基于Radon变换和多级离散余弦变换的鲁棒性水印算法

将contourlet变换和多级离散小波变换的 "多级" 概念引入到离散余弦变换中,并针对当前传统的离散余弦变换域水印算法不能有效旋转几何攻效抵抗击行进了特性的分析和改进.在此基础上提出了一种基于Radon变换和多级离散余弦变换的鲁棒性水印算法,该算法首先从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息.实验结果表明本文算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.     

基于Radon变换不变矩的鲁棒性数字水印技术

现有的大多数数字水印算法在设计时过分地强调载体数据中嵌入水印以及在遭受几何攻击之后水印的不可感知性和鲁棒性,而对水印在检测时数字水印的虚警率和漏检率实验分析甚少。如果一个数字水印算法在水印检测时它的虚警率和漏检率很高,即使这种算法具有很好的鲁棒性那么也不能有效地解决版权保护,相反却会引入新的版权纠纷。针对以上提出的问题,提出一种基于Radon变换不变矩的抗几何攻击鲁棒性数字水印可以有效地减少水印的漏检和误检问题。本算法使用Radon变换构建矩不变量,首先使用小波变换的多尺度分析的特性,提取小波分解后的低频逼近子图;其次采用图像置乱的方法消除低频逼近子图像素之间的空间相关性,并通过零像素值模板背景图像代替图像尺度大小归一化;然后将置乱后的低频子图加载到零像素值模板背景图像上;最后使用Radon变换不变矩来设计水印和检测水印。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

一种多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法

传统的基于离散余弦变换的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降。文章提出了一种基于多级离散余弦变换和奇异值分解的零水印算法,该算法首先对要嵌入的原始图像进行多级离散余弦变换（MDCT）,提取低频子图并对其进行奇异值分解（SVD）;其次对嵌入的水印图像进行置乱,将置乱后的图像进行奇异值分解;最后将原始图像和水印图像两次SVD后的结果进行运算产生密钥图像。由于本文选取的水印为灰度图像而不是伪随机序列或二值图像,因此在水印检测时具有很好的区分度和检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。     

抗旋转攻击的小波域数字水印算法

为了提高基于小波变换的数字水印算法抵抗图像旋转攻击的能力,文章提出一种抗旋转攻击的小波域数字水印算法。对于旋转造成的几何攻击,我们可通过Radon变换计算原始图像水印在角度为0°的一组投影参照向量R0和待检测图像在0°～359°之间的投影参照向量R,然后对R的每一组投影参照向量与R0作相关系数计算。找到其相关系数最大的投影参照向量所对应的角度θ。在水印检测前先利用角度θ对图像进行几何校正,然后进行水印的提取。通过仿真实验结果证明,该方法可以获得良好的图像视觉效果,对于旋转几何攻击具有很强的鲁棒性,同时对于加噪、滤波、JPEG压缩、剪切攻击也具有很好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制,然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法．在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制．然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于人类视觉系统的SVD扩频水印算法*

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力较弱这一难题,提出了一种基于码分多址（CDMA）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法,结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标,将秘密信息嵌入到图像二级小波分解后的低频区域。水印提取部分,首先对待测图像进行小波变换,其次对低频部分分块后作奇异值分解,最后将提取的二进制信息和由密钥得到的Gold序列集作互相关,得到需要的水印序列。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗多种几何攻击,对噪声亦具有很好的鲁棒性,其整体性能优于现有同类水印算法。     

基于离散小波—奇异值分解的多水印嵌入算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性, 解决数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题, 提出一种新的以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字图像水印算法. 不同于常见的基于小波变换的数字水印技术, 该方案在原始图像离散小波变换的低频近似区域和高频对角区域中嵌入水印, 在图像的保真度和鲁棒性之间取得较好的折衷. 水印检测时, 将从低频近似区域和高频对角区域中提取出的水印进行比较, 选择效果较好的水印作为最终检测水印. 实验结果表明, 提出的多水印算法对于各种攻击具有较强的鲁棒性.     

