基于多规则小波变换的视频水印加密算法研究

通过对视频嵌入水印的安全性和鲁棒性的分析,采用了一种基于多规则小波变换的视频水印嵌入与提取算法.该算法首先对水印图像进行置乱加密增强其安全性,其次对视频帧和水印图像分别进行多层小波变换,最后根据不同的小波系数进行多规则水印嵌入.算法不仅充分利用了小波变换的多分辨特性,而且兼顾了水印的不可感知性和视频帧的鲁棒性.实验结果表明,该算法对高斯噪声、几何失真和压缩等具有良好的安全性和鲁棒性.     

基于BP神经网络和SNR的自适应音频水印算法

提出一种基于BP神经网络和信噪比(SNR)的自适应音频水印算法。通过修改音频分抽样后子音频帧小波变换近似分量均值的方法嵌入水印。水印嵌入强度由期望的SNR值确定,可避免反复实验或者由经验数据确定水印强度。水印的提取以子音频抽样帧小波变换近似分量均值为BP神经网络的输入,以神经网络的输出作为提取的水印。经过模板训练的BP神经网络能有效的恢复嵌入到音频中的水印数据,实现了水印的盲检测。实验结果表明,本文提出的水印算法具有较好的鲁棒性和不可听性。     

基于小波域低频系数的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于小波域低频系数的自适应盲视频水印算法,先用Arnold变换对水印图像进行置乱加密,再对原始视频进行分帧处理并提取亮度分量,将水印信息嵌入到亮度分量三层离散小波变换的低频系数中,嵌入强度由低频系数自适应地选取.实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好,在抵抗噪声干扰、帧删除、帧剪切以及滤波等多种攻击时具有良好的稳健性.     

基于关键帧和小波变换的盲视频水印算法

针对现有视频水印算法在抗几何攻击能力方面的一些不足,提出一种基于关键帧和小波变换的盲视频水印算法.依据视频帧间差欧氏距离提取视频关键帧并分块,结合人类视觉系统特性,从关键帧不同的块中选择亮度敏感性和纹理敏感性最高的块构成三维体块,进行三维小波变换,将置乱的水印图像以不同的嵌入强度嵌入到小波系数的低频区域,利用阈值门限实现水印的盲提取.结果表明,该算法提高了水印嵌入容量,对于针对视频水印的攻击具有较好的不可见性和稳健性.     

一种基于HVS的DCT域稳健视频水印算法

结合人类视觉系统特性及离散余弦变换理论,提出了一种基于原始视频的稳健性盲水印算法。该算法将置乱后的二值图像水印嵌入到原始视频帧绿色分量的离散余弦变换低频系数中,根据视频内容自适应地选择嵌入深度,较好地实现了水印在宿主视频中的嵌入及盲提取。实验结果表明,该视频水印算法在保证不可知性的同时对诸如Gaussian、帧剪切、Salt等攻击均具有良好的稳健性,即使在攻击强度较大的情况下仍然能够提取出较清晰的水印信号。     

基于SVR的混合域鲁棒音频水印算法

对于常见的基于离散小波变换-奇异值分解的水印算法应对常见的攻击鲁棒性较差的情况,提出一种基于奇异值比(Singular Value Ratio,SVR)的混合域音频水印算法.先将音频分帧,利用音频特性选择适合水印嵌入的帧,然后对水印嵌入帧进行离散小波变换和离散余弦变换,将离散余弦变换系数分为4段,选取中频系数进行奇异值...     

基于帧DCT变换的鲁棒视频水印算法

为了对数字视频进行版权保护,结合离散余弦变换和数字视频的相关理论,提出了一种基于帧DCT变换的鲁棒视频水印算法.先对水印进行预处理,然后选择嵌入强度,将水印信息多次重复嵌入到视频帧分块DCT变换的中频系数中.提取水印时无须原始视频的参与.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和较强的鲁棒性.     

基于ICA和DWT的多重视频水印算法

利用独立分量分析(ICA)和离散小波变换(DWT),提出了一种新的视频数字水印算法。该算法将二值图像和灰度图像分别置乱后用ICA混叠得到两幅图像,选取其中一个用来做嵌入的水印,另一个作为密钥保留,以此来增加水印的安全性;用ICA将水印嵌入在原始视频的DWT低频子带系数中,实现了水印信号的盲检测,同时针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性。     

一种新的小波域盲水印算法

文章提出了一种新的小波域鲁棒性水印算法,将载体图像小波变换后的近似子带进行分块,结合HVS,用密钥对子块进行选择,直接进行灰度水印的嵌入。该算法具有嵌入和提取过程十分简单、水印嵌入信息量大、鲁棒性强等突出特点,并能够实现水印盲检测。     

基于粒子群优化和小波变换的视频水印算法

为了保护数字视频的版权,提出一种基于粒子群优化和小波变换的视频水印算法,首先对水印图像进行Arnold变换与Logistic混沌映射相结合的灰度置乱预处理以增强其安全性能;再利用直方图帧差法将视频流分为不同的场景,通过密钥从中选取若干场景进行三级三维小波变换;最后借助乘法嵌入方式把水印信息嵌入到小波变换域的中频部分,水印的嵌入强度则由粒子群优化算法(PSO)搜索得出.仿真实验结果表明,该算法能较好的体现水印的鲁棒性和不可见性.     

