基于位扩展的小波域彩色数字水印算法

提出一种应用于彩色图像版权保护的水印方法。为保证水印的安全性，在嵌入之前先对水印图像作置乱处理，再将水印图像位扩展为原始图像的两倍大小；然后根据HVS和小波变换的多分辨率分解特性，将位扩展水印和原始彩色图像蓝色分量对应方向上的子带系数进行组合。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后，提取出的水印表现了较好的鲁棒性，且主观视觉失真较小。     

一种空域的彩色图像认证方案

首先研究了彩色图像水印认证系统,提出了一种空域的彩色图像认证方案,该方案首先将原始载体彩色图像转换为二值图像,从而生成水印图像;同时通过哈希运算后获取了消息认证码,为认证图像提供了依据;接着将载体彩色图像从RGB空间中提取B分量进行嵌入水印,载体图像B分量每位像素的高四位,用来计算嵌入图像的位置,每位像素的低4位用于嵌入水印图像,从而生成嵌入水印后的图像,此系统具有较良好的不可感知性,包装了原图像质量.     

基于小波模极大值的数字水印算法

目的针对传统数字水印技术的有限性,实现一种新的数字水印算法。方法新算法以小波变换为基础,对原始图像和水印图像进行小波变换,将水印信息嵌入到中频系数中。结果实现了二维彩色图像将为水印信息嵌入到二维图像数据中。结论实验证明,新算法在对彩色图像进行水印处理方面达到较好的效果,具有较好的健壮性。     

基于块的索引图像认证水印算法

根据索引图像的特点,结合新颖的样本选取方法提出了一种有效的彩色图像认证水印方法.水印嵌入器在不改变原始图像调色板的基础上,将水印嵌入到图像像素值对应的灰度排名中.水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,水印的嵌入位置由密钥和8×8块中的32个像素共同决定,具有非常好的安全性;水印的提取和图像认证不需要原始图像.实验表明:该方法嵌入的水印不可见性好,对JPEG压缩、图像剪切和图像变换等处理具有很好的易碎性,适合于图像的区域认证和完整性验证.     

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...     

结合模糊理论和RBF网络的彩色图像盲水印算法

通过对彩色图像的深入分析,以彩色图像为载体图像,将灰度图像作为原始水印,通过模糊控制理论实现水印嵌入强度的动态设定.最后利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性.实验结果表明该算法能够动态地控制水印嵌入强度,较好地平衡了鲁棒性和可感知性的矛盾.     

基于压缩传感的彩色图像半脆弱水印认证算法

采用一维小波对原始图像进行逐行变换,从而获取小波系数,然后再采用压缩传感算法对小波系数进行观测,获取观测矩阵,并将观测矩阵作为水印信息,同时将水印信息进行hash运行生成消息认证码;在嵌入水印阶段,首先将载体彩色图像从RGB空间转换到HSV空间,选取S分量进行DCT变换,从而获取S分量中的低频信息作为水印嵌入位置,然后将水印图像基于SVD算法嵌入到载体彩色图像的DCT变换域中;在认证阶段,提取水印图像,并通过hash运算生成消息认证码,与原消息认证码进行对比,如发生篡改,将提取后的水印图像采用压缩感知算法重构原始图像,与篡改后的载体图像进行对比,从而实现图像认证和篡改定位.实验结果表明该算法遭受到JPEG压缩、噪声和篡改攻击时体现出较好的鲁棒性,对篡改攻击能准确检测和确定篡改的位置,符合半脆弱水印认证的要求.     

一种基于小波变换的彩色图像数字水印算法研究

文章提出了一种在彩色图像的绿色分量中嵌入水印的方案,嵌入过程在小波变换域进行.原始二值水印图像按比例进行分解,结合HVS原理,将分解的水印图像嵌入到绿色分量的低频和中低频三级小波变换系数中.实验结果证明,该水印方案能有效地抵抗加性噪声、图像剪切等攻击,具有较强的鲁棒性。     

基于DCT系数量化的自适应数字水印算法

文章提出了一种基于DCT系数量化的自适应数字图像水印算法。该算法选取彩色图像作为载体图像,首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到YIQ颜色空间,并提取其Y分量作为水印嵌入的载体,对Y分量用自组织映射(SOM)的方法进行块分类和离散余弦变换,然后将Arnold置乱后的二值水印图像量化嵌入到载体图像的DCT系数中,量化因子随块类别不同而不同,水印检测过程不需要原始图像的参与。实验证明,该算法对于常见的图像处理、JPEG压缩等具有较高的鲁棒性。     

基于位平面分解的可逆图像水印算法

为了提高现有基于差值扩展可逆图像水印算法的视觉质量和嵌入率,提出了一种基于位平面分解的可逆图像水印算法.对载体图像进行位平面分解,选取其低6 bit位平面组合在一起构成新图像.对构成的新图像进行互不重叠块划分,计算每块熵值,选取其熵值较小的图像块利用广义差值扩展算法嵌入水印.选取熵值较大的图像块所对应的原始图像块利用差值量化法嵌入溢出图等相关辅助信息.采用Lena,Barbara等标准的8 bit灰度图像作为测试图像进行了可逆水印算法的试验.结果表明该算法不仅嵌入率高,而且有较高的视觉质量,能实现原始图像的完全恢复.以Lena为宿主图像时,其有效载荷可达0.93 bpp.和其他算法相比,在维持较好视觉质量的前提下提高了水印嵌入率.