基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法

提出一种基于Arnold变换和DCT变换的图像水印算法.该算法使用Arnold变换对水印图像进行置乱处理,然后对载体图像进行8×8的DCT变换.实验结果表明,嵌入水印的图像在受到白噪声、低通滤波、压缩、剪切、旋转等不同方式的攻击后,仍能从载体中提取嵌入的水印,因此本算法对水印的攻击具有比较好的鲁棒性,尤其是具有十分有效...     

基于多尺度变换和支持向量回归机的数字图像水印算法

针对当前数字图像水印算法存在的信息隐藏性能差、保密性低、易受攻击等缺陷,提出一种基于多尺度变换和支持向量回归机的数字图像水印算法.首先,采用小波变换对原始数字图像进行多尺度分解,得到多个不同子带;然后,对不同的子带系数采用支持向量回归机进行训练,估计子带间的关系;最后,训练完成的支持向量回归机将水印嵌入到图像中,并通过具体数字图像水印仿真实验测试其性能.实验结果表明,该算法的水印信息隐蔽性好,具有良好的不可感知性,可以抵抗各种类型的攻击,提高了数字图像的安全性.     

利用Arnold对称性变换的图像信息隐藏算法

提出了一种利用Arnold对称性变换的图像信息隐藏算法.待隐藏的秘密信息以及公开的承载信息均为灰度级静止图像.首先使用图像置乱技术将秘图变换成无意义的图像,同时用一个数值控制置乱的次数,并在嵌入和提取时作为密钥.在此基础上,将密图嵌入到承载图像的DCT域系数中.该算法实现的隐藏图像透明性好,并具有较高的保密性和一定的稳健性.     

基于Arnold变换和DCT变换的数字水印算法研究

提出了一种基于Arnold变换和DCT算法的数字水印算法.利用Arnold变换将水印图像变成无意义的图像,再对载体图像做DCT变换,将变换后的水印图像隐藏在DCT系数上,最后进行DCT反变换完成水印的嵌入.实验结果表明,该算法对于一般的图像攻击如滤波、噪声、剪裁有较好的鲁棒性.     

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DWT的有意义图像的水印算法

提出了一种基于DWT的有意义图像的水印算法。算法中利用乘性隐藏方法在原始图像的三级小波变换后的水平细节子带HL3和垂直细节子带LH3来嵌入一幅有意义的水印图片,并重复进行嵌入。实验结果表明,该算法在对图像进行高斯噪声、椒盐噪声、中值滤波攻击有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于离散余弦变换和Arnold变换的数字水印算法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)和Arnold变换的数字水印算法.该算法首先使用Arnold变换对水印图像进行置乱预处理,然后对载体图像进行8×8的离散余弦变换,根据预处理后的水印像素值,调整DCT系数的大小关系.算法简单且易于实现,并具有较好的安全性、鲁捧性和不可见性.仿真结果证明该算法的有效性及抗JPEG压缩、低通滤波、剪切和噪声干扰能力.在版权保护方面具有一定的应用价值.     

基于Arnold变换的改进LSB水印嵌入方法研究

首先介绍Arnold变换原理及特点,通过其置乱过程的周期性作为加密与解密密钥,其次介绍了一种改进的LSB算法,结合Arnold变换与改进的LSB方法使嵌入的信息达到抗剪切和抗提取的双重保护作用。实验表明,该方法适用于灰度图像与彩色图像,既能有效地保护信息,也易于实现。     

基于支持向量机的数字水印算法综述

对基于支持向量机的数字水印算法做了概要性的介绍,由于支持向量机可以通过有限的训练集样本得到小的误差,从而提高学习的泛化能力,因此支持向量机在版权保护领域有很好的应用效果.对基于支持向量机的数字水印技术的相关概念和现有算法进行了描述与分析,另外,对基于支持向量机的数字水印技术的未来发展方向和前景进行了预测.     

基于支持向量机同步的自适应水印检测方法

提出了一种基于支持向量机(SVM)同步的自适应水印检测方法.该方法利用模糊聚类分析图像纹理、亮度和对比度掩蔽特性,在离散小波变换域自适应嵌入水印信号.为抵抗几何攻击,利用6个图像组合矩表示原始图像的几何特征,通过SVM学习图像旋转、缩放和平移的变换参数,同步后再进行水印的检测和提取.仿真实验表明,该算法在一定的视觉强度下可嵌入鲁棒性更强的水印,能有效抵抗噪声、JPEG压缩和几何攻击,水印检测无需原始图像,具有实用性.     

基于支持向量机的图像识别

支持向量机是统计学习方法,正成为当今研究的热点．支持向量机在模式识别和文本分类等方面获得了极大的成功,分类的准确率很高,用支持向量机的方法处理一些二值图像和灰度图像,能获得较好的统计结果．从中摸索出了一种特征向量集的选取方法,讨论了判断结果优劣的标准,比较了支持向量机方法与其他方法得到的结果,得出了重要结论：用支持向量机识别图像的边缘具有非常优异的统计性能．     

基于小波变换和支持向量机的人脸检测系统

研究了基于灰度图像的人脸检测问题，采用小波变换方法提取人脸特征，大大地降低了特征矢量的维数。使用交叉检验方法有效地解决了支持向量机训练时的对数估计问题，所设计的系统可以分别进行离线训练和在线检测，并且具有学习的功能。实验结果表明，该系统具有较高的正检率和较低的虚警率，而且还可以通过再学习进一步提高系统的检测性能。     

基于小波变换的矢量量化编码方法

提出了一种基于小波变换的图像压编码方法，充分利用图像分解后得得小波系数与原始图像的关系、各个子图像象素之间的相准确性、各子图像方向上的相关性以及与人眼视觉特征（HVS）的关系，做到充分利用图像的统计冗余与视觉冗余，为了得到高的压缩比和好的图像质量，精确保留对图像质量影响大的系数，而对图像质量影响小的系数进行粗略量化。同时，在对小波系数的组织和编码上，也做到了具有普遍适用性，结果表明，此方法计算简单、计算量小，编解码时间少，在压缩比较高的情况下获得了较好的图像质量。     

基于小波变换和支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的分类方法进行了实验比较.实验结果表明该方法具有较好的分类性能.     

一种基于小波变换的盲水印检测算法

提出一种在图像经小波变换后的小波系数上处理数字水印的方法，该水印的检测算法是用神经网络方法来实现，实验表明了水印具有较强的鲁棒性。     

基于支持向量机的图像隐藏技术应用

采用基于支持向量机的图像信息隐藏技术,通过分析秘密图像的隐藏方法,得出了基于支持向量机的图像隐藏效果较好、图像隐藏的鲁棒性和不可见性都很好的结论.     

基于小波变换的图像水印算法

数字水印为数字媒体版权保护的有效方法,提出了一种在小波变换域中加入水印的算法,该算法利用小波变换的特性,选择在较低频于带的重要系数中加入水印。首先选择需要添加水印的子带,并确定一组门限,构成一组区间,通过改变幅值落在这些区间的小波系数来加载水印信息,水印为一伪随机序列,检测时通过计算原始随机序列与恢复出的随机序鲁的互相关来判断水印是否存在。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对于常见图像处理有