结合DCT与分形编码的自适应水印算法

提出并实现了一种结合DCT与分形编码的自适应水印算法.将宿主图像分成大小相同的不重叠方块,利用分形编码的拼贴误差对图像块进行分类,并构造原始宿主图像的二值特征标图,采用Arnold变换置乱二值特征标图和二值版权图标,再进行异或(XOR)运算得到隐秘水印.最后通过在子块DCT域中所选的三个中频系数的比较来完成隐秘水印的嵌入.实验表明,按该方法嵌入的水印具有良好的不可见性,也能较好抵抗高斯滤波、JPEG压缩、叠加噪声等处理.     

基于DCT域的自适应二维数字水印系统

本文提出了一个以图像为水印的DCT域二维自适应数字水印算法。为实现水印图像的叠加 ,我们首先将其进行 8× 8分块并进行DCT变换 ,然后对每块的DCT系数进行调整 ,最后 ,取出每块的部分低频系数构成水印信号。为了实现自适应 ,首先将原始图像按 8× 8分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类 ,然后对每块进行DCT变换 ,根据块分类结果 ,水印信号以不同强度嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明 ,该算法具有较好的鲁棒性。     

数字博物馆中的图像盲水印技术*

针对数字博物馆中图像数量大、类型多的特点,提出一种适用于多种类型图像的盲水印算法。该算法将用户ID作为水印信息,从而实现对图像的操作跟踪。水印嵌入时,首先将水印信息转换成ASCII码形式,并对其进行交织和BCH编码以提高抗突发和随机错误的能力,然后根据图像类型取得嵌入水印的载体,再对该载体语义丰富的位置进行分块DCT变换,最后通过修改子块DCT系数间关系嵌入水印。水印检测时,以嵌入过程的逆过程抽取水印信息,并计算其与所有用户ID的相似度来获得初始嵌入的ID。实验表明,该算法能抵抗一般的信号处理操作和特定条件下的几何变换。     

基于系数关系的DCT域数字图像水印

提出了一种DCT域的数字图像盲水印算法,该算法将图像进行8*8分块后对各块图像进行DCT变换。之后将水印信息嵌入到选取的中频系数之间的关系中;提取水印时不需要原始图像,实现了盲检测;而且水印嵌入位置可由密码控制,增强了算法的保密性和灵活性;不可感知性和鲁棒性可调。仿真实验结果表明该算法在保证水印不可感知性的情况下,对一些常见的恶意攻击具有良好的鲁棒性。     

基于Turbo码的信息隐藏技术

该文提出一种基于Turbo码的自适应水印算法。为了实现自适应嵌入水印,将原始图像分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类,根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明,利用该算法实现的水印具有很好的视觉掩蔽效应和鲁棒性。     

基于混沌置乱和分形维数的数字水印算法

把分形维数理论应用到数字水印中,提出了基于混沌置乱和分形维数的DCT域数字图像水印算法.首先将载体图像分块,计算每个小块的分形维数,根据分形维数调节嵌入强度系数,将经过混沌置乱的水印图片嵌入到载体图像的DCT域直流分量中.MATLAB实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,对常见的图像处理攻击具有较好的鲁棒性.     

基于Windows Mobile平台图像认证系统设计实现

针对移动终端多媒体信息版权保护的问题,提出了一种改进的基于DCT的半脆弱盲数字水印算法,并将其与当前流行的智能手机平台Windows Mobile相结合,开发一款应用于智能手机的图像认证系统.在水印嵌入过程中,充分考虑人类视觉系统的特征,采用YUV颜色空间,把载体亮度分量Y进行DCT变换,将二值水印信息嵌入DCT中频系数中,中频系数的选定通过将系数量化与块的复杂度结合,依据"特征丰富块多嵌入"的原则实现.此外,为了增强水印的安全性对水印图像进行Arnold置乱,水印的提取不需要原始载体图像.实验证明,该算法不仅得到了较高的图像质量,而且具有很好的抗JPEG压缩性能.     

一种基于纠错编码技术的盲数字水印算法

目前基于离散余弦变换的图像数字水印技术水印大多都不能盲提取.提出一种基于量化的鲁棒性数字水印技术.首先,对水印信息进行纠错编码提高水印的鲁棒性,并通过Arnold置乱对水印信息进行加密;然后将原始载体图像经过8×8分块DCT变换后,根据预处理后的水印数据量选定水印嵌入位置;最后对DCT系数进行量化同时完成水印信息的嵌入.本算法实现了水印的盲提取.实验表明,文中水印方法实现简单,具有较好的稳健性和不可见性,能有效抵抗噪声、JPEG有损压缩、滤波等恶意攻击.     

一种量化误差补偿的压缩域H.264/AVC视频水印算法

提出一种基于H.264的压缩域视频水印方法.根据块编码模式参数CBP和非零DCT系数个数,对DCT块分类,选取非零DCT系数较多的块作为嵌入区域.为了保持嵌入前后视频流码率基本恒定,水印只嵌入到非零DCT系数.此外,提出了一种量化误差补偿机制,它对不同的DCT系数定义了一个误差准则函数,根据该函数的值动态地选择水印的嵌入位置,并根据视频的修改程度,自适应地嵌入不同强度的水印.仿真实验结果表明,该算法能快速地嵌入和提取水印信息,水印嵌入容量较大,且嵌入补偿机制有效降低了量化和水印引起的误差.     

