一种基于DWT与SVD的数字图像水印算法

利用小波变换和矩阵奇异值的固有特性,提出了一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法.算法对原始载体图像进行小波变换和奇异值分解;对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解;把分解后的水印信息嵌入到分解后的原始载体图像中,再进行相应的变换处理,得到嵌有水印的图像.实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性.     

基于四重奇异值分解的小波包数字图像水印算法

结合奇异值分解和小波包分解的特点,提出了一种基于四重奇异值分解的小波包数字图像水印算法.该算法先对载体图像进行分块,然后对每块二级小波包分解后的频带四重使用奇异值分解和再次分块的方法构造矩阵,将SVD后提取的奇异值重新分配和组合,最后将灰度水印图像有效地嵌入到多次组合后的矩阵中.这不仅能增加嵌入的信息量,而且极大地提高了水印的安全性,实现了水印的透明性和鲁棒性之间的最佳平衡.     

基于图变换和DWT-SVD的鲁棒图像水印算法北大核心CSCD

针对图像水印算法在攻击强度较大时鲁棒性差的问题,提出了一种基于图变换(graph-based transform,GBT)、离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的鲁棒图像水印算法。首先对载体图像进行不重叠分块处理,挑选出像素方差值较高的子块进行DWT得到其低频系数矩阵,然后对低频系数矩阵依次进行GBT和SVD得到奇异值矩阵,最后将水印信息嵌入到奇异值矩阵的最大奇异值中。实验结果表明,Pirate图像结构相似度(structural similarity,SSIM)达到0.97以上时,本文算法能有效抵抗噪声、滤波、JPEG压缩、剪切和交换行列等攻击,归一化互相关系数(normalization coefficient,NC)值均在0.9以上。     

基于奇异值分解的灰度水印算法

提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的灰度水印算法.首先在嵌入前对水印做Arnold置乱处理,然后对置乱后的水印图像及其原图像进行离散小波变换分解,同时保留小波分解后水印的高频系数,并在水印检测过程中作为密钥使用.最后对原图像小波变换后的中低频系数进行奇异值分解(SVD),并把相应的水印嵌入其中.实验结果表明,上述算法能够经受住剪切、噪声、滤波、压缩等处理,具有很强的鲁棒性.     

一种新的小波域彩色图像水印算法

针对数字产品的版权保护问题,以离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）为基础,提出了一种新的小波域彩色图像数字水印算法。该算法主要是将水印图像的DCT系数以新的方法嵌入到载体图像中低频小波系数分块奇异值分解的奇异值中。实验结果表明了算法的可行性和有效性,并对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切等常见的攻击有良好的鲁棒性,具有较好的实用价值。     

DWT和SVD相融合的彩色图像水印算法北大核心

为加强数字多媒体的版权保护,提出了一种结合离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法(DWTSVD)。首先对彩色数字载体图像进行小波分解,并对其小波系数进行奇异值分解;然后对水印信息采用Arnold进行置乱,并进行奇异值分解;最后将水印信息的奇异值嵌入到彩色图像的小波系数奇异值中,并对水印嵌入强度进行调节。仿真结果表明,DWT-SVD可以检测到完整的水印信息,具有良好的不可见性,对各种攻击具有较强的鲁棒性。     

离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法

为加强数字多媒体的版权保护,提出了一种结合离散小波变换和奇异值分解相融合的彩色图像水印算法(DWT-SVD).首先对彩色数字载体图像进行小波分解,并对其小波系数进行奇异值分解;然后对水印信息采用Arnold进行置乱,并进行奇异值分解;最后将水印信息的奇异值嵌入到彩色图像的小波系数奇异值中,并对水印嵌入强度进行调节.仿真结果表明,DWT-SVD可以检测到完整的水印信息,具有良好的不可见性,对各种攻击具有较强的鲁棒性.     

基于奇异值分解的小波域水印算法

结合奇异值分解（SVD）和离散小渡变换（DWT）的特点,提出一种基于SVD的小波域数字图像水印算法。该算法将二值水印图像经过取反置乱后嵌入到原始图像小波中频子带的奇异值中,具有较高的抗攻击能力。仿真实验证明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对常见攻击,如：叠加噪声、JPEG压缩、滤波及几何攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于系数关系的小波域盲水印算法

论文提出了一种DWT域基于系数关系的盲提取图像水印算法。对原始图像进行两层小波分解,比较第二层的对角分量与近似分量得到一个逻辑矩阵,将该逻辑矩阵与置乱后的二值水印图像进行对比,根据对比的结果修改第二层的对角分量,使得逻辑矩阵与二值水印信息一致,从而实现了二值水印图像的嵌入。水印的提取实现了盲提取。     

基于DWT-SVD鲁棒盲水印算法研究

本文通过对小波变换与奇异值分解的研究,实现一种基于离散小波变换和奇异值分解(DWT-SVD)的奇偶量化嵌入水印算法,可实现水印盲提取.为解决水印安全性问题,使用Arnold变换对水印进行加密;在传统离散小波变换基础上,进行奇异值分解,利用图像的奇异值良好的稳定性,提高图像的鲁棒性;在图像奇异值基础上,进行奇偶量化嵌入和...     

基于奇异值分解的小波域水印算法

文章提出了一种新的小波域奇异值分解的算法,通过对原图像小波分解后的系数进行奇异值分解来嵌入水印,具有很强的抗JPEG压缩能力,并在嵌入水印时采用了自适应嵌入的方法提高了不可见性,还采用了一种基于队列置换的图像置乱技术,提供密钥增加了系统的安全性。     

彩色图像DWT变换下的块SVD零水印

为了提高水印技术的鲁棒性,提出了彩色图像离散小波变换(DWT)下的块奇异值分解(SVD)的零水印.首先对原始载体图像进行离散小波变换,然后选择低频子带进行分块,且对每一块进行奇异值分解,水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生.实验结果表明,算法对各种攻击有较强的鲁棒性.     

