一种基于分形编码的小波域自适应水印

提出了一种基于分形编码的小波域水印算法．该方法对于图像树中各个图像R块，首先在同方向低一级分辨率子带中寻找最佳分形匹配D块，然后利用小波系数的树状结构关糸，将这些D块拓展成相似树集合，最后更改图像树上某个位于中频子带的图像R块的编码方案，即交换最优和次优匹配相似树上与其对应的D块，从而实现数字水印的嵌入．水印检测不需要原始图像．实验结果表明：使用该方法的水印有较好的不可感知性和鲁棒性，同时可保证较低的正向错误率．     

基于分形和HVS的小波域数字图像水印算法

针对数字图像版权的保护,本文提出了一种基于分形的小波域数字图像水印算法。首先将载体图像进行Haar小波变换,将小波系数树分为同方向小波树,并在同方向小波树中构造域子树和值子树,通过分形匹配将域子树分为嵌入域子树和非嵌入域子树,然后在嵌入域子树中加入水印。在水印嵌入时,只嵌入部分水印信息来减少水印的嵌入量,同时运用人类视觉系统HVS 模型控制水印嵌入的强度,保证其不可见的同时最大限度增强了其鲁棒性并实现了水印的盲提取。     

基于DWT和DCT域的盲水印算法

结合小波变换和离散余弦变换的特性,在灰度图像中嵌入二值图像,采用Arnold变换对水印图像进行预处理,根据人眼视觉系统(HVS)的掩蔽特性选择合适的分块,将水印信息嵌入到较好块的中频系数中,提高水印的鲁棒性,实现了盲水印提取.实验结果证明,该算法对JPEG压缩、剪切、滤波和噪声等常见的处理操作有较好的鲁棒性.     

一种小波域的自适应数字盲水印算法研究

研究数字图像版权保护问题,针对传统水印算法不能很好地解决水印隐蔽性与鲁棒性之间矛盾,提出一种基于小波域的自适应数字盲水印算法.首先采用人的视觉系统亮度掩蔽和图像纹理特性产生伪随机二值序列作为水印,增强水印的鲁棒性.然后选择两条小波子带,根据相邻特征平均值和奇偶判决法在两个子带上各自嵌入-半水印,并自适应地调整小波系数的量化间隔,提高了嵌入水印图像的隐蔽性;水印检测过程不需要原始图像的参与,实现盲提取.实验结果表明,算法的自适应性强,不仅具有较好的很好隐蔽性,而且对各种攻击有较强的鲁棒性,很好解决了水印隐蔽性与鲁棒性之间矛盾,可为水印设计提供参考.     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

基于分形压缩的整数小波图像水印技术

通过对现有图像压缩和水印技术的研究,考虑图像压缩率和图像恢复的容错能力,提出了一种基于分形图像压缩编码的整数小波图像水印技术.水印嵌入时,用分形压缩编码技术对灰度水印图像进行高效压缩,再把压缩编码嵌入到载体图像的整数小波系数里,实现了在数字图像整数小波变换域中水印的大容量无损嵌入.根据提取算法,盲提取水印图像的分形编码,分形解压缩获得水印图像.经过实验验证,本水印技术具有较好的数据压缩和隐蔽性能,达到预期的设计目的.     

基于小波树的数字图像盲水印技术

提出一种基于特征的新型数字图像盲水印算法。根据小波变换的多分辨特性,通过在低频子带确定根节点的方法从小波系数中提取小波树。利用在小波树的中频节点与其邻域内的系数之间建立关系的方法嵌入水印。,通过密钥控制使水印的嵌入位置随机变化以提高安全性。嵌入的水印具有很好的透明性和鲁棒性,实用性较高。     

一种基于分形的鲁棒性数字图像水印算法

提出了一种新的数字水印算法,其充分融合了分形压缩和小波零树的特性。载体图像进行小波变换后,对小波系数进行分形零树编码,并在考虑视觉因素的基础上,将水印嵌入到载体图像视觉不敏感的零树和分形的相似域树。同时为了增加安全性,该算法还对水印图像进行混沌置乱。实验结果表明,该算法不仅对JPEG压缩、高斯噪声以及剪切等都有很好的稳健性,而且鲁棒性也很好。     

基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。     

基于视觉特性的小波域数字图像水印算法

在信息时代,数字图像成为人们储存信息、传播知识和分析问题的重要媒体。但是,随着网络技术的发展和缺乏相应的监督技术,在网络中传播的数字图像极易被恶意盗用和非法篡改。在缺乏技术保障的情况下,图像的拥有者很难维护自己的所有权。为了解决这一问题,数字水印技术应运而生。本文提出了一种在小波域内综合考虑人的视觉特性和鲁棒性的水印算法,该算法简单方便、效果好。     

