基于SVD和ICA的鲁棒水印算法

提出了一种新的基于SVD(singular value decomposition,奇异值分解)和ICA(independent component analysis,独立分量分析)的鲁棒水印算法.采用二值图像作为水印,并进行Arnold变换,提高了安全性.SVD用于水印的嵌入过程,ICA用于水印信号的提取.该算法的水印容量大大提高,同时还保证了鲁棒水印的不可感知性.借助于ICA,该算法在不需考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下,能够正确提取水印信号.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切、伸缩具有很好的鲁棒性.     

基于DWT和SVD的鲁棒零水印算法

为了解决传统水印算法需要平衡鲁棒性和不可见性矛盾的问题,提出一种用DWT和SVD构造零水印算法的方案.利用SVD分解后U、V矩阵第一个列向量被攻击后具有稳定性的特点,采用DWT使低频区域能量集中,再使用SVD分解获取U、V矩阵.通过比较U、V矩阵第一列向量的方式保证了水印的鲁棒性.同时对数字水印进行Arnold变换,既可隐藏水印信息,又可提高水印信息的安全性.由于算法采用零水印方式,故拥有良好的不可见性.实验结果表明,该算法拥有较高的鲁棒性,并且简单易行.     

基于SVD和ICA的鲁棒水印算法

提出了一种新的基于SVD(singular value decomposition，奇异值分解)和ICA(independent componentanalysis，独立分量分析)的鲁棒水印算法。采用二值图像作为水印，并进行Arnold变换。提高了安全性。SVD用于水印的嵌入过程，ICA用于水印信号的提取。该算法的水印容量大大提高，同时还保证了鲁棒水印的不可感知性。借助于ICA，该算法在不需考虑水印图像所经历的攻击类型及攻击参数的情况下，能够正确提取水印信号。实验结果表明，该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性，尤其对于几何攻击如旋转、剪切、伸缩具有很好的鲁棒性。     

自适应鲁棒公开水印算法的设计

为了体现水印图像鲁棒性和不可见性的统一,在相同的水印质量条件下,对常规的图像处理和噪声干扰具有更好的鲁棒性。文章在研究小波变换、奇异值分解的基础上,提出了一种鲁棒自适应的水印算法,实验测试表明,此算法对JPEG有损压缩、中值滤波、亚抽样、低通滤波等各种的图像降级处理有很强的稳健性。     

基于IWT和SVD的数字图像水印算法

针对传统SVD域数字图像水印算法存在过高虚警率的问题,提出了一种基于IWT和SVD的数字图像水印算法。算法先对载体图像进行1级IWT分解得到4个子带,然后对4个子带进行SVD变换,把水印图像信息直接嵌入到载体图像4个子带的奇异值中。在水印嵌入过程中提出了一种数字签名认证机制,利用生成的数字签名在水印嵌入的同时完成数字签名的嵌入来加密含水印的图像。在水印提取之前,先对数字签名进行验证来避免虚警的问题。实验表明,算法具有良好的视觉性和抵抗各类攻击的鲁棒性。     

基于DDWT的复合型数字图像水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印相结合的复合式水印算法,具有较好的双重保护性能,即用于版权认证方面的鲁棒性数字水印和用于图像内容保护的脆弱性数字水印.首先,对原始图像进行DDWT和SVD变换在频域中嵌入鲁棒性数字水印;然后.,在空域中嵌入脆弱性数字水印.仿真实验表明,该算法具有很好的应用前景.     

离散小波变换与奇异值分解的音频信号水印算法

针对现有水印算法在嵌入过程中通常会对原始音频信号产生破坏的问题,设计了一种基于离散小波变换-奇异值分解(DWT-SVD)的水印嵌入方法实现水印信号的嵌入与提取.同时,以相关系数和误码率为衡量指标,对水印算法的不可感知性、安全性及鲁棒性进行评定测试.结果表明:在经过噪声、滤波、剪切、压缩等多种攻击后,所提取的水印仍然能保持较高的清晰度,这说明DWT-SVD算法具有较强的抗攻击能力,可有效保护版权人的利益.     

基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法

为了解决奇异值分解（singular value decomposition, SVD）算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制（quantization index modulation,QIM）均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）,以及对变换后的近似部分系数进行SVD分解,使用μ律压缩函数压缩分解后的最大奇异值,用QIM的方法嵌入二值水印。算法只用到了最大奇异值,可以盲提取水印,消除因传输原始载体图像产生的不安全性,μ律压缩技术也减小了嵌入水印对原始载体图像的扰乱。仿真实验结果表明,该算法保持了较高的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、联合图像专家小组（joint photographic experts group,JPEG）压缩、缩放等常见攻击具有更强的鲁棒性。     

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.     

