基于DWT域的灰度图像数字水印算法

本文提出一种基于DWT域的灰度图像数字水印算法.该算法在对原始图像进行离散小波变换之前,首先将它进行Arnold置乱变换,然后再进行小渡分解,把分解后得到的高频子带系数(LH3)组成一个矩阵,对该矩阵进行奇异值分解(SVD),在奇异值分解的对角阵中嵌入水印.该算法采用有意义的灰度图像作为水印,极大地增加了嵌入水印的信息量.实验结果表明,水印对一般的图像攻击方法具有较强的鲁棒性.     

基于NSCT-DCT-DWT-SVD联合数字水印算法

针对现有已提出的相关数字水印算法在不同攻击下存在的问题,提出一种将非下采样Contourlet变换NSCT(Non-subsampled Contourlet Transform)和DCT-DWT-SVD联合的数字水印算法。该算法将原始的宿主图像进行非下采样Contourlet变换得到与原始图像大小相同的低频子带,将低频子带进行离散小波变换分解,并对小波分解的低频部分与Arnold变换后的水印进行离散余弦变换。将变换得到的新区域与变换后的水印信息图像进行奇异值分解,将两者分解得到的奇异值矩阵相结合,作为最终的水印嵌入主成分。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JEPG压缩﹑椒盐噪声﹑泊松噪声﹑滤波等不同类型的攻击,在确保水印不可见性的同时具有较高的原始图像保真性。     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

基于SVD的彩色图像盲水印算法

为了更好地保护数字产品的版权,本文提出了一种提升小波变换与奇异值分解相结合的彩色图像数字水印算法。提升小波变换运算速度快,能够对任意尺寸图像进行变换;奇异值分解具有几何不变性,并且体现图像的内蕴特性。算法充分利用提升小波变换和奇异值分解的优良特性,选择彩色图像的蓝色通道进行水印嵌入。首先对原始图像进行多级提升小波变换,然后选取中低频子带进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold置乱后分成四个部分嵌入所选子带的部分奇异值矩阵中。在水印提取时不需要原始载体图像,更加有利于实际中的应用。实验表明,该算法具有良好的透明性,而且对大部分常见攻击及几何攻击有很好的鲁棒性。     

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。     

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的图像数字水印算法研究

数字水印技术被视为数字产品版权保护的一种新方法。利用奇异值分解（singular value decomposition，SVD）良好性能以及双密钥调制的特点，提出了一个新的基于SVD的数字图像水印算法。首先将图像进行分块，然后通过各个图像子块的SVD变换获得奇异值，将各子块的奇异值组成向量后再采用双密钥调制方式嵌入水印。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明该算法具有良好的鲁棒性和不可见性。     

基于小波变换的SVD数字图像水印算法研究

提出一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法,针对数字图像的特点,充分利用人类视觉系统(HVS)的特性和图像奇异值的稳定性,先将原始图像进行两级小波分解,再将得到的概貌系数进行奇异值分解,然后利用加性准则修改原始图像的奇异值信息,实现水印的嵌入.MATLAB仿真结果表明,改进算法在保证水印不可感知性的基础上,对常规攻击如JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、缩小、放大、旋转等的鲁棒性较强,可用于版权保护.     

SVD和DWT数字水印算法的应用研究

研究数字图像版权保护问题,由于数字媒体在网上易被复制篡改.针对单纯奇异值分解或小波变换水印算法均存在抵抗攻击差的难题.为了更好的保护数字图像版权,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.首先对水印图像进行置乱处理并对原始图像进行分块,从中找到符合要求的最佳水印嵌入子块,然后对所选择的最佳子块进行小波变换,对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各于块的奇异值中进行仿真.结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,克服了奇异值分解和小波变换水印算法缺陷,为设计提供了依据.     

一种基于混沌置乱和SVD的小波域盲水印算法

提出了一种基于混沌和奇异值分解相结合的数字水印算法.该算法对原始图像做离散小波变换后得到4个子带,并将低频子带(LL1)分成互不重叠的8×8分块,然后对每一块做奇异值分解,将混沌置乱后的水印信息嵌入每块中最大的奇异值中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性.