基于小波变换的图像自适应水印算法

根据人类视觉系统(HVS)特性和小波变换特性,提出了一种新的自适应水印算法.这种新的自适应水印算法可将小波变换后的图像的小波系数组成小波子块.根据人类视觉系统(HVS)特性,采用多参数对小波子块进行分类.根据分类结果并结合小波变换特性,将不同强度的水印幻方置乱后嵌入到不同的小波子块中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.     

一种基于人眼视觉特性的图像水印方案

本文利用人眼视觉特性,提出一种基于对比度灵敏矩阵的图像盲水印方案.该水印算法以随机产生的二值序列为水印,在DCT域计算各个图像分块的视觉敏感性值,根据视觉敏感性值的大小自适应地调整水印嵌入强度.实验结果表明,本文提出的水印算法对JPEG压缩、图像平滑、图像锐化、图像加噪等处理具有较好的抵御能力.     

基于人类视觉系统（HVS）特性的小波域水印算法

本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）特性的小波域数字水印算法．该算法将有意义的二值图像水印来替代随机序列,先将水印通过Arnold置乱加密后再全部嵌入到低频子带系数中．该算法利用了人类视觉系统（HVS）特性对水印嵌入强度做自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可见性．     

基于QIM的数字图像盲水印算法

提出了一种DCT域量化索引调制水印算法.水印嵌入在经过像素置换的相邻图像块DCT系数的差值上,根据二值水印的信息位对该差值进行正/负调制,从而实现水印的嵌入.为了平衡不可见性和鲁棒性的要求,根据人类视觉系统的掩蔽特性及图像局部特征对不同嵌入点的嵌入强度进行自适应调整,在确保视觉质量的前提下,得到良好的水印性能.实验结果显示该算法对各种常见图像处理具有良好的鲁棒性.     

自适应嵌入强度的DWT域图像水印策略研究

提出了一种基于DWT域的自适应图像水印嵌入方案.其特点是结合人眼视觉系统(HVS)特性,自动确定嵌入强度并选择适合的位置进行二值水印图像嵌入,同时,水印图像在嵌入前进行了置乱加密以提高算法的安全性.实验证明,该方案具有良好的水印特性.     

基于小波多分辨率分解的数字图像水印算法

鉴于小波变换的多分辨率分析与人眼的视觉特性(HVS:Huma Visual System)相一致,提出了一种基于小波变换多分辨率分解的鲁棒水印算法.为确保数字水印的安全性,该算法在数字水印嵌入之前对水印进行了预处理.然后根据高、低频分量的特点,按照人眼视觉系统的要求选择适当的嵌入位置.实验结果表明,该水印算法很好地保证了数字水印的鲁棒性和透明性之间的统一,对剪切、压缩和锐化等图像处理均具有很强的抵抗力,与DCT(Discrete Cosine Transform)算法相比较,鲁棒性能提高了近1倍,这表明该算法是一种行之有效的水印算法.     

基于DCT域直流分量的数字水印技术

在离散余弦变换 (DCT)域 ,人们通常将水印嵌入到交流 (AC)分量的中低频系数上 .近年来 ,有学者提出直流(DC)分量更适合于嵌入水印 .提出了一种水印算法 ,在DC分量上嵌入二值水印图像 ,水印的嵌入结合人眼视觉掩蔽特性 ;采用自适应水印编码方法增强了该算法的实用性 .实验结果表明 ,此方法产生的水印具有很好的不可见性和鲁棒性     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

Hopfield网络与HVS相结合的小波域图像水印算法

为了实现图像水印作为一种数据认证和版权保护等功能,提出一种Hopfield网络与人类视觉系统相结合的小波域图像水印算法.该算法首先对水印进行存储,将其分成互不重叠的同样大小得子块,然后将子块由二维变换成一位序列,得到Hopfield网络的输入样本集Q,并对网络节点的权值进行初始化及修正,将其模式保存到网络中;然后对水印图像多次矩阵置乱处理,并对原始图像进行3级DWT分解;最后结合人眼视觉特性和Hopfield网络的记忆上限,保证低频部分只嵌入一次水印,高频部分重复嵌入水印.实验结果表明,该算法能抵抗JPEG压缩、加噪、剪切等多种攻击,显著提高了水印图像的质量,与直接提取水印的算法相比,性能有了很大的改善.     