A new facet in robust digital watermarking framework

Generally, in watermarking techniques the size of the watermark is very small when compared to the host image. On the contrary, this is an attempt in which a new facet in watermarking framework is presented where the size of host image is very small when compared to the watermark image. The core idea of the proposed technique is to first scale up the size of host image equal to the size of watermark using chaotic map and Hessenberg decomposition followed by the redundant wavelet transform. A meaningful gray scale watermark is embedded in the low frequency sub-band at the finest level using singular value decomposition. To prevent ambiguity and enhance the security, a binary watermark is also embedded in loss-less manner which ensures the authenticity of the watermarked image. Finally, a reliable watermark extraction scheme is developed for extracting both the watermarks. The experimental results demonstrate better visual imperceptibility and resiliency of the proposed scheme against intentional or un-intentional variety of attacks.     

一种基于DWT_SVD的抗几何攻击彩色图像水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)水印算法不能较好地抵抗几何攻击的缺点,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)相结合的彩色图像水印新算法。首先对原始彩色载体图像进行RGB三基色分解,然后进行离散小波变换,再选取四个子块的四分之一重构成新子块,并进行二次离散小波变换,最后对其低频部分进行奇异值分解嵌入水印信息,得到嵌入水印的彩色图像。实验结果表明,该算法能够较好地抵抗诸如高斯噪声、椒盐噪声、压缩等常规攻击,并对大角度旋转、任意角度旋转、剪切加旋转等几何攻击也表现出了较强的鲁棒性,其总体性能明显优于传统的DWT水印算法。     

基于混沌与整数小波变换的脆弱盲水印

提出了一种新的脆弱盲水印生成算法用于图像完整性证明和内容篡改证明。首先将原始图像分块,对各分块进行一次整数小波变换;计算4个子带(LL,HL,LH,HH)小波系数绝对值的均值,分别映射为混沌初值,经过迭代、量化生成二值水印信息;最后将水印信息随机嵌入到4个子带中。实验结果表明,所提出的算法提高了篡改检测率,对图像的篡改具有高度敏感性和准确的篡改定位能力。水印提取为盲提取,篡改检测只用到了篡改后的水印图像。     

一种新的自适应数字水印算法

为了提高数字水印抗击各种图像攻击的性能和保持图像的稳健性和不可见性,提出了一种基于离散小波变换(DWT),SVD(singular value decomposition)奇异值分解水印图像和原始载体图像的离散余弦变换(DCT)的自适应水印嵌入算法,主要是将水印图像的两次小波变换后的低频分量潜入到原始图像分块经过SVD分解的S分量矩阵中,同时根据图像的JPEG压缩比的不同计算各个图像块的水印调节因子。实验证明该算法在抗击JPEG压缩、中值滤波、加噪等均具有很好的鲁棒性,嵌入后的图像的PSNR达到38,具有良好的视觉掩蔽性     

基于自嵌入鲁棒双水印的图像认证算法

通过构造鲁棒零水印并鲁棒的嵌入到图像自身来实现完全盲检测的鲁棒水印方案,从而完成数字图像的全盲版权认证。首先利用整数小波变换构造鲁棒零水印:将原始图像进行三级整数小波变换,并将变换后获取的第三级低频子带(LL3)系数二值化来构造鲁棒零水印。然后利用一种基于奇异值分解(SVD,singular value decomposition)的鲁棒水印方案,将构造的鲁棒零水印嵌入到图像小波变换域低频子带(LL1)的分块奇异值分解的U矩阵的系数中。利用超混沌系统设计了随机置乱和加密方案。在鲁棒嵌入之前,先将二值零水印进行置乱分散并加密,增强了方案的鲁棒性和构造水印安的全性。实验结果证明了所提出的方案的有效性。     

基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法

为提高水印图像的安全性,并解决水印嵌入时鲁棒性与不可见性之间的矛盾,提出了一种基于Contourlet-DCT混合变换的零水印算法.首先,利用二值水印图像自身不同的像素值对两个混沌序列进行调制加密,并将调制后的结果作为加密的水印图像.接下来对载体图像依次进行Contourlet与DCT变换从中提取能量特征,再对提取的特征进行奇异值分解,选取其中最大的奇异值重组特征矩阵,最后把特征矩阵与加密后的水印图像结合生成注册水印.为验证算法的有效性,将该算法与传统的小波域零水印算法进行了比较,结果表明,混合域零水印算法在多项攻击测试中的鲁棒性均优于后者.     

一种基于DWT-DCT变换域的全息水印技术

在研究傅里叶全息技术基础上,提出了一种结合离 散小波变换和离散波变换(DWT-DCT)变换的彩色图像数字水印算法,使得水印 拥有强鲁棒性和不可见性。首先,对水印信息进行傅里叶变换,并生成全息水印图; 其次,将载体图 像在RGB空间内的蓝色B分量进行小波分解,对其低频部分进行DCT;最后, 将水印全息图嵌入其高频系数 中。实验结果发现,以k=0.05的强度嵌入水印后,含水印图像的峰值 信噪比(PSNR)达到47,能有效抵抗 信号处理和裁切攻击,同时提取出的水印和原始水印的相似性(NC值)能保持在0. 75以上,说明本文水印 算法有较强的鲁棒性和不可见性。本文算法能够抵抗裁切、滤波、噪声和JPEG压缩攻击,可 用于数字图像版权保护方面。