首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 359 毫秒
1.
为了解决网络环境下的音频数字产品的版权保护问题,提出了一种新的基于DWT(DiscreteWaveletTransform)和系数值比较的音频盲水印新算法。该算法通过相邻3个水印比特组合的二进制值之和确定其嵌入位置,并把其系数修改为相邻系数中较小的值,嵌入位置选取在低频系数上,因此具有很强的抵御各种攻击和自适应能力,适用于数字音频等信号的版权保护。算法实现快速、简单有效。DWT的使用提高了水印的不可感知性,通过Arnold置乱不但保证了水印图像的安全性,而且提高了水印的鲁棒性。在Matlab上的仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性和透明性。  相似文献   

2.
一种彩色图像处理的水印新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于色彩空间变换和离散小波变换(DWT)的彩色图像水印算法.算法首先将彩色原始图像和彩色水印图像从RGB模式转换到YIQ模式,然后将彩色水印图像的Y,I,Q分量分别嵌入到彩色原始图像Y,I,Q分量的DWT变换系数中.该算法的特点是方法简洁,嵌入水印信息量大,提取的水印可视效果良好.通过大量实验表明,该算法对常见的攻击具有较强的鲁棒性.  相似文献   

3.
基于量化的小波域自同步数字音频水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于离散小波变换的音频水印算法,与以往的音频水印算法相比,对DWT域的低频系数进行量化,具有较强的鲁棒性. 算法中引入了同步信号的思想,利用同步信号定位水印的嵌入位置. 实验表明,该算法对抗噪声、有损压缩、重采样攻击具有良好的性能.  相似文献   

4.
水印的鲁棒性是当前数字水印技术研究的重点,它受水印嵌入方法与嵌入强度等因素的影响 本文提出了一种基于离散小波变换(DWT)的水印算法,在小波变换后中、低频的重要系数进行有意义水印的嵌入 实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,能承受较大范围的嵌入强度,能够抵抗常见的信号处理操作、JPEG(联合图像专家组)压缩等攻击手段.  相似文献   

5.
提出了一种基于DWT域多通道彩色图像盲水印算法。由Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成四进制复合混沌序列对水印进行加密,Arnold变换置乱水印信息以提高水印的安全性;彩色图像的RGB通道变换成小波域,对RGB通道的低频小波系数分块计算奇异值嵌入不同方向的水印;提取水印采用了图像融合技术。实验结果表明,该算法不可见性好、鲁棒性强,能有效地抵抗常见的水印攻击。  相似文献   

6.
一种DWT和DCT相结合的数字图像水印算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出一种DWT变换和DCT变换相结合的灰度图像数字水印算法。对二值水印图像进行置乱和混沌加密处理,将水印图像序列调制成正负序列。在水印的嵌入过程中,对载体图像进行小波变换,提取出其低频系数矩阵,将低频系数矩阵划分成4×4大小的子块,针对各子块进行DCT变换,采用正负量化的方法进行水印的嵌入。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击,具有良好的抵抗能力,鲁棒性较好。  相似文献   

7.
提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法.算法以二值图像作为水印,并利用三维小波变换(3D-DWT)和扩频技术,首先对水印图像进行随机置乱预处理以增强其安全性能;然后对宿主视频进行视频分割,并分别对得到的各序列作三维DWT变换;最后选取视频帧并将水印嵌入相应三维DWT系数中.实验结果表明,算法具有较好的不可见性,并且针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性.  相似文献   

8.
提出了一种基于三维小波变换的视频水印算法.算法以二值图像作为水印,并利用三维小波变换(3D-DWT)和扩频技术,首先对水印图像进行随机置乱预处理以增强其安全性能;然后对宿主视频进行视频分割,并分别对得到的各序列作三维DWT变换;最后选取视频帧并将水印嵌入相应三维DWT系数中.实验结果表明,算法具有较好的不可见性,并且针对帧剪裁、帧丢失、帧平均和MPEG编码等具有良好的鲁棒性.  相似文献   

9.
为了提高数字水印的透明性和鲁棒性,建立了一个视觉模型计算不同图像块水印嵌入的临界噪声阈值(JND),并选择块离散小波变换(DWT)的三个细节子带作为水印嵌入对象。算法先对文本水印和水印图像进行二值化、冗余编码和随机置乱,得到二值水印序列;然后在宿主图像分块的Hilbert扫描序列中,每次选取两相邻分块分别进行DWT变换,并利用JND和二值水印编码,来调整两相邻分块各对应细节子带均值之间的大小关系;最后,进行离散小波逆变换,以实现水印的嵌入。实验证明,被该算法所嵌入的水印具有很好的不可见性,且该算法对常见图像攻击具有较好的鲁棒性。故该算法是有效和实用的。  相似文献   

