基于LDPC码的盲视频水印算法研究(英文)

根据视频水印系统和数字通信系统相似的特性,提出了一种基于LDPC码的盲视频水印算法。水印信息经随机置换与LDPC编码,对经过二次整数变换之后的直流分量进行修改实现水印的嵌入。为了兼顾水印的不可见性与鲁棒性的要求,根据水印长度和变换之后系数的大小自适应地选择嵌入水印的组及系数的改变强度。实验结果表明,该算法能够保证很好的视频质量,视频帧的PSNR值高于50 dB,并实现了水印的盲提取。对于常见的视频攻击有较强的鲁棒性,在码率高于汉明界推导出的下限的情况下,算法鲁棒性随着码率的减小而增强。     

基于纹理特性的能量差调制视频水印算法

针对现有视频水印算法复杂度高、鲁棒性差的问题,提出一种基于残差纹理特征的能量差调制视频水印算法. 该算法首先利用视频编码过程得到的残差DCT系数进行区域纹理强度建模,然后依据纹理强度对DCT中高频系数的能量进行自适应调制实现水印的嵌入. 算法在不引入额外复杂计算过程的条件下,针对不同区域自适应地嵌入不同强度的水印信息,保证视频质量的同时提高水印的鲁棒性. 算法以H.264/AVC视频编解码器为测试实例,实验结果表明,本文提出的水印算法在保证视频质量和编码码率的情况下,对重编码、滤波和噪声等攻击具有很好的鲁棒性,水印提取过程满足盲检测应用需求.     

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.     

基于分块三维小波变换的盲视频水印算法

针对数字视频的版权保护，提出了一种基于分块三维小波变换的视频水印算法，将视频信号分成三维图像块，根据人类视觉系统的特性，选择纹理复杂的运动块进行三维小波变换，对水印信息进行扩频CDMA编码后，将其嵌入到三维块的小波系数中，利用正交码的自相关函数特性来检测水印信息，实现水印的盲提取，实验结果表明，该水印方案在保证视频视觉质量的同时，对于针对视频水印的特殊攻击具有高鲁棒性。     

基于混沌置乱的小波域位平面盲检水印算法

针对水印图像存在的安全性和鲁棒性问题,提出了一种基于混沌置乱与小波域位平面的水印嵌入与盲检算法.该算法用Arnold变换对水印图像加密,将置乱后的二值水印嵌入到小波变换低频子带的某个位平面中;提取时,先将待检测图像小波变换的低频子带系数表示成位平面形式,然后从嵌入时对应的位平面中提取出水印数据,再经过若干次Arnold变换即可恢复出原始水印数据.实验结果表明:当水印嵌入到中间位平面时,算法能获得较为理想的性能,并实现盲检测.     

一种基于自同步技术的音频水印算法

提出一种基于自同步技术的音频水印算法,该算法在小波变换域的低频系数中选取具有重要特征系数作为同步信号.通过修改同步信号相邻的若干系数实现水印的嵌入.水印检测不需要参考原始音频信号,是一种盲检测水印算法.实验结果表明了该算法的鲁棒性和不可感知性.     

基于ICA和DWT的自适应盲水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出一种基于独立分量分析（ICA）和离散小波变换（DWT）的自适应鲁棒性盲水印算法.该算法先将载体图像进行小波变换,然后将原始水印进行平铺和置乱,再根据噪声可见函数（NVF）的视觉掩蔽作用,将其自适应地嵌入到载体图像小波变换域的低频系数上,最后利用ICA技术实现了水印盲提取.实验结果表明,该算法的水印不可见性较好,且可抵抗多种常见水印攻击,其中对JPEG压缩、尺度缩放等攻击的鲁棒性较突出,可应用于图像的版权保护.     

基于多小波变换的分形水印算法

结合多小波变换和分形技术,提出并实现了一种新的盲水印算法.在对图像进行多小波变换后,选取其中频系数某个方向上的小波系数,对此方向上小波系数中的各个小波所对应的系数块分别进行分形编码,在分形编码时通过限定搜索域的方法来嵌入水印.实验结果表明,使用该方法嵌入的水印,相对其它同类水印算法,具有更强的鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率.     