奇异值分解视频水印嵌入与检测及安全性测试

文章针对目前现有的基于小波变换和奇异值分解相结合的数字水印算法存在的缺陷,提出了一种新的视频水印算法:以二值图像为水印的混合整数小波变换和奇异值分解的视频水印盲提取算法,重点论述了奇异值分解的视频水印嵌入与检测以及安全性的测试.实验表明,提出的新算法具有较好的高透明性和鲁棒性.     

一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法

针对奇异值分解(SVD)存在的虚警错误和水印隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出了一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法。对二值水印图像进行Arnold置乱和Logistic映射双因子加密预处理,增强水印信息安全性;将原始载体图像分成8×8不重叠子块分别对其进行Slant变换和块奇异值分解;然后将水印图像SVD后的左奇异矩阵和奇异值矩阵相乘作为水印主成分嵌入到每个子块的最大奇异值中。仿真实验结果表明,该算法不仅有效解决了传统SVD水印算法的虚警问题,提升了运行速度和水印安全性,在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、几何攻击等也有较好的稳健性。     

Tetrolet变换和SVD结合的盲检测稳健数字水印嵌入策略

提出了一种Tetrolet变换和奇异值分解(SVD)相结合的图像盲检测稳健数字水印算法。该算法先对二值水印图像进行双因子混沌加密预处理;对原始载体图像进行二级Tetrolet变换,并将二层低频子带系数进行分块SVD分解;最后将加密的水印信息量化嵌入SVD最大系数中。水印检测时,无需原始载体图像和原始水印图像的参与,实现水印信息盲提取,提高数字水印系统的实用性。仿真实验结果表明,在保证水印安全性和不可感知性的基础上,该算法对常规图像处理、几何攻击等均具有较好的稳健性。     

基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

平衡多小波视觉密码零水印算法

传统零水印算法构造的水印通常是没有实际意义的二值序列,致使版权辨别不够直观快捷。借鉴视觉密码原理,结合平衡多小波、奇异值分解等技术,提出平衡多小波视觉密码零水印算法。将客户水印作为零水印嵌入到版权图像中,对版权图像进行平衡多小波变换得到实际载体;根据实际载体图像进行块奇异值分解并计算平衡因子得到差值矩阵,由差值矩阵生成过渡矩阵;将过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成图像特征信息;结合图像特征信息和客户水印信息产生零水印。实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性,是一种可靠的图像版权认证零水印算法。     

基于奇异值分解的抗几何攻击鲁棒性盲水印算法

现有的大多数基于奇异值分解的图像水印算法,对于宿主图像施加轻微扰动时其奇异值不会发生明显的改变,然而当宿主图像发生几何变换,例如旋转和缩放之后其奇异值也发生了相应的改变,所以现有的算法缺乏抵抗几何攻击的能力。最主要的原因是目前大部分奇异值分解的水印算法都是基于笛卡尔坐标系下的,而笛卡尔坐标系下宿主图像缺乏对旋转和缩放的不变性,这样就会使得水印的嵌入和检测失去同步。为了解决笛卡尔坐标系下水印不同步问题,文章提出了一种对数极坐标系下的使用SVD抗几何信号变换的图像水印算法。实验结果表明,该算法能有效抵抗旋转、缩放等几何变换处理,对于一些压缩、滤波等常规信号处理,也显示出较好的鲁棒性。     

一种使用机器学习方法的数字水印算法

针对目前数字水印算法存在的不足,本文将离散小波变换和奇异值分解相结合,提出了一种基于机器学习的图像数字水印算法.首先将载体图像进行一级小波变换,提取其低频子带图像对其进行4×4分块处理,然后对每一分块进行奇异值分解后嵌入水印,并提取特征向量用于最小二乘支持向量机的训练,训练好的最小二乘支持向量机用于自适应最大水印嵌入强度的计算以及水印的盲提取.实验选取三张512×512的标准测试图像以及64×64的二值水印图像对算法的透明性与鲁棒性进行测试.实验结果证明,图像具有很好的透明性,PSNR达到了63.71dB,针对旋转、剪切、JPEG压缩、高斯噪声等常规攻击手段时,算法能保持较强的鲁棒性.     

