DCT域自适应混沌加密的二值图像数字水印算法

本文提出了一种基于DCT城的自适应混沌加密的二值图像数字水印算法。该算法将含有版权信息的：值图像水印用混沌序列进行加密，利用人类视觉系统（HVS）的特性将原始图像进行块分类，根据分期结果将不同强度的水印分量嵌入到不同图像块DC7中频系数中去。通过加入高斯噪声、椒盐噪声以及JPEG压缩和剪切处理等大量试验，结果表明核算法具有很好的感知效果和鲁棒性。     

基于混沌加密和HVS的数字水印

将混沌加密理论运用于水印嵌入算法中,对水印图像进行先置乱再加密的预处理.结合DC分量和AC分量的优点在DC系数、AC低频系数和AC中低频系数上分别嵌入水印,并结合人类视觉系统的纹理掩蔽特性将原始图像块分为三类以控制水印的嵌入强度,实现水印的自适应嵌入.水印提取时,对结果进行融合来获得更好的提取效果.实验结果证明本算法具有良好的不可见性和鲁棒性.     

DCT域水印嵌入新策略和算法

本文提出一种新的水印嵌入策略，将水印信号嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。基于该策略提出了一个自适应图像水印算法。该算法先把原始图像和水印图像分别进行分块DCT，然后将水印信号的AC分量和DC分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性。     

基于Turbo码的信息隐藏技术

该文提出一种基于Turbo码的自适应水印算法。为了实现自适应嵌入水印,将原始图像分块并利用视觉掩蔽特性对图像块进行分类,根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到图像块的DCT低频系数中。实验结果表明,利用该算法实现的水印具有很好的视觉掩蔽效应和鲁棒性。     

基于DCT域边缘检测的水印算法

针对水印提取时的失真和安全性问题,提出一种基于DCT域边缘检测的数字水印算法.该算法用密钥序列置乱水印图像加密,把载体图像分块,根据边缘检测算子得到原始图像的边缘图像,用两种不同的嵌入方法将水印信息根据不同的嵌入强度嵌入到原始载体图像的DC(直流)分量中.实验结果表明,该算法对缩放、压缩、裁剪等攻击具有良好的鲁棒性和不可见性.     

基于超混沌和小波变换的鲁棒性数字水印算法

提出一种基于二维超混沌序列和离散小波变换（DWT）相结合的鲁棒性数字水印算法．该算法利用形式简单的二维离散超混沌系统产生的超混沌序列生成密码对水印图像加密，同时根据人类视觉系统的特性.对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行多级离散小波变换后，将加密后的水印图像嵌入到宿主图像Y分量的DWT中频子带中．实验结果表明算法同时具有良好的鲁棒性和不可见性．     

基于超混沌和小波变换的鲁棒性水印算法

提出了一种基于连续超混沌系统和离散小波变换(DWT)相结合的鲁棒性数字水印算法。该算法利用连续超混沌系统产生的超混沌序列生成密码对水印图像加密,同时根据人类视觉系统(HVS)的特性,对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行多级离散小波变换后,将加密后的水印图像嵌入到宿主图像Y分量的DWT中频子带中。实验结果表明算法同时具有良好的鲁棒性和不可见性。     

一种用于彩色图像认证的脆弱性数字水印方法

针对彩色图像认证问题,提出一种基于混合视觉双稳态置乱系统的脆弱性数字水印算法。该算法将图像分块,由各块亮度值确定混沌序列长度及嵌入深度,将各点位置信息、最高有效位颜色信息,以及自定义的密钥作为混沌系统的初值,各块不同深度地将水印序列嵌入各点R,G,B分量中。检测定位时比较提取的水印和生成的水印,直接得到差异图像。理论分析及实验结果证明,使用该方法嵌入水印后图像质量高,且篡改定位能力强。     

基于HVS特性的混沌自适应水印算法

提出了一种DCT域自适应水印算法,该算法利用了经典的Logistic方程对水印进行混沌置乱加密,并将水印嵌入在图像视觉感觉最重要的部分-DCT域的直流或低频分量中,提高了水印的稳健性和安全性.同时,该算法还综合考虑了人类视觉掩蔽特性,根据原图像的特征进行分类分块,将水印以不同的强度嵌入在不同类的分块中,使水印在不可见性和稳健性上都能达到较好效果.实验结果给出了经历常见攻击后提取的水印图像,并计算出了相关系数,实验证明了该算法抗JPEG压缩性能好,对其它常见攻击的稳健性也较好.     