基于整数小波变换的图像盲数字水印算法

为了提高基于小波变换的图像数字水印算法抵御缩放等攻击的能力,提出了一种基于整数小波变换的图像盲数字水印算法.采用的整数小波变换利用了小波的多分辨分析特性能有效地匹配人类视觉系统模型的特点,更好地兼顾了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾;算法中将嵌入的水印作为二值图像进行处理和隐藏,增强了水印所含信息的丰富性和直观性;多个水印副本的嵌入提高了图像抵御攻击的能力;数学形态学中的腐蚀与膨胀运算的运用提高了提取出水印的可辨识度.经过实验证明该算法具有较好的鲁棒性及实用性.     

基于小波变换的数字水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印隐藏算法.在该算法中,原图像的小波分解区域与水印的小波分解区域相互匹配,水印隐蔽性强,对原始图像的影响基本上察觉不出来.叠加了水印的图像在经过多种强干扰及各种信号处理的变换之后,使用该算法仍能正确检测出水印的存在.     

基于小波域的盲分离数字水印算法

提出了一种基于小波域和独立分量分析的盲分离数字水印算法.该算法将水印置乱并乘以相应的系数,将此信息嵌入到经过二级小波变换的原始图像的逼近子图中,提取时利用快速独立分量分析实现了原始图像和水印的盲分离.经过大量实验证明,重构后得到的水印图像具有良好的不可见性,对叠加了水印的图像经过多种干扰及信号处理后,能够有效地检测出水印的存在.     

一种基于纠错编码的小波域数字图像水印技术

文章提出了一种基于纠错编码的小波域数字水印算法,该算法在检测时不需要原始图像,实现了盲检.算法中对水印图像进行了置乱和混沌加密处理,提高了抗几何攻击的能力,并且提高了安全性,纠错编码的引入使水印抗攻击能力明显增强.实验结果表明该算法较好的保持了图像质量,并对一般的信号处理,如剪切、JPEG压缩、噪声等有很好的鲁棒性.     

基于神经网络的图像盲水印技术

将水印嵌入到宿主图像的小波变换域的低频分量;利用BP神经网络的自学习、自适应的特性和一段已知序列训练神经网络,根据确定的神经网络模型可实现水印的盲提取;在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3＊3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果.仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理如JPEG压缩、剪切、加噪和滤波等攻击具有较好的鲁棒性和不可见性.     

小波域中的鲁棒性盲水印算法

提出了自适应的鲁棒性图像水印方案。用密钥选择嵌入的位置,增加水印的安全性,并只对有嵌入要求的图像块进行离散小波变换,这样算法的计算复杂度只与水印容量有关,与宿主图像无关,相对减少了计算的复杂度。在水印嵌入过程中,对相应的有嵌入要求的图像块进行分类来决定不同的嵌入强度,达到了自适应的嵌入要求。为了更好地增加方案的鲁棒性,采用基因算法对阈值进行了优化。实验结果表明,此方案具有很好的透明性,对通常的图像处理具有很好的鲁棒性。     

一种新的基于量化的音频数字水印算法

文章提出了一种新的基于量化的音频数字水印算法,该算法首先将视觉上可辨的二值水印图像降为一维序列,再将水印序列伪随机排序,最后对数字音频信号进行分段DCT(离散余弦变换),水印信号通过量化处理过程嵌入到DCT变换后的系数中,提取水印信号无需使用原始数字音频信号。仿真实验表明水印是不可察觉的,经过mp3有损压缩、低通滤波、重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

整数到整数小波变换及其DSP实现

随着互联网的普及和图像应用范围的不断扩大,对图像的编码提出了新的要求,即不仅要求高的压缩比,还要求有许多新的功能,如渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等。小波编码较好地实现了这一思想,从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用因子分解方法,实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,克服了第1代小波变换所带来的缺陷。在此基础上实现了整数到整数小波变换,利用数字信号处理器（DSP）予以实现。     

基于小波变换的分形插值图像放大方法

分形插值和小波变换在数字图像处理中有着广泛的应用.结合分形插值和小波变换的特点,提出了一种新的图像放大方法.实验结果表明,通过选择合适的小波基,该方法与传统的图像放大方法相比,获得的放大图像的纹理特征和图像的边缘得到明显增强,并且具有更高的视觉分辨率.