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.     

基于DWT-SVD的奇异向量量化水印算法

提出了一种新颖的可用于版权保护的小波奇异值分解的量化水印算法。与传统的水印比特信息直接嵌入小波系数不同,水印信息被量化嵌入原始图像小波低频子带分块奇异值分解得到的奇异向量中。水印提取无需原始图像,可在密钥和量化阂值控制下实现盲提取。实验表明,含水印图像质量好且能较好地抵抗常规的图像处理,对JPEG压缩具有优异的鲁棒性。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;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,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

一种新的基于奇异值分解的小波域盲水印*

目前,如何增强鲁棒性水印抵抗几何攻击尤其是旋转攻击的鲁棒性,仍是水印研究者研究的难点。为此,结合奇异值分解的特性和小波变换的优点,提出一种新的基于奇异值分解的小波域盲水印算法,对于常见的几何攻击具有很强的鲁棒性。首先对小波分解后的低频子带分块以提高水印的嵌入容量,再对各子块进行奇异值分解,将Arnold置乱后的水印嵌入到奇异值中,并使用量化方法增强水印的鲁棒性。实验表明,该算法对于常见的几何攻击特别是旋转攻击具有很强的鲁棒性,也能够抵抗JPEG2000压缩等信号处理。     

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。     

基于整数小波变换和SVD的视频水印算法

提出了一种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。对水印图像进行混沌加密和Arnold置乱处理,选择计算复杂度低的直方图算法将视频分割为若干场景;借助密钥随机选取某些场景的亮度分量进行l级整数小波变换,再对低频子带进行分块的奇异值分解;采用量化的方法,将预处理后的水印图像嵌入奇异值分解后的最大奇异值中。在嵌入了水印的视频场景中提取所有的水印版本之后,利用对提取的所有水印信号版本进行统计求和的方法得到最终提取的水印图像。实验表明,提出的算法具有较好的透明性,对常见的处理具有较好的鲁棒性。     

基于DWT-SVD的图像盲水印研究

提出了一种新的基于离散小渡变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法.该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息.水印的提取不需要原始图像,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印.实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性、鲁棒性和安全性.     

鲁棒音频数字水印图频域算法研究

为了解决音频水印的鲁棒性问题,本文提出一种基于图傅里叶变换和奇异值分解的音频水印算法。该算法借助Arnold对图像水印进行置乱加密,利用图傅里叶变换和奇异值分解的特性,将加密后的图像水印嵌入到音频载体上。仿真实验结果表明,音频载体在经过噪声、压缩、重采样、滤波、压缩等多种攻击后能提取出较完整的图像水印,证明该算法具有良好的不可感知性、保密性和鲁棒性。     

一种基于SVD分解的小波域数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字水印算法。该算法充分利用了离散小波分解和矩阵奇异值分解(SVD)的固有特征,对Arnold置乱后的水印的多层小波分解子带做奇异值分解,把分解后的奇异值嵌入到原始图像的多层小波分解的相应子带中。水印的提取是嵌入算法的逆过程。Matlab仿真试验表明了算法的透明性、稳健性和安全性。     

基于SVD的灰度水印单色通道嵌入算法

为了更有效地进行多媒体数据的版权保护,提出了一种在真彩色宿主图像中利用奇异值分解实现的灰度水印嵌入的鲁棒算法。该算法首先利用奇异值的特征来对灰度水印图像进行编码预处理,编码后的水印信息存储为二值数字序列,并选择视觉掩蔽性高的宿主图像区域进行隐藏。为了保证水印的不可察觉性,该水印算法先提取宿主图像RGB彩色空间中的蓝色通道分量,然后选择其中具有高活动因子的图像分块作为水印的嵌入区域。用该算法对灰度水印图像进行处理,不仅实现了水印的盲提取,而且在保证隐藏灰度水印大容量生动信息的同时,对宿主图像的视觉效果影响很小。实验结果表明,该水印算法不仅较传统方法有更高的鲁棒性,而且灰度水印图像的提取结果受常见的图像处理攻击操作的影响非常小。     

一种基于相关值检测盲水印方法

针对传统的相关值检测盲水印算法嵌入信息量小,提取水印正确率低的缺点,提出了一种结合分块SVD分解的相关值检测盲水印方法,它在嵌入过程中对原始图像进行分块SVD分解,取最大的一部分奇异值重新构成载体图像块,将水印置乱后,水印信息通过向载体图像块叠加一个高斯分布的模板实现嵌入,在保证透明度的同时增大了嵌入量.为提高水印提取的准确率,首先通过对待检测图像滤波预处理,然后通过比较相关值的大小来判断水印信息.实验结果表明,新的算法在保证水印的不可见性的同时,增加了嵌入信息量,提高了检测的准确性,且对于常见的图像压缩、噪声和剪切等攻击具有良好的鲁棒性.     

基于SVD—DWT域数字图像水印算法

在一类基于奇异值分解(SVD)的数字水印算法中,提取过程要使用原始图像奇异值分解的正交矩阵;若用其它图像的正交矩阵来代替,则可以重构出任意期望的水印图像,表明算法具有非常高的虚警率.为了消除算法的不确定性,提出了一种改进的基于SVD-DWT域的数字图像水印算法,将SVD分解的正交矩阵U作为控制参数嵌入载体图像小波分解的细节子带中.实验结果表明,该算法既保持了原有算法的鲁棒性和不可见性,同时也消除丁提取结果的不确定性.因此可以将算法应用于版权保护.     

