基于小波变换⁃海森伯格矩阵⁃奇异值分解的图像水印算法

为提高水印图像的不可见性和算法鲁棒性,通过小波变换?海森伯格矩阵?奇异值分解的方法研究了彩色图像水印算法。首先,对宿主图像和水印图像进行了彩色空间变换;然后,对载体图像进行了小波变换;最后,对低频系数进行了海森伯格矩阵?奇异值分解后嵌入水印图像。结果表明,该算法对多种攻击方式有较强的鲁棒性,嵌入水印后宿主图像不可见性好,嵌入信息能力强,具有一定的应用价值。     

基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法

结合提升小波和奇异值分解的特点,提出了一种新的基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法.该算法先对载体图像进行分块,并对每块进行二级提升小波变换,然后对中高频部分继续进行提升小波变换,对选取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,提高水印的安全性,而且实现了水印的透明性和鲁棒性之间的最佳平衡.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常见攻击如:JPEG压缩、叠加噪声、滤波以及各种几何攻击等具有很强的鲁棒性.     

基于小波变换域的数字图像嵌入和提取方法

针对数字图像水印的嵌入和提取问题,提出了一种基于小波变换域的数字图像水印的嵌入和提取算法.该算法结合了离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解.通过Arnold置乱变换对数字水印图像进行变换,对原始图像进行二次离散小波变换,之后分别对置乱后的水印图像和原始图像小波变换中的低频部分进行奇异值分解,对两者的奇异值矩阵进行加性操作实现水印的嵌入过程.结果表明:该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能;嵌入的水印具有良好的隐身性,人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化;算法具有较强的鲁棒性,经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后,都能较好地恢复水印信息.     

基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法

针对灰度数字水印的隐藏问题,依据Arnold变换、奇异值分解及小波分析理论,提出了一种基于奇异值分解的小波域灰度数字水印算法,该算法对图像先进行二级小波分解,将分解得到的低频子图进行奇异值分解,然后将经Arnold变换置乱后的灰度水印嵌入.实验结果表明,该算法有效克服了灰度水印数据量大的缺点,并具有水印嵌入后图像失真小、鲁棒性好、安全性高等优点.     

基于SVD和小波变换的数字音频水印算法

为了保障数字音乐安全性,提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的数字音频水印算法.首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值作为水印,并对音频信号进行离散小波变换并计算水印嵌入点,最后将水印信号嵌入.按照水印嵌入的反操作进行水印提取,采用叠加噪声、去除噪声等进行攻击.实验表明,该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性,能有效抵御各种常见攻击.     

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换与奇异值分解相结合的水印嵌入方法.对混沌置乱后的水印奇异值分解,把分解后的奇异值重复嵌入到原始图像小波变换后的各子带中,根据不同的攻击方式在不同的小波子带中提取水印.实验仿真表明,这种方法对几何攻击、加噪、JPEG压缩等均保持了良好的稳健性.     

基于SVD和均值量化的音频数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解和均值量化的音频数字水印算法。该算法首先把原始音频信号分段矩阵化,然后对每分段所对应的矩阵进行奇异值分解,选取其相应的奇异值,通过均值量化方法嵌入二值图像水印,实现了音频信号中水印的嵌入。仿真实验结果表明,该音频水印算法对噪声干扰、低通滤波和重新采样等信号处理具有更好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的改进分块图像水印算法

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．     

基于非方阵图像DWT-SVD的盲水印算法研究与仿真

为了解决水印算法仅对方阵图像研究的局限性,以及提取的水印信息在剪切攻击方面的不足,提出了一种在离散小波变换域内能够对任意尺寸图像进行变换,并结合矩阵奇异值分解的盲水印算法.通过对载体图像的规范化处理,使得图像可以进行任意级的小波分解,之后利用在奇异值中嵌入双重水印的思想解决了剪切攻击方面的问题.实验结果表明,该算法能够实现水印信息的盲提取,面对多种类型的攻击表现出较强的鲁棒性,并且在剪切攻击方面提取的水印信息比同类算法表现出更好的性能.     