基于DCT域和纹理复杂度的图像水印算法

水印的鲁棒性受背景、纹理、边缘等条件影响较大。为此,提出基于离散余弦变换(DCT)域和纹理复杂度的图像水印算法。对水印信息进行预处理,计算每个图像块的方差并将其按大小排序,对各子块进行离散余弦变换,计算变换后每个图像块的方差并将其按大小排序,根据中频系数将经过方差值排序的水印图像块嵌入载体图像中。测试结果表明,该算法比原始基于DCT的水印算法具有更好的鲁棒性和图像可见性。     

新的分形水印方案的研究

以基于矩的图像归一化技术及分形相关知识为基础,提出一种可有效抵抗几何攻击的数字水印新方案。方案利用归一化技术将原始图像映射到几何不变空间内,结合不变质心理论提取出归一化图像的重要区域;利用分形,通过调整DCT中频系数,将水印自适应地嵌入到重要区域的自相似块中。仿真实验结果表明,方案不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

DCT域水印嵌入新策略和算法

本文提出一种新的水印嵌入策略，将水印信号嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。基于该策略提出了一个自适应图像水印算法。该算法先把原始图像和水印图像分别进行分块DCT，然后将水印信号的AC分量和DC分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性。     

Secure semi-blind watermarking based on iteration mapping and image features

This paper presents a secure semi-blind watermarking technique based on iteration mapping and image features. An image (gray or color) is divided into blocks of fixed size that are analyzed using fractal dimension to determine their properties. The feature blocks containing edges and textures are used to form a feature label. The watermark is the fusion of image feature label and a binary copyright symbol. Arnold iteration transform is employed for constructing the watermark to increase the security. The secure image adaptive watermark is then embedded in the feature blocks by modifying DCT middle-frequency coefficients. The detection and extraction procedure is a semi-blind, i.e., it does not need the original image. Only those who have the original watermark and the key can detect and extract the right watermark, which makes the approach have high security level. Experimental results demonstrate that this algorithm can achieve good perceptual invisibility, adaptability and security. It is also robust against spatial attacks including discarding, scribbling, luminance and contrast changing, and other attacks including low or high-pass filtering, adding noise and JPEG processing.     

基于分形变换对比度因子的图像数字水印新算法

分形变换的独特原理使得必须研究针对其特点的水印算法,通过对图像分形变换压缩过程中有关参数的分析和试验,选择变换过程中值域块和其最佳匹配块之间映射关系的对比度因子参数进行调制实现水印的嵌入和提取,该算法能够在低计算复杂度下嵌入较大的水印容量而不会对图像质量产生可感知的影响,提取算法避免了水印信息不同步造成的信息丢失问题,提高了水印检测的准确度。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种DCT域的最优均值量化盲图像水印算法

针对常规的图像水印算法不能很好地实现水印不可感知性和鲁棒性折中的问题,给出了一种最优均值量化盲水印算法.该算法首先对水印图像进行Arnold置乱,提高了水印的安全性;然后将载体图像进行8×8分块DCT(离散余弦变换),并根据均值量化原理将置乱后的水印嵌入到局部量化噪声值最小的图像子块中,提高了水印的不可感知性;最后水印提取时可以实现盲提取.实验结果表明,该算法对加噪、剪切、JPEG压缩、滤波等多种攻击都具有很强的鲁棒性.     

基于混沌的自适应图像数字水印算法

基于混沌序列的优良性能,该文提出一种基于混沌序列的DCT域数字水印的改进算法.首先采用混沌模型算法来生成混沌随机序列,然后利用人眼视觉系统（HVS）模型对图像感知的视觉掩蔽效应以及DC分量比任何AC分量都有更大的感觉容量的特性,将原始图像分块分类,最后根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到不同图像块的DC分量上,实现了混沌水印在原始宿主图像上的自适应嵌入,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.实验结果有效地支持了这个结论,所产生的隐形水印体现了很好的稳健性.     

基于正负量化的DCT域数字图像盲水印算法研究

提出一种基于离散余弦变换（DCT）的灰度图像盲水印算法。首先对水印图像进行置乱加密。然后将载体图像进行8×8大小的分块,针对各分块进行DCT变换,采用正负量化规则进行水印的嵌入。水印的检测是根据正负量化规则进行的,不需要原始图像,是一种盲检测。最后通过水印相关系数（NC）和峰值信噪比（PSNR）来评价水印算法的性能。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切、滤波等攻击,鲁棒性较好。     

基于DCT的彩色图像数字水印算法

实现一种在彩色载体图像中嵌入彩色水印图像的算法。在嵌入时,先将载体图像分成与水印图像大小相同的块;然后,在DCT变换域中,将水印图像R、G、B层的变换系数嵌入到载体图像每一块对应层的中低频系数中。在提取时,先通过DCT反变换从带水印图像的每一块中提取出水印图像,再计算这些水印图像的平均值从而得到最终的水印图像。测试结果表明该算法满足了数字水印的不可见性和鲁棒性要求。     

结合纹理复杂度和JND模型的图像水印算法

针对目前基于灰度共生矩阵相关水印算法存在容量较小的问题,提出一种将纹理复杂度和DCT域JND模型相结合的图像水印算法。首先将原图像分成子块,利用各子块灰度共生矩阵的四个纹理特性计算其纹理复杂度,并据此对子块进行排序以确定水印嵌入的子块位置后对原图像素矩阵进行DCT变换,结合新的分区方式计算各块JND值,根据JND值以及新的嵌入规则确定子块内水印嵌入方式。算法有效考虑了图像块的纹理特性和人眼视觉敏感性,加强了嵌入水印后的图像质量,提高了水印嵌入容量。实验结果表明,所提方法在嵌入相同容量的水印时,图像平均峰值信噪比（PSNR）较现有方法高出4.27%左右,在嵌入超过原方法容量上限一倍的水印时,图像平均PSNR仍有53.449 8 dB。