Digital watermarking using Hall property image decomposition method

Most of the existing singular value decomposition-based digital watermarking methods are not robust to geometric rotation, which change the pixels’ locations without maintaining the corresponding changes to the pixel’s intensity values of entire image and yield high computational cost. To answer this, we propose a digital image watermarking algorithm using the Hall property. In the proposed method, a digital watermark image is factorized into lower-triangular, upper-triangular, and permutation matrices. The permutation matrix is used as the valid key matrix for authentication of the rightful ownership of the watermark image. The product of the lower and upper triangular matrices is processed with a few iterations of the Arnold transformation to obtain the scrambled data. The scrambled data are embedded into particular sub-bands of a cover image using Wavelet transform. Our experiments show that the proposed algorithm is highly reliable and computationally efficient compared with state-of-the-art methods that are based on singular value decomposition.     

基于混沌和图像内容的脆弱水印方案

针对脆弱水印方案的“伪认证攻击”问题,提出了基于混沌和图像内容的脆弱水印方案。该方案基于矩阵奇异值的特性,选取与图像内容密切相关的图像矩阵奇异值作为水印,并用混沌系统对其加密增强水印的安全性。认证时通过水印差别图和奇异值差值双重比较来抵抗简单脆弱水印嵌入方法的“伪认证攻击”。理论分析和仿真实验表明:该算法能有效地抵抗“伪认证攻击”,具有更好的安全性能。     

实离散分数Krawtchouk变换及其在数字图像水印中的应用

目的 传统Krawtchouk变换处理图像时存在变换域信息表示单一、不可调节等问题,传统分数阶Krawtchouk变换处理实信号表示有冗余等问题。为了构造更加灵活的图像变换域表示,提出了实离散分数阶Krawtchouk变换,并应用于数字图像水印。方法 利用对传统Krawtchouk变换矩阵特征值分解的方式,通过对分解后的特征值矩阵的实矩阵分数化构造得到了实离散分数阶Krawtchouk变换的变换矩阵,从而构造出实离散分数阶Krawtchouk变换。然后,利用所提变换从实数域变换到实数域这一特性,提出了在实离散分数阶Krawtchouk变换嵌入水印信息的图像水印算法。算法采用了图像分块处理的方式,对每个图像块的实离散分数Krawtchouk变换系数进行奇异值分解,将水印信息嵌入奇异值分解矩阵中,然后进行逆向实离散分数阶Krawtchouk变换得到嵌入水印后的图像。结果 通过比较所提实离散分数阶Krawtchouk变换域水印算法和传统Krawtchouk变换域水印算法,提取水印的平均错误率在中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放攻击下,分别降低了12.39%、10.04%、18.50%、71.49%和17.60%。结论 实验结果表明,提出的实离散分数阶Krawtchouk变换域水印方案对中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放等多种信号处理攻击具有较好的鲁棒性。     

基于多小波变换和分块SVD的彩色图像水印算法

提出了一种基于多小波变换和分块SVD的非盲水印算法。选择彩色图像的饱和度分量作为水印的嵌入域,水印为有意义的灰度图像,水印经Arnold置乱后被嵌入到饱和度分量多小波变换的不同中频区域中。实验证明,该算法不仅对噪声、JPEG压缩、剪切及Photoshop处理具有很好的鲁棒性,而且能抵抗旋转、放缩和平移等几何攻击。     

一种新的基于SVD的图像数字水印算法

提出了一种新的基于SVD（奇异值分解）的图像数字水印算法.该算法具有以下几个特点：采用二值图像作为水印;换对二值图像进行Arnold置乱预处理;没有直接将二值图像嵌入到载体图像,而是通过二值图像的不同取值,将伪随机序列嵌入到各子块的奇异值中,增加了安全性;具有良好的不可见性;对常见的信号处理具有良好的抵抗攻击能力;采用相关检测提取水印,不需要原始载体图像参与.     

Imperceptible digital watermarking scheme combining 4-level discrete wavelet transform with singular value decomposition

An imperceptible digital watermarking algorithm based on 4-level discrete wavelet transform, discrete cosine transform and singular value decomposition is designed. In this method, the 4-level diagonal sub-band image is obtained by performing the 4-level two-dimensional wavelet transform on the original image, and then a coefficient matrix is produced by applying the discrete cosine transform on the 4-level diagonal sub-band image. A diagonal matrix is constructed by performing the singular value decomposition on the coefficient matrix. The watermark is scrambled by Arnold transform and Logistic map, then the scrambled watermark is processed by the singular value decomposition. Later, the encryption process is completed by embedding the scrambled watermark singular value into the singular value of the coefficient matrix. Simulation results demonstrate that the proposed digital watermarking algorithm could resist JPEG compression attack, Salt and Pepper noise attack, Gaussian noise attack, filter attack, brightness change attack, geometric attack, cut attack, etc.

     

Comments on “A digital watermarking scheme based on singular value decomposition and tiny genetic algorithm”

In the recent paper entitled “A digital watermarking scheme based on singular value decomposition and tiny genetic algorithm” by C.-C. Lai (2011) [1], a robust digital image watermarking scheme based on singular value decomposition and a tiny genetic algorithm is proposed. This comment shows that this watermarking scheme is fundamentally flawed in that the extracted watermark is not the embedded watermark but determined by the reference watermark.