图像水印进行Arnold变换和一维化处理,获得待嵌入的水印比特流,并根据该比特流和奇异值矩阵中各元素的不同组合嵌入水印;最后经小波子图重构和小波逆变换得到含水印的载体图像.实验结果表明:在噪声干扰、滤波、压缩、旋转、缩放、剪切等多种攻击下,该方法明显优于现有的一些奇异值水印方法.     

一种彩色数字图像多功能双水印算法

针对彩色图像单水印算法存在功能单一的局限,利用离散小波变换与奇异值分解的特性,提出了一种新的多功能双水印算法.算法通过提取宿主彩色图像的R、G、B三个通道,对蓝色分量的离散小波低频系数进行分块,对块进行奇异值分解.然后,将版权水印量化嵌入奇异值中,量化步长根据小波系数自适应生成.最后,根据红色分量生成认证水印,对绿色分量分块并进行奇异值分解,将认证水印自适应量化嵌入在奇异值中.实验结果表明,版权水印具有较强的抗攻击鲁棒性及透明性,认证水印对篡改敏感,并能对篡改进行精确定位.所提算法具备版权保护与内容认证的双重功能.     

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.     

一种基于NSST域LU分解的新型零水印算法

文章在数字图像版权保护方面提出了一种基于LU分解和非下采样剪切波变换(NSST)的新型零水印算法.算法首先将载体图像进行NSST变换,并将该子块图像由Logistic混沌系统从低频近似图像中提取.然后将子块图像分解为互不重叠的大小子块.其次将每一个子块图像进行LU分解,并通过判别子块U矩阵首行元素之和与所有子块首行元素之和平均值的数值大小产生零水印.实验结果表明,该算法在加性噪声、滤波、JEPG压缩等方面表现出较强的鲁棒性,而且在一定程度上能抵抗剪切和几何攻击.     

基于SVD变换的立体图像零水印算法

深度信息是立体图像最重要的特征,而常见的鲁棒性数字水印算法可能使立体图像深度信息遭到破坏而使其视觉效果下降.针对这个问题,提出了一种基于SVD变换的零水印算法.首先,对立体图像的左右视点图像块分别进行SVD变换,得到第一奇异值对应的左奇异向量;其次,分别计算出左右视点图像块的左奇异向量的方差;最后,利用第一奇异值对应的左奇异变量具有很好的稳定性这一特性,通过比较二者大小关系构造出零水印.同时,引入了时间戳机制,减弱了解释攻击带来的影响.仿真实验结果证明,此算法能够避免零水印的虚警概率,同时能够抵抗JPEG压缩攻击和高斯攻击,具有很好的均衡性、相似性和鲁棒性.     

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.     

一种基于NMF的零水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)构造密钥的二值零水印算法.先对载体图像进行NMF变换得到基于部分表示的基矩阵和相应的系数矩阵;再将水印置乱并扩展为系数矩阵的大小,比较相同位置上的二值水印与系数阵元素二进制编码的某个高位面值;当结果相同时,标记其位置在一个空白矩阵中,该矩阵随后作为密钥来检测水印.经过这样处理,水印信息嵌入到系数阵元素的高位面却并没有改变其值,使得嵌入水印图像表现出较好的抗攻击性能.通过与DCT零水印算法的比较实验,证明了本文算法的有效性.     

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.     

基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法

为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。     

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.     

一种基于CNN和Logistic的双混沌DWT-SVD数字水印新算法

本文提出了一种基于三维细胞神经网络（CNN）混沌系统和Logistic混沌映射的双混沌DWT-SVD数字水印的新算法。具体步骤是：利用三维CNN混沌系统和Logistic混沌对水印图像进行加密处理,选取载体图像经小波分解后的低频系数进行奇异值分解,然后将加密水印嵌入到奇异矩阵中,最后进行反奇异值分解和逆小波变换得到含水印图像。经实验仿真,通过PSNR和NC等定量指标证明使用该方法,水印具有很强安全性、鲁棒性和不可见性,并且经噪声、剪切、旋转、滤波等攻击后,提取出的水印与原始水印NC均保持在98%以上,鲁棒性极好。     

基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法

为了使水印信息更好地隐藏于原始图像中,加快水印信息检测,设计一种基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法.首先将原始载体图像划分成多个子块,采用离散余弦变换对各子块进行分解;然后采用压缩感知对水印信息进行处理,减少嵌入的信息量;最后将水印信息嵌入到原始载体子块的相应位置,并通过匹配跟踪算法实现水印信息的检测.从主观和客观两方面对数字图像水印算法的性能进行评价,结果表明,该算法的水印具有良好的不可感知性,对抵抗常见攻击具有很好的鲁棒性,解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾,且加快了水印提取速度.     

基于果蝇优化算法和DWT-SVD的数字水印方法

针对嵌入水印强度的不确定性,提出了一种利用果蝇优化算法并结合小波变换与奇异值分解的数字图像水印嵌入算法。首先,利用小波变换对载体图像进行二级小波分解,然后对LL2子带进行4×4分块并进行奇异值分解以提高嵌入水印的稳定性,最终将水印信息以一定的强度嵌入到分解的最大奇异值中。果蝇优化算法综合考虑水印嵌入算法的鲁棒性与不可见性之间的矛盾,并结合水印嵌入方案确定最佳嵌入强度,首先根据影响水印性能的指标定义适应度函数,并对该函数的参数进行优化,确定了最佳的适应度函数,然后再应用果蝇优化算法寻找嵌入水印强度的最优解。最后通过仿真实验对该水印方案的性能进行测试与分析,实验结果表明,当嵌入水印图像的峰值信噪比达到40 dB时,提取水印的平均NC值能达到0.98以上。