基于四元数小波变换和奇异值分解的图像水印

文章提出了基于四元数小波变换(QWT)和奇异值分解(SVD)的数字图像水印算法,该算法对原始载体图像进行四元数小波变换和奇异值分解,对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解,并把分解的水印嵌入到分解后的原始载体图像中.结果表明,该算法对高斯噪声、剪切、JPEG压缩及滤波具有较强的鲁棒性.     

一种基于DWT的数字图像水印方法

根据图像水印的性能需求,结合HVS模型的特点,阐述了选择小波变换作为数字图像水印研究工具的理论优势。描述了图像水印嵌入和提取模型,给出了一种利用小波变换多分辨分析特性的图像水印嵌入和提取方法。实验结果表明,该方法效果良好。     

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K-L变换的数字图像水印算法

提出一种基于K-L变换(Karhunen-Loeve Transform)的数字图像水印算法。首先对原始图像的数据矩阵做K-L变换,得到一个具有良好频谱特性的主成分图像;然后将置乱的水印信息嵌入到主成分图像中较大的非零像素值中,再重构图像。该方法有效地利用了K-L变换域去除信号相关性的优势,使得重构图像受到各种攻击时,水印信息不易丢失。实验结果表明该水印算法对于JPEG压缩、旋转和剪切等多种攻击具有很强的鲁棒性,与主流的离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)水印算法的比较结果验证了基于K-L变换的数字图像水印算法的优越性。     

结合DWT变换的二元纯位相滤波器水印

提出了结合离散小波变换(discrete wavelet transfonn,DWT)的二元纯位相滤波器(binaryphase-only filter,BPOF)数字图像水印算法.首先对图像进行DWT变换,然后在DWT变换后的低频子带进行离散Fourier变换(discrete Fourier transforrn,DFT)变换,将DFT变换的相位信息二值化得到BPOF,并将其作为水印嵌入到相应的幅值中.与对图像整体进行DFT变换,并在其全频域或低频域嵌入BPOF水印相比,在保持嵌入水印的不可感知性和检测性能的同时,显著提高了抗JPEG压缩性能.该方法可用于图像真实性、完整性认证,仿真实验证明了算法的有效性.     

一种空域与小波域相结合的水印算法

提出了一种空域与小波域相结合的水印算法．算法采用有意义的二值灰度图像作为水印，首先将水印分成2部分，一部分包含重要信息，另一部分包含次要信息．然后利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，并对含重要信息的水印分量进行Arnold变换，以达到置乱图形和消除空间相关性韵目的，接着将水印数据叠加到载体图像的小波分解系数上，实现水印的嵌入．对于含次要信息的水印分量则通过LSB算法嵌入到经逆向小波变换生成的图像的空域中．实验证明：该算法对／PEG有损压缩、噪声和剪切等常见水印攻击显示出了较强的鲁棒性．     

基于分块SVD变换域下的图像盲水印算法

提出了一种新的基于分块奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法. 该算法充分利用了SVD和DWT的特性,首先对原始图像分块进行SVD分解,提取每一块主要的奇异值进行小波变换,最后采用量化的方法将Arnold置乱后的水印嵌入到小波域的LL子带. 经过实验,该算法能够实现水印的盲提取,能够对JPEG压缩、椒盐噪声干扰、高斯噪声干扰、图像剪切等有较好的鲁棒性.     

基于定性映射的数字音频水印算法

在将Harr小波归结为两定性映射的差的基础上,本文提出一种基于定性映射小波变换和均值量化理论的数字音频水印算法.本算法在一段数字音频文件中隐藏一幅对于听觉不可感知的二值图像.在图像预处理阶段,引入了基于极化恒等式的数字图像加密算法,大大加强了算法的安全性.利用人类听觉特性,通过定性映射诱导的小波,将水印信号嵌入到经过处...     

基于离散小波变换和离散余弦变换的盲水印算法

数字水印技术是数字作品版权保护的重要手段,本文提出了一种基于离散小波变换和离散余弦变换的数字图像盲水印算法：首先对原始图像进行小波分解,然后对得到的两块中频系数按88分块做余弦变换并在得到的交流系数中嵌入水印.实验结果表明,该方法能够较好的抵抗一些常见的图像处理方法,具有较强的鲁棒性,同时也具有较好的不可见性.     

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.     

