基于块间关系的鲁棒视频水印算法设计

为了提高视频文件中水印算法的透明性和鲁棒性,在此提出了一种基于数据块间关系的水印嵌入算法,该方法以数据块之间的特定关系表示水印的比特值,从而避免了将水印值直观地嵌入原始的视频文件中。在介绍该水印算法的详细设计过程后,给出了水印的嵌入过程和提取过程,最后对设计的水印算法进行了透明性和鲁棒性的测试,测试结果表明该算法在高比特率的情况下具有较高的透明性。对于大部分常见的水印攻击方法具有较强的鲁棒性,但对于降低视频图像分辨率的攻击方法,水印的鲁棒性还有待提高。     

一种结合LSB和DCT的数字水印算法

提出了一种基于改进的LSB和DCT相结合的新的水印嵌入算法,根据水印内容将水印信号分成重要和不重要两部分,分别嵌入到载体图像频域和时域中.该算法不仅扩大了数字水印的嵌入容量,还提高了水印的鲁棒性及安全性.实验表明,本算法鲁棒性优于LSB算法并且隐藏容量大于DCT算法.     

基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法

针对目前图像水印算法存在的水印可见性与抗攻击鲁棒性的矛盾, 为获得理想的图像水印效果, 设计一种基于奇异值分解和粒子群优化算法的图像水印算法. 首先对原始载体图像进行尺度不变特征变换, 选择水印嵌入的区域, 并将水印嵌入区域划为多个子块; 然后采用奇异值分解算法对子块进行处理, 建立奇异值矩阵, 并对水印和水印嵌入区域子块进行融合生成水印矩阵; 最后采用粒子群优化算法确定水印嵌入的强度. 图像水印仿真实验结果表明, 该算法可得到理想的水印嵌入效果, 水印的不可见性较好, 人眼不能感觉出水印嵌入的影响, 水印对各种攻击具有较强的鲁棒性, 且该水印算法的整体性能明显优于当前其他图像水印算法.     

差分能量抖动调制的视频算法改进

本文针对DEW算法的这些不足,将差分能量的概念引入到视频序列的量化块中,通过对亮度量化块中竖直因子VF与水平因子HF之间的差值进行抖动调制来嵌入水印信息。试验表明,DEM算法在水印的容量、不可见性和鲁棒性方面都好于DEW算法。     

差分能量抖动调制的视频算法改进

本文针对DEW算法的这些不足,将差分能量的概念引入到视频序列的量化块中,通过对亮度量化块中竖直因子VF与水平因子HF之间的差值进行抖动调制来嵌入水印信息。试验表明,DEM算法在水印的容量、不可见性和鲁棒性方面都好于DEW算法。     

基于离散小波变换的数字水印算法研究

数字水印技术就是将具有特定意义的水印,如图像、数字、随机序列等嵌入到媒体数字中以保护或认证产品。基于离散小波变换(DWT)的水印算法将原来的图像分割成很多频段图像,变换后的图像能够适应人眼的视觉特性并且使得水印的嵌入和检测可分为多个层次进行。为了在水印的不可察觉性和鲁棒性之间达到良好的折衷,选择中频子图来嵌入水印。仿真结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能够抵抗常规的图像压缩和噪声等攻击。     

基于子图像偏差纠正的迭代混合算法

为了提高水印系统的鲁棒性,通过理论分析和实验研究了现有迭代混合算法中混合次数的有限性和鲁棒性问题,指出弱鲁棒性的主要原因在于对误差的累积放大.进而提出了基于子图像间偏差纠正的迭代混合算法.该算法通过修正混合图像的改变来降低攻击带来的影响,同时将水印在密钥控制下进行多份嵌入.新算法的优点为:对于强相关性的攻击的抵御能力强,特别是对于区域性局部攻击,该算法可完全消除攻击对提取水印的影响.结果表明,文中所提出的的改进算法是正确的,其鲁棒性优于原迭代混合算法.     

改进的人工蜂群算法在图像水印中的应用

为了寻求水印图像视觉性和鲁棒性的优化,把数字图像水印处理转化为一个多目标求解问题。针对传统的人工蜂群算法收敛速度较慢、易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法并应用到图像的水印处理中。算法在雇佣蜂的搜索过程中加入了食物源强度因子和邻域因子,用来及时更新食物源和加快收敛速度;利用DCT对原始图像进行分解后,对数字图像水印进行了嵌入并实现了盲提取。实验结果表明,算法具有良好的视觉性和鲁棒性。     

一种DCT域文档图像鲁棒性水印算法

本文提出了一种基于DCT域的文档图像水印算法。该算法利用文档图像自身的特性,通过将一个用于标识文档方向的水印信号和一个用于标识版权的水印信号嵌入图像DCT变换后的系数中,达到了较强的鲁棒性并能比较有效地防止因为旋转而引起的水印不可检测问题。     

基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法

为了使水印信息更好地隐藏于原始图像中,加快水印信息检测,设计一种基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法.首先将原始载体图像划分成多个子块,采用离散余弦变换对各子块进行分解;然后采用压缩感知对水印信息进行处理,减少嵌入的信息量;最后将水印信息嵌入到原始载体子块的相应位置,并通过匹配跟踪算法实现水印信息的检测.从主观和客观两方面对数字图像水印算法的性能进行评价,结果表明,该算法的水印具有良好的不可感知性,对抵抗常见攻击具有很好的鲁棒性,解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾,且加快了水印提取速度.     