基于SVD和局部特征区域的鲁棒水印算法

为了实现数字多媒体产品的版权保护,提出一种基于图像局部特征区域的鲁棒水印方案。图像局部特征区域是利用Harris算子检测到的特征点构造得到的固定尺寸的纹理区域,具有很好的视觉掩蔽特性,同时图像特征点经过几何攻击后仍然可以保持,保证了水印隐藏位置检测的正确性。算法在每个局部特征区域利用奇异值分解操作得到的分量矩阵的特点实现水印信息的隐藏。实验结果表明,本算法能够在保证水印不可见性地同时,很好地抵抗如JPEG压缩、旋转等攻击。     

基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法

设计了一种基于多层激励函数量子神经网络的音频水印算法。将水印信号嵌入载体语音的小波低频系数中,再训练量子神经网络建立水印嵌入前后低频小波系数间的联系以便在接收端恢复水印。同时,区别于传统的归一化方法,将小波低频系数规范到同一数量级,避免了恢复水印时小波低频系数的差错传播,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,设计的水印算法对加噪、滤波、重采样和再量化等攻击具有较强的鲁棒性,提取正确率相比BP网络水印算法平均提高1.8%。     

一种基于NCG和SVD的数字视频水印算法

目前关于奇异值分解水印算法很多,大部分不能实现水印盲提取,并且有关视频水印的SVD算法也不多.基于视频水印的这种现实,现提出了一种基于NCG、SVD的数字视频水印算法.首先计算每帧的NCG值,用NCG值对视频帧进行分类,选择具有NCG阚值特征的帧.然后对每帧实施分块SVD,在sVD奇异值矩阵中取第二个元素组成新的矩阵.然后对新矩阵实施DCT变换,更改其中的一对DCT中频系数而嵌入水印.仿真实验表明,该算法具有较好的透明性,能实现水印盲检测,可抵抗常见的各种攻击,如裁剪、高斯、泊声噪声等.     

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SVD和伪随机循环链的图像认证水印算法

针对矩阵的行列互换使得奇异值分解(SVD)后的奇异值不变,从而由奇异值直接产生水印安全性不高,以及基于SVD的图像认证水印算法把块水印嵌入本图像块的最低有效位,从而很难抵抗矢量量化攻击,提出了基于SVD和由Logistic混沌系统构成伪随机循环链的图像认证水印算法.首先通过Logistic混沌系统调制图像,使得图像矩阵唯一,然后将调制后图像块奇异值生成的块水印嵌入伪随机循环链对应图像块最低有效位.实验结果显示,该算法提高了水印的安全性,不仅能够准确定位,而且可以有效抵抗矢量量化攻击.     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

关于SVD水印算法的分析和探究

基于奇异值分解理论的数字水印技术是一种新的值得探讨和研究的变换域水印技术,它的提出为数字水印技术的发展开拓了新的思路和方法。本文对传统的基于奇异值分解理论的数字水印技术进行了深入分析和研究,并提出了改进方法,给出了一种新的基于奇异值分解的数字水印方案。仿真实验证明,新的方法比较好的满足了数字水印的透明性和鲁棒性,能经受住通常的图像处理操作且具有较大的应用潜力。     

基于EVD变换的鲁棒音频水印算法

常见的数字信号处理往往会改变音频信号的高频分量并引入随机噪声,并且易造成数字水印信息的位置改变. 提出了一种新的数字音频水印算法. 在该算法中, 原始音频被分为两部分: ① 运用量化索引调制来嵌入伪随机序列生成的二值同步码; ② 利用特征值分解(eigenvalue decomposition, EVD)方法先对离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)低频系数进行变换, 然后在生成的对角阵中用量化索引调制嵌入水印信息. 实验结果表明, 在确保不可感知性和较强鲁棒性的前提下, 可大幅度提高水印嵌入容量, 达到172 bit/s.     

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.     

DWT DCT QR结合的音频盲水印算法

为保护互联网中数字音像制品的合法版权,结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）、QR分解以及音频的特性,提出了一种针对音频的盲水印算法。首先对原始音频分段,然后对每个分段进行小波变换求得近似分量,再进行离散余弦变换,对低频部分进行QR分解,在QR分解后得到的上三角矩阵中嵌入水印信息。实验结果表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能够承受高斯加噪、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩、裁剪替换等常见音频信号处理攻击。     

基于QR分解和提升小波变换的鲁棒音频水印方法

利用QR分解的稳定性以及提升小波计算速度快的优良特性,给出一种基于QR分解和提升小波变换的盲鲁棒数字音频水印方法.为了保护原始二值水印图像的安全,利用混沌序列对其进行扩频,生成了待嵌入的水印信号.将原始宿主音频信号升维后进行QR分解,根据R分量是上三角矩阵且第一行为非零元素的特点,选定R分量的第一行,对其进行提升小波变换,得到了待嵌入的小波系数,利用线性瞬时混合模型将其与待嵌入的水印信号进行混合,得到隐秘音频信号.水印提取时,利用独立分量分析算法从待检测的隐秘音频信号中提取嵌入水印信号,获得嵌入水印信号的估计,经过后处理即可获得水印图像.实验结果表明,该方法可以实现水印的盲提取,并且具有良好的透明性和鲁棒性.