基于DWT-SVD和Turbo码的彩色图像盲水印算法

为进一步提高数字水印系统的性能, 提出一种离散小波变换域中基于奇异值分解和Turbo纠错码的彩色图像盲水印算法. 首先对数字水印进行混沌加密预处理, 然后进行Turbo编码, 再把编码后的水印信息嵌入到彩色图像蓝色分量小波分解后低频子带的奇异值矩阵中. 提取水印时不需原始载体图像的参与, 更便于实际应用. 仿真实验结果表明, 该水印算法不可见性较好, 且对常见攻击和几何攻击具有较好的稳健性.     

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SVD和DWT的彩色图像数字水印方案

提出基于奇异值分解和小波变换的数字水印方案,方案中将一个灰度图像嵌入到彩色图像的蓝色分量中,结合人类视觉系统实现水印的不可见性,实验中用信噪比说明水印嵌入到蓝色分量比嵌入到其他颜色分量中可以更好地保持原始图像的感知质量.实验证明,该方案对JPEG压缩和中值滤波等处理具有较好的鲁棒性.     

一种基于DWT和SVD的多重数字水印算法

提出了一种改进后的基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的多重数字水印算法.本算法利用离散小波变换和奇异值分解技术在原始图像的四个子带中都分别嵌入两个数字水印图像.实验证明利用本算法嵌入的数字水印保证了数字水印的不可见性,并证明了用这种算法嵌入的数字水印对常见的攻击有很强的鲁棒性.     

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.     

基于奇异值分解的DCT域数字图像水印算法

根据DCT和奇异值分解理论的原理、特点以及它们在数字水印领域中的应用优势,提出了一种新的基于DCT和奇异值分解的数字水印算法;实验结果表明:该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如叠加噪声、JPEG压缩以及几何攻击等具有较好的鲁棒性。     

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.     

基于混沌序列的DWT数字水印算法

为保证数字水印的安全性,提出了一种基于混沌序列的DWT水印嵌入算法,在嵌入前用混沌序列对水印图像进行预处理,首先由密钥生成混沌序列,然后将其映射为相应的置换矩阵,并在DCT域完成对水印图像的加密;根据宿主图像小波变换后,高、低频分量的特点,由高频分量的系数控制水印的嵌入强度,在低频部分嵌入加密的水印信息,实现了水印的自...     

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.     

基于混沌置乱的DCT域彩色图像自适应水印算法

基于混沌序列作为置乱序列的良好性能，作者利用次序统计量提出了一种混沌图像置乱网络，进而利用人类视觉对单色光的敏感度差异将混沌置乱图像作为水印自适应地嵌入到彩色图像的二维DCT变换域之中．实验结果表明，这种方法更好地平衡了水印的不可见性和稳健性的矛盾，所隐藏的水印具有良好的抗攻击性．     

基于DWT-SVD的数字水印嵌入方法

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。本文提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

一种改进的基于DWT-SVD的双彩色数字图像水印算法

数字水印技术以不可见的方式把具有特定含义的水印数据嵌入到数字媒体中,有效解决了版权保护问题.鉴于水印图像的鲁棒性和不可察觉性是评价数字水印算法的重要参考依据的问题,提出了一种YCbCr颜色空间中基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法.几何攻击测试结果表明该方法比其他方法具有更强的鲁棒性.     

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。     

基于多通道HVS和DWT-DCT相结合的彩色图像水印算法

随着计算机和网络的飞速发展,流通信息的版权保护问题越来越受到人们的重视,数字水印作为一种有效的版权保护方法已经得到了广泛的应用.本文提出了一种基于小波中频和DCT相结合的彩色盲水印算法,首先将彩色图像由RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间,利用其良好的空间独立性,基于人眼视觉掩蔽效应选择嵌入位置,然后分别通过将原图像DWT中频系数作分块DCT变换,嵌入水印.实验结果表明,嵌入算法容易实现,且该水印算法具有很好的不可见性,并对剪切和JPEG压缩等图像操作都有很好的鲁棒性.     

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.     

基于奇异值分解的多通道彩色图像数字水印算法

一种基于SVD奇异值分解的的自适应彩色图像数字水印算法,利用FCM自适应的选择合适水印嵌入的小波块,对选取的小波块进行SVD分解,得到每个分块的奇异值,选取每块最大的奇异值,并进行排序。利用混沌序列进行混沌置乱,最后实现水印的嵌入。     

同步数字音频盲水印

提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法。该算法利用同步信号定位水印的嵌入位置,以提高水印提取的正确率,同时将分段信息加入水印,采用冗余编码,增强了纠错能力。水印嵌入时采用基于模运算的量化方法,以满足水印的盲检测。同步信号嵌入时域,以提高搜索效率,水印隐藏在离散小波变换域的低频系数中,以达到较好的鲁棒性。检测水印时不需要原始音频,水印数据在嵌入之前先加密,没有正确的密钥,无法正确恢复水印。