Wavelet-Based Denoising Attack on Image Watermarking

In this paper, we propose wavelet-based denoising attack methods on image watermarking in discrete cosine transform (DCT) or discrete Fourier transform (DFT) domain or discrete wavelet transform (DWT) domain. Wiener filtering based on wavelet transform is performed in approximation subband to remove DCT or DFT domain watermark, and adaptive wavelet soft thresholding is employed to remove the watermark resided in detail subbands of DWT domain.     

An image denoising method based on multiscale wavelet thresholding and bilateral filtering

A novel image denoising method is proposed based on multiscale wavelet thresholding (WT) and bilateral filtering (BF). First, the image is decomposed into multiscale subbands by wavelet transform. Then, from the top scale to the bottom scale, we apply BF to the approximation subbands and WT to the detail subbands. The filtered subbands are reconstructed back to approximation subbands of the lower scale. Finally, subbands are reconstructed in all the scales, and in this way the denoised image is formed. Diff...     

一种基于神经网络的小波域音频水印算法

提出了一种基于小波分解和神经网络的数字音频水印算法，先对音频信号进行小波分解，将数字水印嵌入到音频信号的小波域低频重要系数中，同时通过调整多层前馈神经网络的权重逼近原始音频信号与数字水印之间的关系，然后在接收端用训练好的神经网络提取水印。实验结果表明，嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真；经过噪声干扰，低通滤波，有损压缩，重新采样等信号处理后，相关函数检测具有显著的二值分布特征，且相关系数均达到0．72以上，与其他方法相比，该算法在提取水印时无需原始音频信号，具有运算量低和鲁棒性强等优点。     

基于小波变换和人类视觉系统的稳健水印算法

提出了一种基于小波和人类视觉系统的稳健数字水印算法,首先将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统求出重要小波系数,然后将灰度水印图像通过Arnold变换进行置乱,最后将置乱后的水印信息加入到宿主图像的重要小波系数中.提取水印信号需使用置乱密钥.置乱密钥的使用提高了置乱算法的安全性,使水印的安全依赖于密钥.在小波域中利用人类视觉系统使嵌入水印的图像具有较好的鲁棒性.数值实验和理论分析表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性和更高的安全性.     

基于小波变换的数字水印算法设计

提出了一种基于小波变换域的盲检测数字水印算法.对载体图像进行二级小波变换,以一级小波变换中的水平细节子带系数为参考,自适应地调整同方向二级小波系数来实现水印信息的嵌入.实验结果表明,嵌入的水印具有较好的透明性和鲁棒性,并且可实现水印信息的盲提取.     

基于小波多阈值和子带增强的图像去噪

为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近似子带和细节子带,依据误差度增强近似子带像素块,同时引入增强因子调节增强幅度;利用局部方差和混合阈值函数对各子带进行阈值处理,保证了图像达到较好的去噪效果.实验表明,与传统阈值方法相比,该方法不仅提高了去噪图像的峰值信噪比,而且较好地保留图像边缘特征,优于常规的阈值方法.     

自适应全尺度小波数字图像水印

为了适应未来精密数字水印的发展,打击侵权盗版行为,在Mallat小波分解的框架之下,利用树结构分层级、多尺度的特性,基于高频带的显著系数,提出了一种全尺度、高信息嵌入量的自适应水印方案,增加了嵌入的信息量和水印鲁棒性。分别在JPEG有损压缩、模糊、增强、几何攻击(裁减和仿射变换)的情况下,根据算法中的嵌入位置和加权因子,并利用全尺度信息进行了水印提取,并用峰值信噪比(PSNR)和相关系数进行嵌入前后图像和水印的比较。该方法显著优势在于实现全尺度的嵌入,显著增加嵌入信息量,更好地折中透明度和鲁棒性。实验结果表明:算法效果明显优于同类其他方法;信息嵌入量大,嵌入的水印对于人类视觉系统(HVS)透明效果好;提取的水印清晰完整,对于各种攻击具有好的鲁棒性。     

一种基于小波变换的自恢复水印算法

文章提出一种小波域的自恢复水印算法,利用零树结构对宿主图像进行压缩编码,对压缩编码后的数据进行置乱得到自恢复水印去替换小波域的高频部分,认证水印对小波域的低频部分进行均值量化实现嵌入。通过实验仿真证明,该算法能恢复出被篡改位置的真实图像内容。     

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。     

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