3D小波变换的抗裁剪鲁棒数字图像水印算法

为解决抗裁剪的鲁棒数字水印问题,提出了一种基于3D小波变换的数字水印算法.该算法根据离散小波变换理论和对视频序列进行3D小波变换的研究结果,将原图像拆分为一个图像视频帧,将水印自适应地加入到每个图像帧二维小波变换中频域的不同位置,利用图像二维小波变换中频域的特性和人类视觉系统特性,大大提高了水印算法的有效性,对严重的裁剪攻击具有很强的抗攻击性,在图像被裁剪一半以上情况下仍能非常清晰地得到水印.实验表明,该水印算法对图像裁剪有很强的鲁棒性.     

一种空域与小波域相结合的水印算法

提出了一种空域与小波域相结合的水印算法．算法采用有意义的二值灰度图像作为水印，首先将水印分成2部分，一部分包含重要信息，另一部分包含次要信息．然后利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，并对含重要信息的水印分量进行Arnold变换，以达到置乱图形和消除空间相关性韵目的，接着将水印数据叠加到载体图像的小波分解系数上，实现水印的嵌入．对于含次要信息的水印分量则通过LSB算法嵌入到经逆向小波变换生成的图像的空域中．实验证明：该算法对／PEG有损压缩、噪声和剪切等常见水印攻击显示出了较强的鲁棒性．     

图像水印稳健性的测评及攻击方式

图像水印的算法设计和攻击技术是互相促进的对立面。本文简单介绍了数字水印的概念，总结了当前图像水印的稳健性攻击方法及图像水印算法稳健性的测评标准，以期为进一步设计出能抵抗各种攻击的稳健的水印算法。     

基于超复数傅里叶变换的彩色图像水印算法

提出了一种基于四元数傅里叶变换(QFFT)和改进的量化索引调制(QIM)算法的彩色图像数字水印嵌入算法,对载体图像进行QFFT变换,对水印图像进行压缩及量化编码,从而嵌入到经过QFFT变换的载体图像的分量中,实现了水印的嵌入以及盲提取. 实验结果表明,基于带失真补偿的QIM算法的水印算法对比传统QIM,实现了不可见性和鲁棒性的较好折衷,对高斯、椒盐噪声、JPEG压缩、遮挡、滤波以及图像增强攻击有更好的鲁棒性.      

基于差错控制编码的数字水印

提出了一种基于差错控制编码与离散小波变换相结合的水印嵌入方法．对置乱并分块后的二进制水印图像数据进行BCH编码，把编码后的数据根据量化的方法嵌入到原始图像小波变换后的各子带中．实验表明，这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性。     

不对称分数傅立叶图象盲水印算法

结合空间域和变换域算法特点,利用不对称分数傅立叶变换的特性,提出了一种图象盲水印算法.对载体图像的行列方向分别实施不同级次的分数傅立叶变换,将原始水印图像用最低有效位算法嵌入到载体图像的级的分数域的低频幅值矩阵中,再进行逆变换得到水印图像.缓解了水印的不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高了水印安全性.实验结果表明,该水印具有良好的不可见性和抗噪声攻击能力.     

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.     

混合DWT和SVD的数字水印算法

文中提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的新的数字水印方法. 首先宿主图像被均匀分割成四块,对每一块进行一层小波分解,得到每一块的低频子带,再对每一低频子带进行奇异值分解,得到各低频子带的奇异值. 水印图像经过Arnold变换预处理后也进行奇异值分解,将得到的奇异值分别以一定的强度嵌入到宿主图像每一块低频子带的奇异值中,再进行反变换、拼接操作即可得到嵌入水印后的图像,实验结果表明,本文提出的方法,对噪声、剪切、滤波、JPEG压缩等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性.     

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.     

一种基于离散小波变换的数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,水印采用有意义的二值图像.该算法是基于块的离散小波变换,即将原始图像和水印都分块后,再对各个块进行小波变换,利用混沌发生器将水印各块置乱后嵌入到图像的中频部分.试验结果表明,该算法具有较好的不可感知性和鲁棒性.     

数字图像中的水印算法研究

提出了运动图像专家组MPEG视频解码过程中的一种水印嵌入算法.这种算法在视频图像解码算法分析的基础上,引入水印嵌入和DCT水印调整优化算法,据此完成视频图像的准确性和可靠性验证,这种算法能够更加有效的将水印信息嵌入到视频图像信息中,降低了整体算法复杂度.