Discrete Multiwavelet–Based Video Watermarking Scheme Using SURF

This paper proposes a robust, imperceptible block‐based digital video watermarking algorithm that makes use of the Speeded Up Robust Feature (SURF) technique. The SURF technique is used to extract the most important features of a video. A discrete multiwavelet transform (DMWT) domain in conjunction with a discrete cosine transform is used for embedding a watermark into feature blocks. The watermark used is a binary image. The proposed algorithm is further improved for robustness by an error‐correction code to protect the watermark against bit errors. The same watermark is embedded temporally for every set of frames of an input video to improve the decoded watermark correlation. Extensive experimental results demonstrate that the proposed DMWT domain video watermarking using SURF features is robust against common image processing attacks, motion JPEG2000 compression, frame averaging, and frame swapping attacks. The quality of a watermarked video under the proposed algorithm is high, demonstrating the imperceptibility of an embedded watermark.     

基于格的灰度级水印技术

提出一个新的灰度级水印算法．首先，使用量化技术对灰度级水印进行预处理，实现灰度级水印的数据压缩；然后，对原始图像进行小波分解，在小波域中使用格矢量量化技术构造水印的嵌人和提取算法．提取水印不需要原图像．为增强水印的安全性，使用混沌序列作为密钥对水印序列进行调制．实验结果表明，与同类算法相比该算法在获得较好感知质量含水印图像的同时提高了水印的鲁棒性．     

一种基于FFMPEG系统的视频水印算法

提出一种基于FFMPEG系统的MPEG-2视频水印算法,解决了视频水印中不可避免的视频编解码问题。将水印图像和水印属性转成二进制比特流,作为嵌入视频的水印信息,提取时不需预知水印的尺寸信息就能恢复。同时在每个嵌入帧的起始部位嵌入标志序列,识别已嵌入水印的帧提取水印,而无需重新进入编码过程。实验结果表明,这种方案实现便捷,省时高效,且具有较好的不可见性和鲁棒性。     

Robust non-blind color video watermarking using QR decomposition and entropy analysis

Issues such as content identification, document and image security, audience measurement, ownership and copyright among others can be settled by the use of digital watermarking. Many recent video watermarking methods show drops in visual quality of the sequences. The present work addresses the aforementioned issue by introducing a robust and imperceptible non-blind color video frame watermarking algorithm. The method divides frames into moving and non-moving parts. The non-moving part of each color channel is processed separately using a block-based watermarking scheme. Blocks with an entropy lower than the average entropy of all blocks are subject to a further process for embedding the watermark image. Finally a watermarked frame is generated by adding moving parts to it. Several signal processing attacks are applied to each watermarked frame in order to perform experiments and are compared with some recent algorithms. Experimental results show that the proposed scheme is imperceptible and robust against common signal processing attacks.     

基于小波变换域的运动目标检测视频水印算法

针对现有视频水印算法稳健性不足的问题,结合人类视觉系统,提出一种基于小波变换域的运动目标检测视频水印算法。该算法首先将原始帧图像进行8×8分块,分别对每一子块进行Daubechies复杂小波分解,采用基于近似中值滤波的帧间差分法,有效地解决阴影、重影、噪声等问题,更加准确地检测运动目标并标记运动区域;然后对水印进行Arnold置乱和混沌加密预处理,来加强水印的安全性;最后将预处理后的水印自适应嵌入在运动区域和高纹理复杂区域中。实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性,并对常见的视频攻击具有较好的稳健性。与现有三种算法的性能比较,说明了本算法的优越性。     

一种基于边信息的数字水印算法

借鉴边信息通信模型的思路,本文提出了一种小波域的数字水印的嵌入和提取算法,且提取时无需原始图像。该方法对原始图像小波变换后的系数,根据其对人类视觉影响的特性,选择出可嵌入信息的系数位置,并以边信息的方式记录下来,然后采取类似扩频的思想进行水印信息的嵌入。算法中为增强安全性,还对系数进行了随机抽取。实验结果表明该算法具有强不可察觉性、高容量性和抗击常见方法干扰的顽健性。     

H.264帧间模式选择水印算法研究

针对H.264/AVC视频编码标准,提出一种基于帧间模式选择的视频水印算法。在亚宏块模式选择的基础上,算法先对二值图像进行Arnold置乱以及turbo码编码形成待嵌入的水印序列;然后,根据水印数据修改亚宏块模式以改变子块数目的奇偶性,并将修改前后SAD值变化最小的亚宏块作为嵌入域;最后,通过隔帧嵌入、增大滤波器滤波强度来降低水印的嵌入对视频质量的影响。仿真结果表明,在不影响水印正确提取的前提下,算法对视频码率影响较小,具有很好的抗噪声能力,并且在视频PSNR方面能取得较好的效果。      

Hiding digital watermarks using multiresolution wavelet transform

In this paper, an image accreditation technique by embedding digital watermarks in images is proposed. The proposed method for the digital watermarking is based on the wavelet transform. This is unlike most previous work, which used a random number of a sequence of bits as a watermark and where the watermark can only be detected by comparing an experimental threshold value to determine whether a sequence of random signals is the watermark. The proposed approach embeds a watermark with visual recognizable patterns, such as binary, gray, or color image in images by modifying the frequency part of the images. In the proposed approach, an original image is decomposed into wavelet coefficients. Then, multi-energy watermarking scheme based on the qualified significant wavelet tree (QSWT) is used to achieve the robustness of the watermarking. Unlike other watermarking techniques that use a single casting energy, QSWT adopts adaptive casting energy in different resolutions. The performance of the proposed watermarking is robust to a variety of signal distortions, such as JPEG, image cropping, sharpening, median filtering, and incorporating attacks     

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.