10.
基于小波变换的脆弱-鲁棒双重音频水印   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于传统的量化系数水印算法,提出新的量化对象及量化策略,实现多目的双重音频水印嵌入.算法通过对小波变换(DWT)域同级奇偶系数之和的差作水印嵌入区域量化,使水印嵌入噪声分散到小波域偶系数,在相似检测难度基础上大幅度提高水印嵌入后的信噪比(SNR),且更能抵抗对于个别系数的攻击,提高了水印鲁棒性.提出了新的量化值分布策略用于嵌入脆弱水印,加大脆弱水印对于量化对象偏移的敏感性,以及实现版权保护和内容认证的多目的水印嵌入,并提出双重水印联合检测曲线对双重水印进行检测和性能评估.实验表明,该算法的鲁棒水印能有效抵抗各种常见攻击,而脆弱水印对各种攻击具有足够高的敏感度,双重水印嵌入透明性高.  相似文献   

11.
为了提高嵌入水印抵抗JPEG压缩攻击、亮度更改攻击和大幅裁减攻击的能力,结合人类视觉系统与离散小波变换对数字图像水印算法加以改进:将水印信息嵌入载体图像前,先对水印图像进行置乱处理,然后对载体图片采取小波变换,再综合人类视觉系统特性选取调制参数,最后将水印嵌入到载体图像经小波变换后的低频部分。实验表明改进后的算法能有效提高水印信息抵抗恶意攻击的能力,健壮性良好,并能均衡水印的不可见性和鲁棒性。  相似文献   

12.
基于DWT和SVD的改进分块图像水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为同时提高水印不可见性与鲁棒性,提出一种基于DWT和SVD的改进图像水印算法.先将载体进行小波变换,然后在分块后进行奇异值分解,根据自适应原理选取嵌入数据进行水印嵌入.检测水印不需原图像,属于盲检测算法.实验结果表明,该算法增强了水印鲁棒性,且提取水印精确度更高.与单独块奇异值分解量化法作比较.实验证明,本算法具有更好的优势.  相似文献   

13.
一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种新的基于小波变换与混沌加密的彩色数字水印算法 ,将混沌算法产生的阵列作为密码对水印图像进行加密 ,同时利用人类视觉系统HVS的特性 ,实现了水印的自适应嵌入 .在兼顾鲁棒性和不可见性的情况下 ,提出将水印按不同比例的方法 ,分别嵌入到小波域的低频和中频 (或高频 )子带中 ,在提取时根据低频子带提取的水印信息对中频或高频子带的信息进行调整 ,从而恢复出更加清晰的水印图像 .实验结果表明算法同时具有很好的鲁棒性和不可见性  相似文献   

14.
一种基于小波变换的图像盲水印算法   总被引:5,自引:5,他引:0  
数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注,基于小波变换的数字水印技术也成为当前的一个研究热点。为保证水印的隐蔽性和鲁棒性,提出了一种基于小波变换的图像盲水印算法,即在嵌入之前先对水印做置乱处理,然后将水印信息与扩频序列进行扩频调制后,结合人眼视觉系统的纹理掩蔽特性和刚刚可分辨门限嵌入到载体图像的小波变换域。最后利用扩频序列的自相关函数特征检测出水印信息,检测过程中不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的水印效果好,对JPEG有损压缩、裁剪、噪声干扰和低通滤波有较强的鲁棒性。  相似文献   

15.
为了提高水印技术的鲁棒性,提出了彩色图像在离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)下的零水印算法.对原始载体图像的R、G、B这3个空间分别进行离散小波变换,分别对每个空间的低频子带进行分块,且对分块后的低频子带进行奇异值分解;通过提取3个空间中最大的前若干项来构造水印.实验结果表明,该算法对抗各种攻击有较强的鲁棒性...  相似文献   

16.
基于视频帧的彩色水印嵌入算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了增强水印的内容认证性,提出了视频帧中嵌入彩色水印的算法.先分别选取I帧的单色通道做DCT变换,分块后提取奇异值,将彩色水印的对应通道层做DWT变换,对低频区域置乱后提取奇异值,再将水印奇异值嵌入到载体奇异值中,然后由三色通道合成水印视频图像.最后进行了攻击实验,实验结果表明,该算法具有较好的水印提取能力和一定的鲁棒性.  相似文献   

17.
基于多参量离散分数阶Fourier变换(MPDFRFT)理论提出了一种数字水印算法,该算法首先将水印经Arnold变换进行置乱,然后根据分数阶Fourier变换具有空域和频域双域信息表达能力,分别对载体图象和所加水印进行不同阶次向量的多参量分数阶Fourier变换;将变换后的水印信息直接叠加到载体图象的特征区域内,然后进行反变换得到水印图象。在噪声、滤波、剪切和JPEG压缩等攻击方式下,对算法进行了鲁棒性分析,仿真实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性和安全性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号