基于DWT和SVD联合的数字水印算法

离散小波变换(DWT)和奇异值分解都可以作为数字水印算法有效的工具.提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先将整个图像分成4个区域,然后再对每个区域运用奇异值分解方法,通过修改奇异值来嵌入水印信息.实验结果表明,该算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

抗旋转的整数小波变换数字水印算法

现有的大多数基于小波变换的水印算法没有抵抗几何攻击的能力，例如将图像旋转微小的角度即可导致水印检测的失败。为了提高基于小波变换的水印算法抵抗图像旋转攻击的能力，提出了一种抗旋转的整数小波变换盲水印算法。该算法通过在嵌人水印后的图像中嵌人一个模板，在图像遭到旋转攻击后，利用模板能有效地恢复图像，达到水印提取同步，从而准确地提取出水印。实验结果表明，0到360度的旋转攻击均能被准确监测到，从而证明了该方法是一种鲁棒的能有效抵抗旋转攻击的图像水印算法。     

抗旋转的整数小波变换数字水印算法

现有的大多数基于小波变换的水印算法没有抵抗几何攻击的能力,例如将图像旋转微小的角度即可导致水印检测的失败。为了提高基于小波变换的水印算法抵抗图像旋转攻击的能力,提出了一种抗旋转的整数小波变换盲水印算法。该算法通过在嵌入水印后的图像中嵌入一个模板,在图像遭到旋转攻击后,利用模板能有效地恢复图像,达到水印提取同步,从而准确地提取出水印。实验结果表明,0到360度的旋转攻击均能被准确监测到,从而证明了该方法是一种鲁棒的能有效抵抗旋转攻击的图像水印算法。     

An adaptive color image watermarking using RDWT-SVD and artificial bee colony based quality metric strength factor optimization

Image watermarking has emerged as a useful method for solving security issues like authenticity, copyright protection and rightful ownership of digital data. Existing watermarking schemes use either a binary or grayscale image as a watermark. This paper proposes a new robust and adaptive watermarking scheme in which both the host and watermark are the color images of the same size and dimension. The security of the proposed watermarking scheme is enhanced by scrambling both color host and watermark images using Arnold chaotic map. The host image is decomposed by redundant discrete wavelet transform (RDWT) into four sub-bands of the same dimension, and then approximate sub-band undergoes singular value decomposition (SVD) to obtain the principal component (PC). The scrambled watermark is then directly inserted into a principal component of scrambled host image, using an artificial bee colony optimized adaptive multi-scaling factor, obtained by considering both the host and watermark image perceptual quality to overcome the tradeoff between imperceptibility and robustness of the watermarked image. The hybridization of RDWT-SVD provides an advantage of no shift-invariant to achieve higher embedding capacity in the host image and preserving the imperceptibility and robustness by exploiting SVD properties. To measure the imperceptibility and robustness of the proposed scheme, both qualitative and quantitative evaluation parameters like peak signal to noise ratio (PSNR), structural similarity index metric (SSIM) and normalized cross-correlation (NC) are used. Experiments are performed against several image processing attacks and the results are analyzed and compared with other related existing watermarking schemes which clearly depict the usefulness of the proposed scheme. At the same time, the proposed scheme overcomes the major security problem of false positive error (FPE) that mostly occurs in existing SVD based watermarking schemes.     

基于DWT-SVD的图像双零水印算法

算法采用双零水印方式,解决不同的数字水印算法问题。首先,利用SVD空间向量表征图像的结构特性的性质解决了以往算法虚警率高的问题。其次,针对嵌入式数字水印算法的鲁棒性低以及嵌入容量有限等问题,提出了一种基于小波变换域的零水印算法,该算法利用小波变换系数构造出能够代表水印信息的特征值,同时算法对原始水印数据进行了双重加密,不仅达到隐藏水印信息、保护版权的目的,而且大大提高了水印信息的安全性。由于算法采用的是零水印的方式,所以能够保证原始载体图像无失真,即良好的不可见性。实验结果表明,该算法具有鲁棒性高、简单易行、虚警率低的优点。