用于版权保护的数字图像双水印算法

提出一种用于版权保护的数字图像双水印方案.采用不可见水印的鲁棒性来保护可见水印图像的双水印,同时嵌入可见水印和不可见水印来完成版权保护.可见水印是在空间域中采用分段像素值映射算法(PPVMA)的无损可见水印,在直观上预防了未经授权的使用.对于不可见水印,采用高抗攻击的量化水印算法.在提取水印后采用维纳滤波对所提取的水印噪声去除,使得水印清晰度增强.实验表明,在视觉可见性上其具有较强的保真度,不可见的量化水印具有较高的鲁棒性,二者结合的双水印系统成功地完成了数字图像的版权保护.     

一种基于视觉掩盖模型的数字水印技术

通过分析人的视觉特性提出一种视觉掩盖模型,得到该模型水印嵌入算法和水印检测算法。在DCT系统低频域上给典型的“Lena”图像嵌入水印后,进行压缩、加高斯噪声污染、滤波等试验,测试水印的稳健性。结果发现：水印输出响应非常高,有很好的鲁棒性,嵌入水印后的图像经一定的压缩、噪声污染、滤波等处理后仍可被检测到。     

自动调和小波变换域嵌入数字水印的鲁棒性和不可见性的方法

在水印算法中,不可见性与鲁棒性是一对矛盾（对于前者,水印能量越低越好;而对于后者,水印能量越高越好）。为了调和鲁棒性与不可见性之间在嵌入水印能量方面的矛盾,提出了把待嵌入的水印图象经数据加密标准DES（Data Encryption standard）加密变换后,使其成为一幅新图象,这幅新图象的高频成分和低频成分都变成了中低频成分,既达到“隐藏峰值”平滑的效果,使水印的幅值变化范围缩小。把加密后具有中低频成分的水印嵌入到载体图象的中频、中低频成分中;另外,通过把数字水印图象比较均匀地嵌入于整个载体图象中的方法,提高水印的鲁棒性（防止图象的某些部位被剪裁破坏）。此外,文中也提出了一种利用基因算法来自动快速地获取嵌入水印最佳能量的算法。实验结果表明使用这种方法能使嵌入的数字水印具有理想的鲁棒性,常规的图像处理方法（如,高斯干扰等）对其影响很小,能更好地保证在数字水印图像不可见性与鲁棒性之间达到较好的平衡。     

一种基于混沌加密的关系数据库水印算法

在现有关系数据库水印算法的基础上,提出了一种基于混沌加密的关系数据库版权保护水印算法.通过混沌系统对版权图片进行加密,得到水印信息数据流,采用Hash函数对数据库关系中的元组进行分组标记和属性筛选,最后在不破坏数据可用性的前提下,将水印信息嵌入数据库的数值属性冗余位中.实验结果表明,该算法对子集抽取、子集添加、共谋攻击具有较好的鲁棒性.     

一种基于仿射变换的图像置乱预处理的水印算法

本文提出了一种基于仿射变换迭代生成的混沌序列对图像进行置乱预处理的水印嵌入算法.选取适当的仿射变换参数及给定初值,使用仿射变换迭代得到一个混沌序列,利用该混沌序列排序生成一个置换排列,对载体图像进行置乱的预处理,从而可以增强水印算法的安全性、透明性和抗攻击的鲁棒性.水印算法是在图像空间域实现的,采用一个图像融合的技术.嵌入算法简单,容易操作.实验结果显示,置乱算法比传统的基于仿射变换的置乱算法有更好的置乱效果,置乱加密的密钥空间也更大;嵌入水印的宿主图像能够有效地抵御剪切、噪声、JPEG压缩等水印攻击,具有较好的鲁棒性.     

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Bandelet变换的数字图像水印算法

提出一种基于第二代Bandelet变换的数字水印算法.该算法分别将原始图像和水印图像进行Bandelet变换,通过先对原始图像的Bandelet系数做预处理,按照水印嵌入加法准则,将水印信息的Bandelet系数嵌入到原始图像的重要系数上,达到对系数的改变以实现水印的嵌入.实验结果表明:该算法与基于小波变换的算法相比,经剪切、中值滤波、加噪和JPEG压缩等攻击后仍具有良好的鲁棒性.     

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。     

一种基于运动矢量块的自适应视频水印新算法研究

提出一种视频数字水印新算法,根据运动矢量的区域聚簇特性,利用FCM模糊聚类的方法自适应地选择合适的运动矢量区域.将水印嵌入到所选择区域的运动矢量上,所提出的水印算法简单、有效,实现了水印盲检.实验结果表明,该算法嵌入的水印对帧删除,帧插入等攻击,具有极强的鲁棒性.     

基于压缩传感的图像哈希水印算法研究

现有基于图像内容的水印算法在鲁棒性和篡改检测方面存在不足,提出了一种基于压缩传感的图像哈希水印算法。该算法利用压缩传感对图像进行随机投影,得到的压缩测量值作为图像内容特征,通过HMAC(Hash-based Message Authentication Code,基于哈希的消息认证码)算法生成图像摘要,并以水印的方式嵌入到原始图像中;认证时,提取图像中的水印,并对认证图像进行压缩传感随机投影,得到原始图像和认证图像的摘要,通过摘要对比,实现图像认证和篡改检测。仿真实验表明,该方法不仅具有较强的鲁棒性和安全性,还具有较好的篡改检测能力。