一种结合混沌密码理论的彩色图像水印算法

文章提出一种集混沌加密技术,小波变换,扩频技术为一体的彩色图像水印算法。该算法先将水印信息通过混沌序列加密,再进行扩频调制弱化水印信息,然后在彩色载体图像绿色分量上进行小波变换,利用人类视觉模型(HVS)特性,在低频系数上嵌入处理后的水印信息。实验结果和攻击测试表明,该算法具有很好的鲁棒性以及安全性。     

一种基于HVS的DCT域图像自适应数字水印新算法

本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的DCT域图像自适应数字水印算法，该算法可对原始宿主图像进行分块DC了变换，使用Robert算子对每一小块追行边缘检测提取，采用确定数值作为阀值对图像块进行分类，从而对嵌入的水印强度进行调整。添加水印时，对二值水印图像进行Arnold置乱、降维预处理，并将此序列嵌入到每块的DC了低频系数上。仿真实验结果表明，本文实现的水印具有不可见性，且对于常见的JPEG压缩、噪声、裁剪等攻击具有较好的鲁棒性。     

利用图像局部视觉特征的自适应盲水印

利用人类视觉特征提出了一种DCT域的自适应盲水印嵌入算法。该算法首先将载体图像划分为图像块序列,运用人类视觉特征将图像块分为三类：平滑块序列、边缘块序列和纹理块序列。对不同类块序列嵌入不同强度的水印信息,增强了水印的不可见性。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,同时能保证含水印图像的质量。     

基于信噪比的自适应图像水印算法

提出了一个基于信噪比SNR的完全自适应水印算法,该算法先把原始图像分块DCT,利用信噪比SNR确定各个子块的拉伸因子α,最后水印分量以不同的能量被嵌入到各个子块的DCT低频系数中,实验结果表明该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。     

一种基于DCT变换的图像认证算法

提出了一种可自恢复的图像篡改认证算法,原始图像的最低位和3／4次低位置零和进行2×2分块DCT变换的基础上,提取DC分量组成图像矩阵,DC分量量化产生特征图像。特征图像经过Arnold置乱,将其二值编码作为水印并混沌加密后嵌入到原始图像的最低位和3／4次低位。实验结果表明,该算法简单、安全性高,篡改精确定位到2×2图像块,可对篡改区域近似恢复,具有较好的实用性。     

基于正负量化的DCT域数字图像盲水印算法研究

提出一种基于离散余弦变换（DCT）的灰度图像盲水印算法。首先对水印图像进行置乱加密。然后将载体图像进行8×8大小的分块,针对各分块进行DCT变换,采用正负量化规则进行水印的嵌入。水印的检测是根据正负量化规则进行的,不需要原始图像,是一种盲检测。最后通过水印相关系数（NC）和峰值信噪比（PSNR）来评价水印算法的性能。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切、滤波等攻击,鲁棒性较好。     

一种抗抖动攻击的图像水印算法

从实用的角度出发,提出一种基于DCT的抗抖动攻击的水印算法.首先对数字图像进行8×8的分块,然后利用相邻分块DC系数的关系来嵌入水印.实验结果表明,该算法对抖动攻击是鲁棒的,对其它一些常见的图像处理攻击也具有较强的鲁棒性.     

基于图像纹理复杂度的数字水印算法

针对变换域数字水印算法中水印信息鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,提出一种基于人类视觉系统特征的离散余弦变换(DCT)数字水印算法。对水印信息进行Arnold置乱变换,将水印信息量化嵌入到载体图像的DCT域直流分量中。实验结果表明,该算法能有效抵抗噪音干扰、裁剪和压缩编码等攻击,具有较好的鲁棒性。     

一种改进的K均值数字图像水印算法

提出了一种将K均值聚类方法应用到频域的图像水印算法。算法采用彩色图像作为原始图像,首先提取出原始图像的RGB分量,然后对不同的分量进行分块DCT变换,提取其中的DC分量,根据DC分量的大小进行聚类分析,得到其中数值较大的点用来嵌入水印信息,水印在嵌入之前进行置乱,以增强其安全性。仿真实验表明,水印是不可察觉的,并能有效地抵抗一些图像处理攻击,尤其对JPEG压缩具有良好的鲁棒性。     

基于分块DCT和量化的图像盲水印算法

当前基于离散余弦变换(DCT)的图像数字水印方法大多为非盲的，水印一般嵌入DCT的中低频系数中，但却把DC分量排除在外。该文提出了一个基于分块DCT和量化的图像盲水印算法，将水印根据量化策略嵌入块DCT系数的DC分量中。该算法思想简单，步骤简便、容易实现。实验结果表明，该算法对嵌入的水印具有很好的透明性，对常见攻击如重采样、颜色抖动、平滑、加噪声和JPEG压缩等具有很强的稳健性。