一种新的图像自适应水印算法

数字水印是数字媒体版权保护的一种有效方法.提出了一种新的基于DCT(Discrete Cosine Transform)域的盲图像自适应数字水印算法.该算法利用视觉系统HVS(Human Visual System)特性和图像的局部特点,自适应地选择量化步长对图像各个分块的直流分量通过量化来嵌入水印,同时为了弥补在感知容量小的分块直流分量上水印嵌入强度的不足,利用照度掩蔽特性对该分块的部分低频系数也自适应地嵌入同一水印信号,从而使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡.水印的提取不需要原始图像.实验结果表明该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的几种图像处理和噪声干扰也具有很好的稳健性,其性能优于其它文献上的相近算法.     

一种基于DCT中频的图像水印技术

数字水印技术在数学产品的版权保护,使用监控,安全传输和保密通信等方面潜在巨大应用前景,本文研究一种基于DCT中频的图像水印技术,该算法根据JPEG量化表自适应地调整嵌入到图像DCT中频系数的水印信号的强度,实验结果表明本文所提算法较好地兼顾了水印技术的透明性和鲁棒性的要求。     

一种基于DCT与DWT的自适应图像水印算法

提出了一种基于DWT和DCT的自适应图像水印算法．该算法以DWT和DCT变换为基础,自适应选择水印嵌入位置,并且根据HVS亮度掩蔽模型对水印嵌入强度自适应调节．实验证明,本文算法对JPEG压缩、噪声等常规信号处理操作都具有相当好的鲁棒性．     

基于深度残差网络的医学图像鲁棒可逆水印算法

医学图像作为医生诊断的重要依据,其版权保护一直是研究重点。在对医学图像进行版权保护时,必须保证图像修改后能无损恢复。但是,当前大多数应用于医学图像的可逆水印算法并未考虑鲁棒性。因此,本文针对具有一定鲁棒性的可逆水印算法进行研究,提出一种基于深度残差网络ResNet的鲁棒可逆医学图像水印算法。首先,算法利用深度残差模型提取医学图像的深度特征信息,自适应确定最优嵌入强度,均衡水印的不可见性和鲁棒性;此外,结合遗传算法和模糊C-均值的聚类算法对水印区域动态划分,根据聚类结果提取水印信息,有效克服信号攻击对含水印图像的影响,提高可逆水印算法的鲁棒性。实验结果表明:在嵌入水印后,含水印医学图像的PSNR值都可以达到36 d B以上,具有较好的图像质量;在提取水印后,算法可以完全无损恢复医学图像;在受到高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩等常见信号攻击后,算法仍然可以准确提取水印信息,表现出较强的鲁棒性。     

基于图像内容的自适应量化双水印算法

提出一种在小波域嵌入双水印的新算法,该算法提取小波低频域的特征信息生成两个水印,将一个水印结合邻域信息以块量化方法嵌入,用于版权保护,将另一个水印的Hash值以单系数量化方法嵌入,用于内容认证,量化步长根据邻域的纹理特征自适应确定.实验结果表明,该算法在保护数字图像版权的同时,能够很好地完成内容真实性认证.     

基于像素能量分布的自适应差分能量水印算法

为了提供一种新型的版权保护手段,应用于视频内容安全领域,提出了一种基于像素能量分布的自适应差分能量水印安全算法.对水印图像做置乱;根据Watson视觉模型计算出水印承载区域的可调能量阈值;然后比较该阈值与能量差的大小,以决定是否在该区域嵌入水印.实验证明,该算法在保证水印不可感知性的前提下能够避开能量差过大的区域,进而增强水印的鲁棒性.     

基于信噪比的完全自适应灰度图像水印算法

不可见性是图像隐形水印最基本的要求之一,它的客观标准是水印图像的信噪比。根据这个标准,提出了一种简单的基于小波的以灰度图像为水印的自适应水印算法：即根据需要的水印图像的信噪比,对于不同的宿主图像和水印,用一维搜索法都能够自适应地选择水印的嵌入强度,避免了以经验或实验办法确定嵌入强度的缺陷。实验表明该算法能够自动满足规定的水印图像信噪比要求,水印具有良好的稳健性。     

基于二代小波和两种混沌序列的双水印算法

设计一种基于两种混沌序列和二代小波变换的彩色图像双水印算法。算法既嵌入鲁棒水印,又嵌入脆弱水印,既实现了版权保护作用又实现了图像认证功能。水印预处理过程中,采用两种混沌序列,提高了算法的安全性;水印嵌入过程中,使用了运算速度很快的二代小波变换,提高了算法的效率;中低频使用不同算法自适应地嵌入水印,加强了算法的隐藏效果。仿真实验表明,该算法既能进行版权保护又能进行图像认证,且隐藏效果好、运算速度快、安全性高。     