邻域均值的视频水印改进算法

针对MPEG-2标准,通过嵌入帧选定和水印嵌入两步实现水印的嵌入。首先利用视频I帧DCT变换低频系数均线与低频系数交叉点确定嵌入帧;然后在嵌入帧选定嵌入位置通过特定DCT系数大小关系实现水印嵌入。实验表明,该算法具有较好的不可见性,且针对常规攻击具有较强的鲁棒性。     

基于粒子群优化的DCT域盲水印算法

提出了一种基于粒子群优化的DCT域盲水印算法.该算法采用粒子群优化在图像DCT变换域中寻找最优的水印嵌入位置,并综合考虑不可见性和鲁棒性两个数字水印基本要求,以PSNR值和NC值的线性组合为适应度函数.根据粒子群算法得到的最优值,将水印信息嵌入到图像分块的DCT变换的AC系数中.实验结果表明,在满足水印不可见性同时,算法在噪声,压缩,裁剪等攻击下具有较好的鲁棒性.     

基于LDPC码的数字图像水印技术研究与利用

主要研究了LDPC码在数字水印中的应用。图像水印系统和通信系统的模式具有相似性，对一种基于LDPC码的图像数字水印算法进行了研究。该算法利用LDPC码的纠错性能和图像的人眼视觉特性（HVS），以实现静止图像中数字水印的嵌入和提取。实验结果表明，该算法降低了水印在传输过程中的差错率，具有很强的鲁棒性和隐匿性。     

基于DWT-SVD的视频水印

提出了结合离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字视频水印算法。选取规范化质心（NCG）大于阈值的视频进行分帧,利用每帧视频的DWT分解后的中频分量系数进行SVD,修改奇异值,完成二值图像水印的嵌入,提取时利用部分原始视频的边信息,实现了水印的半盲提取。仿真结果表明,该算法具有良好的不可见性,并且保证了对常见的滤波,压缩,剪切等攻击的鲁棒性。     

基于支持向量机的小波域自适应水印算法

提出一种小波域中基于小波系数方向树模型的支持向量机自适应水印算法.利用支持向量机在小样本的情况下具有良好的学习和泛化性能的特点,建立小波域内不同尺度上同方向子带内相同空间位置的小波系数间的关系模型;根据关系模型来嵌入和提取水印.为提高图像视觉效果,采用模糊聚类的方法自适应地选取水印的嵌入位置.实验结果表明:该方法对常见的图像攻击具有很好的鲁棒性,而且水印的隐蔽性好、安全性强.     

一种基于HVS的利用零树编码的水印算法

提出了一种利用人类视觉特性的数字图像水印算法．先采取直接序列扩展方式生成水印序列信号，然后嵌入到一组按重要性选出的小波系数中，其中嵌入强度由小波域临界可见误差JND(Just Noticed Difference)限决定．实验证明此算法在水印的不可见性和鲁棒性之间取得了良好的平衡，既保证了人眼视觉的不可察觉性，又具有较好的鲁棒性。     

An Anti-Recompression Video Watermarking Algorithm in Bitstream Domain

Following the popularity of digital video application, video copying and dissemination have become very easy; however, this makes video hacking and piracy a potential threat in video communication. Video watermarking technology can solve the problem of copyright protection, and thus, it has been extensively researched. The robustness of the video watermarking algorithm in the bitstream domain is poor, especially the anti-recompression ability, since the watermarked video may be compressed again before transmitting. Considering this, this paper proposes a video watermarking algorithm in the bitstream domain based on moving object detection. To increase the robustness of the watermarking scheme, the moving macroblocks that belong to the moving object in each P frame can be identified via the moving object detection algorithm. Then, watermark embedding in the moving macroblocks is performed using codeword substitution to ensure the consistency of the bitstream. Moving object detection and watermark embedding are independent and are both carried out in the bitstream domain by partially decoding the bitstream; this avoids the complete decoding and reconstruction of the video, making the method to be highly efficient. The simulation results confirm that the proposed method is robust against recompression and has little impact on the video visual quality and no influence on the bit rate.     

应用于高清视频的数字水印改进算法

基于高清数字视频对水印的要求,以及对H.264编码和现有的基于DCT变换视频水印算法的研究,提出一种基于DCT变换AC系数的自适应视频水印算法,自适应选择Ⅰ帧纹理块作为嵌入块;通过计算AC系数方差选择修改系数嵌入水印信息;为了减少水印嵌入量和增加水印鲁棒性,采用Arnold置乱和改进的秘密共享方案对水印进行预处理.该算法充分保证了水印的不可见性,同时具有一定的鲁棒性,具有一定的理论和实际应用价值.     

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%。     

基于IWT和HVS的彩色图像数字水印算法

针对目前大多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的。提出了一种基于整数小波变换(IWT:Integer Wavelet Transform)和人类视觉系统(HVS:Human Visual System)特性的彩色图像数字水印算法。本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点,选择彩色图像的YIQ色彩空间的Y分量嵌入水印,利用人类视觉系统的特性,将二值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数中。实验证明,该算法对锐化、JPEG2000压缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力,复杂度较低,实用性较强,更好地兼顾了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾。