基于DCT变换的数字图像盲水印算法

提出一种基于DCT变换的数字图像盲水印算法,通过调整DCT域选定中频的大小关系嵌入水印,易于实现。仿真试验证明本算法能够抵御剪切、噪音和JPEG压缩失真,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

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。     

一种新的彩色图像盲水印算法

为解决水印的盲提取问题并将水印技术应用到彩色图像中,提出了一种新的基于子带DCT（discrete cosine transform）系数量化的彩色图像盲水印算法.首先将彩色图像从RGB空间转换到YUV空间,然后在Y、U、V三分量的子带DCT系数中选取视觉重要系数并对其进行量化,完成水印的嵌入.水印的提取不需要原始图像.仿真实验证明,算法具有较高的透明性,并且对于常用的攻击方法（如有损压缩、高斯噪声、滤波和剪切等）具有很好的鲁棒性.     

一种基于分块DCT的自适应盲水印算法

根据Watson视觉模型推导出的一种可以直接应用于DCT压缩域的自适应归一化掩模作为水印嵌入强度,在对原始二值水印作置乱处理后,利用相邻的4个8×8 DCT块之间的关系把二值水印嵌入到灰度图像中,在提取水印时,不需要原始图像。Matlab仿真实验结果表明,本算法在不可见性和鲁棒性方面具有良好性能。     

一种广义高斯分布随机变量生成算法

为方便获得任意参数的广义高斯分布随机变量,基于伽玛分布推导出广义高斯分布随机变量的生成算法,利用变换法和舍选抽样法,给出伽玛分布随机变量的生成方法.该算法计算简单,通过调整分布参数值,可产生具有任何形状参数和任何方差的广义高斯分布随机变量.仿真结果表明,该算法的抽选效率达75%,随机变量估计参数与真实参数相符.对生成的随机数的检验结果表明,随机数服从广义高斯分布.     

一种基于统计均值和方差调制的图像盲水印算法

提出了一种基于统计均值和方差调制的嵌入可读水印的自适应盲水印算法，通过分析图像经离散小波变换后细节子带系数的特性，利用细节子带系数的均值和方差来自适应地调制图像经小波分解后细节子带的系数值，在满足水印不可感知的条件下尽可能地嵌入水印信息，实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时，水印的提取无须求助于原图像，很好的实现了水印的盲检测。这里的水印是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明，提出的算法对JPEG／JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、像素移位等多种攻击都有较强的鲁棒性。     

一种基于离散小波变换的盲水印算法

使用二值图像为水印，给出了一种检测时无需原始图像的盲水印算法。实验证明，该算法满足不可感知性，并对噪声、滤波等图像处理有一定的健壮性。     

一种基于NSCT与抖动量化的盲水印算法

在混沌置乱变换及抖动量化原理基础上,提出了一种基于NSCT的盲水印算法.首先将图像进行NSCT变换及分块SVD分解,再对原始水印信息进行混沌置乱变换以消除线性相关性,最后,利用抖动量化原理对分块SVD分解产生的各块奇异值进行修改实现水印嵌入.实验表明,该算法透明性好,拥有较强的鲁棒性,且在水印提取时实现了盲提取,是一种盲水印算法.     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

一种新的基于多进制小波变换的盲水印算法

基于多进制小波变换提出了一种针对灰度水印图像的盲水印新算法．试验结果表明,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性．     

基于非对称广义高斯模型的局部优化检测中的应用

为了在非高斯的情况下优化信号的检测,笔者致力于提供一种通用的噪声概率密度函数的现实模型．这个模型仅仅依赖于几个容易且能快速估计的参数,还能够适应于诸如对称和非对称,以及带有不同锐利程度的不同噪声．为了达到这个目的,一种来源于广义高斯函数的高阶统计量的模型被提出,它依赖于3个参数：表示不同锐利程度的峰度参数,以及描写不同于对称函数且联合提供偏斜程度的左右方差参数．这个模型在局部优化检测的设计中得到很好运用,被水下声学噪声干扰的信号检测证实了这个结果．     

广义高斯分布及其在图像去噪中的应用

指出了图像小波系数的统计分布具有非高斯特性,可以用广义高斯模型进行描述.研究了用广义高斯分布(GGD)对图像子带小波系数进行建模以及GGD模型的参数估计问题,在此基础上设计了一种基于贝叶斯估计的子带自适应阈值去噪算法,通过仿真实验对该算法和经典的小波阈值去噪方法进行了去噪性能的比较和讨论.     

基于交叉熵极小化的图像边缘检测算法

提出了一种自然图像边缘检测的算法,通过差分运算把边缘检测问题转化为目标检测问题,利用交叉熵极小化方法使背景区域和目标区域内的灰度级分布与差分图像灰度级的先验概率(广义高斯分布)相匹配,确定了背景与目标之间灰度分界阈值,检测出图像的边缘成分。实验表明,提出的方法具有良好的边缘检测性能。     

基于盲信号分离的数字水印检测与提取

基于盲信号分离技术，提出了一种新的数字水印图像提取方法。该方法在一种较典型的基于小波变换的数字水印嵌入算法基础上，应用盲分离技术有效地检测和提取出了含在水印图像中的水印。经大量试验证明，所提出的方法对常用的图像处理方法有较强的抗攻击性能。     

自适应盲水印图像小波变换算法及实现

针对传统基于人类视觉系统特性的空间域与变换域结合算法中嵌入信息量小和检测准确率低的缺点,利用图像的局部纹理特性生成扩频码,并在水印嵌入过程中引入加密方法,通过计算相邻特征平均值为自适应调整待量化小波系数的量化间隔,提出并实现一种基于小波变换的数字图像自适应盲水印新算法,并用新算法进行仿真实验.仿真实验结果表明新算法通过阈值检测准确率高,对常见的图像处理有较好的鲁棒性,并且简便易行,计算量小.新算法在应用中有较大的灵活性,可嵌入信息容量大,运算速度快,可操作性强.     

基于听觉模型的自适应音频数字水印盲检算法

提出了分段同步的音频数字水印盲检新算法 .利用伪随机序列PN(pseudo randomnoise)扩频和二相相移键控BPSK(Bi phaseshiftkeying)技术调制水印 ,并基于听觉模型生成不可听觉的水印 .水印在频域嵌入 ,提取时不需要原始音频 ,仅需与嵌入时相同的PN序列密钥即可 .提出的抵制去同步攻击的分段同步音频水印检测方法 ,可有效提取和恢复嵌入的有意义二值水印图像 .实验结果表明 ,该算法对一般信号处理类操作都具鲁棒性 ,并可有效抵制随机裁剪、MP3(MPEGaudiolayer3)压缩、替换等去同步的攻击 .     

一种自适应信号盲分离和盲辨识的有效算法

为了把几个独立信号从它们的线性混叠中盲分离或盲辨识出来,提出了一种具有抑制噪声作用的有效自适应学习算法,研究了算法的有界性和渐近稳定性．以渐近稳定性为条件,给出了算法中非线性函数的适当选择．仿真研究表明,算法是有效而鲁棒的,且能够从有噪声的混叠中恢复原独立信号．     

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...     

基于极性的立体图像盲数字水印算法

针对平面图像水印算法不能很好地适用于立体图像的问题,在平面图像版权保护算法的基础上,提出一种新的立体图像盲数字水印算法,并进行了仿真研究.首先将立体图像分块并定义图像块的极性,然后基于左右图像块的极性与水印信息之间的关系嵌入水印:如果水印信息是零,则需要通过改变对应图像块的极性,使得两极性相反;反之则使两极性相同.在水印提取过程中,只要判断左右图像块极性的关系即可提取水印信息,实现了水印的盲提取.攻击实验结果表明该算法是可行的、有效的.