基于奇异值分解的DWT域多重数字水印算法

提出的基于矩阵奇异值分解的DWT域的数字水印算法利用Hadamard正交变换使多个水印编码互不干扰,利用奇异值分解有效地降低水印的嵌入量并有效提高水印嵌入的品质,使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡。实验结果表明,该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

基于SVD、DCT和RSA加密数字水印算法研究

提出了一种基于SVD、DCT、RSA加密数字水印算法,该方法是将载体文档图像做8＊8块的DCT变换,水印图像进行了Arnold处理,将水印图像嵌入到变换的SVD正定矩阵中,修改中频域频谱系数,同时对文档使用RSA算法进行加密,含有水印的图像经IDCT变换存成嵌入水印的图像。通过提取变换域的SVD,提取数字水印,经过RSA算法加密后解密该文档,在经过猫脸逆变换处理得到数字水印图像,水印图像的提取IDCT实验结果表明,本文算法具有安全性高、鲁棒性强以及嵌入水印较好的视觉隐蔽特性、算法处理速度快等特点。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

针对多媒体资源的版权保护问题,结合离散小波变换和奇异值分解技术的优点,提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的图像水印算法.该算法首先将原始宿主图像分解为4个频带(LL、HL、LH和HH),再对水印图像做奇异值分解,并修改宿主图像的离散小波变换系数和水印图像的奇异值.实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对诸如滤波、几何攻击、JPEG压缩和旋转等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性.     

基于图像分割和SVD的数字水印算法

利用图像分割法,提出了基于图像分割和SVD的数字水印算法。该算法将原始图像划分为许多不同的区域,对于不同的区域,分别采用同一区域块用统一的量化步长和同一区域用基于统计特性的自适应量化步长等两种形式对其进行分析。水印的提取不需要原始图像,并受到密钥的控制,不知道密钥就无法正确恢复水印。     

基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法

提出了一种基于DWT和SVD的鲁棒-脆弱双重图像水印算法。首先,对于鲁棒水印的嵌入,利用离散小波变换和奇异值分解,采用量化的方法将二值水印嵌入到原始图像中,水印的提取不需要原始图像。然后,在含鲁棒水印图像的空域LSB中嵌入脆弱水印,以减少脆弱水印对鲁棒水印的影响。实验证明,鲁棒水印具备较强的抗攻击能力,脆弱水印则对篡改敏感,并且能准确定位出篡改位置。两种水印的结合实现了对原始图像的双重保护。     

基于DDWT的复合型数字图像水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印和脆弱性数字水印相结合的复合式水印算法,具有较好的双重保护性能,即用于版权认证方面的鲁棒性数字水印和用于图像内容保护的脆弱性数字水印.首先,对原始图像进行DDWT和SVD变换在频域中嵌入鲁棒性数字水印;然后,在空域中嵌入脆弱性数字水印.仿真实验表明,该算法具有很好的应用前景.     

基于广义Henon映射和DWT-SVD的数字水印算法

数字水印技术为版权保护提供了一个有效途径.该文利用广义的Henon映射对水印图像加密,再结合DWT多分辨率特性和矩阵SVD分解后奇异值抗扰动的特点,进行数字水印的嵌入和提取.实验表明,利用本算法嵌入的数字水印保证了数字水印的不可见性,并对常见的攻击如噪声攻击、剪切攻击、旋转攻击等都有很强的鲁棒性.     

基于奇异值分解的Contourlet域三维彩码鲁棒水印算法

移动互联网时代,三维彩码因其技术优势和便捷性成为条码发展的新趋势,但其版权保护问题也随之而来。结合奇异值分解提出了一种基于Contourlet变换域的鲁棒水印算法,首先对载体图像的蓝色分量进行Contourlet变换,然后对其产生的逼近子带进行奇异值分解再嵌入水印。实验结果表明提出的算法有良好的不可见性和鲁棒性,即使在水印嵌入强度微小、几乎不改变宿主图像的同时依然能很好地提取水印,不仅可对三维彩码进行版权保护,而且对常见攻击如JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、裁切等具有较强的鲁棒性。