用于彩信业务版权保护的图像水印

为了解决目前彩信业务中移动数字内容的版权保护、使用控制及计费管理,提出了基于数字水印的版权保护与管理系统方案WDRM(watermark based digital rights management).设计了一种鲁棒的数字图像水印算法,以两个独立的水印,分别代表图片提供商信息和网络运营商信息;以待嵌入的信息为种子,产生具有良好自相关特性的随机序列作为水印信号,并根据人类视觉系统HVS(human vision system)的特性,对原始图像块进行分类,根据分类的结果将水印信号以不同的强度嵌入到图像块的DCT中频系数上;通过计算相关值来提取水印.实验结果表明,该水印算法能抵抗典型的图像处理,如加噪、滤波、压缩、增删线条或字等,基本满足当前彩信业务的要求.     

基于量化的数字水印算法

为了有效地保护数字媒体的版权,提出了一种基于自适应量化的小波域数字水印算法。通过考虑人眼的视觉特点,根据局部图像特性,动态确定量化步长,使水印的嵌入强度与图像邻域特性相适应,既提高了水印的嵌入强度,又保证了水印的不可见,该算法计算简单,相比传统的方法,具有更高的鲁棒性,在检测时不需要使用原始信号,这些优点,使其可以广泛地应用于数字图像的版权保护中。     

一种基于RSA和纠错码的水印算法

提出一种基于RSA公钥、纠错码和DCT变换的盲水印算法,利用客户的公钥对水印信息进行RSA加密,以确保只有合法用户才能获取水印信息,并嵌入纠错码来增强其健壮性,实验证明该算法能抵制一些基本攻击.     

一种基于DCT的静态图像的数字水印算法

随着网络技术、电子商务的发展，对传统的版权保护提出了挑战，作为解决数字产品版权保护新方法——数字水印技术，近年来受到极大的关注．本文着重提出一种基于离散余弦变换(DCT)的直流和中频静态图像的数字水印嵌入算法和检测过程．     

小波和余弦变换的抗几何攻击数字水印算法

数字水印技术是目前保护信息安全和版权的一种有效方法,被广泛地用于数字媒体版权的保护中。本文提出一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的抗几何攻击数字水印算法,算法简单且易于实现,并具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性。仿真结果证明该算法的有效性及抗JPEG压缩、滤波、剪切和噪声干扰能力,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述

近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。     

基于SIFT的数字博物馆图像展品校正及保护算法

介绍了能够实现展品版权保护的数字水印技术,运用SIFF（Scale Invariant Feature Transform）技术对博物馆数字图像展品的几何变换失真（旋转、缩放、平移）进行恢复,取得较好效果,为实现基于数字水印技术的版权保护应用研究打下了基础。     

一种新的数字水印技术在数字图书馆版权保护中的应用

阐述了解决数字图书馆版权保护的措施,分析了数字水印技术的基本原理和常用的数字水印技术,着重论述了基于时空域LSB算法和变换域DCT算法相结合算法的特点及其在数字图书馆版权保护中的应用.     

数字水印技术

对数字水印技术的研究进展进行了较系统的论述，随着多媒体技术和网络技术的广泛应用，对图像、音频、视频等多媒体内容的保护成为迫切需要解决的问题，数字水印技术作为政权保护的重要手段，正得到深入的研究，重点分析了数字印的模型、典型算法、攻击方法及其应用，为今后的工作指明了方向。     

基于分块奇异值水印算法研究

随着信息技术的飞速发展,信息隐藏与保密技术日渐受到人民的重视.数字水印是版权保护的重要手段之一,目前已经得到广泛的研究与应用.提出了一种基于分块奇异值的水印算法,运用奇异值分解方法与图像分块技术,对水印进行嵌入与提取.通过图像分块,降低了对图像奇异值分解的过程,加速了数字图像水印的嵌入和提取,最后用VC＋＋实现了该过程...     

基于分数傅立叶变换的数字水印算法

随着多媒体技术和互联网的飞速发展,基于数字水印技术的多媒体信息版权保护成为一个研究热点.其中数字水印是一种版权保护和信息安全的一种有效手法.分析了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT) 的乘性水印算法,仿真实验结果证明, 算法具有很好的安全性和不可见性, 不仅可以很好的抵抗常用的信号处理操作, 对几何攻击也有很好的鲁棒性.     

一种基于代码混淆的静态软件水印的方案

软件水印作为一种新颖的版权保护技术,被誉为“数字产品内容保护的最后一道防线”．提出一种基于代码混淆的静态软件水印方案,同时对水印的嵌入和提取过程进行了详细的描述,并用实验加以验证,从而对于软件保护提供一种新的方案．