数字图像水印嵌入和提取的平稳小波变换方法

提出一种基于离散平稳小波变换的变换域的数字图像水印嵌入和提取算法。本算法先将数字水印图像进行置乱变换(Arnold变换),然后将置乱后的水印图像嵌入到平稳小波变换后的图像中,最后将提取出的水印图像进行Arnold反置乱变换得到原始水印图像。由于本算法选择了合适的水印嵌入位置,实验结果表明,该算法不但使水印具有很好的不可见性,而且所嵌入的水印对一般的图像处理如噪声、滤波、旋转、压缩等有很强的鲁棒性。     

基于Arnold置乱的小波变换数字视频水印

提出了一种结合小波变换和Arnold变换的数字水印算法。首先用Arnold变换将水印图像置乱,然后将置乱后的水印图像,通过对视频关键帧图像的小波变换将其嵌入到视频的关键帧图像中,以完成水印的嵌入。Arnold变换是图像置乱常用的一种方法,对水印图像进行置乱处理能够提高其信息安全性,而且对于嵌入水印之后的视频帧来说,其抗剪切攻击等能力也会得到提高。将Arnold变换应用到视频水印中,可以使视频水印的安全性、可靠性以及水印嵌入的鲁棒性都得到有效提高。     

基于图像置乱的DWT数字水印算法

研究了一种结合Arnold变换的DWT数字水印算法,该算法先将嵌入的水印置乱加密,然后嵌入到进行了离散小波变换的宿主灰度图像中。通过仿真实验证明,该算法置乱效果好,对嵌入水印后的图像进行压缩、剪切、旋转、添加各种噪声均表现出较好的鲁棒性。     

一种小波域数字水印算法及其MATLAB仿真

该文提出了一种基于DWT域有意义二值图像数字水印的新算法。首先,利用Arnold变换对水印序列进行置乱,增强嵌入水印的安全性;再分别对原始图像和置乱后的水印进行离散小波变换,最后,在原始图像的中频子带图像中进行水印小波域的融合。试验结果表明,该算法嵌入的水印具有比较好的透明性和鲁棒性。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

一种基于小波变换的图像数字水印方法

提出一种结合置乱技术的小波域图像水印算法。利用Arnold置换方法对水印图像作时域上的变换，将秘图变换成无意义的图像，达到加密的效果，再根据提出的一种小波变换域的数字水印算法，将水印图像嵌入到小波变换的不同方位的重要系数当中，文中实现了标志图像水印。实验结果表明，该水印算法对图像处理有较强的鲁棒性。     

基于Arnold变换的均值量化的音频水印算法

本文讨论了Arnold变换的基础、均值量化的离散小波域变换(DWT),给出了一种基于Arnold变换的均值量化的音频水印算法。水印嵌入音频前,进行Arnold变换预处理,对水印信息置乱。然后对音频进行小波变换,在低频系数中,采用均值量化法将水印嵌入音频中。提取水印时,采用一种新的Arnold反变换进行反置乱,用与Arnold变换相同的迭代次数,无需计算Arnold变换周期。随后利用MATLAB软件设计该系统的实现过程。     

一种基于混沌和置乱的DCT域图像数字水印算法

文章提出了一种基于混沌和置乱的DCT(离散余弦变换)域图像数字水印算法。该算法是利用Arnold变换将水印图像进行置乱,然后利用logistic混沌技术生成混沌序列,加入到Arnold置乱后的水印图像中形成密文,最后嵌入到原始图像中的数字水印算法。实验结果表明此算法使水印的嵌入达到了较好的鲁棒性和不可见性。     

一种用于版权通知和保护的遥感图像水印算法

本文提出了一种用于版权通知和保护的遥感图像数字水印算法。算法以灰度图像作为可见水印及不可见水印,首先在空域中对遥感图像进行可见水印的嵌入,以实现版权通知功能;然后对图像进行小波变换,在小波域中嵌入不可见水印,以实现版权保护功能。水印提取采用与嵌入相同的逆过程,得到置乱的水印图像,采用一种新的Arnold反变换方法对水印进行反置乱,最终得到嵌入的水印图像。实验表明,嵌入的可见水印很难去除,不可见水印对图像的质量影响很小,并对常规处理具有较好的鲁棒性。     

一种基于Arnold变换和DWT的数字图像水印算法

数字水印技术是近年来图像保护技术研究领域的一个热点,本文结合Arnold置乱方法,提出了一种有效的数字水印方法.该算法先对水印信息进行Arnold置乱,再进行小波变换将得到的各子图嵌入到原始载体图像的L级小波逼近子图和细节子图.实验证明,该方法嵌入的水印不但具有很好的不可见性,而且对图像压缩、随机噪声、剪切等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的灰度水印嵌入算法

本文针对网络化数字媒体的版权保护提出了一种新的灰度水印图像嵌入到RGB彩色图像中的方法。首先将灰度水印图像进行置乱变换,再将置乱后的图像转换成二值序列,并将二值序列进一步分解成三个二值序列;然后将待嵌入水印的彩色图像分解成R、G、B三个分量,对每个分量分别作二级小波变换,得到小波变换的子带系数,再用奇偶判断法把三个二值序列的值分别嵌入各分量子带;最后用小波逆变换,恢复图像,合并三个分量,得到嵌入水印后的图像。仿真结果表明,本文方法有很好的透明性,且能有效的抵抗剪切、灰度调整、有损压缩等攻击。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

一种基于DWT域的数字水印算法

提出一种结合Arnold置乱技术的小波域灰度图像数字水印算法,将置乱后的数字水印嵌入到载体图像小波分解的低频和部分中高频系数上。实验证明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像加噪、压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。     

一种基于DWT域的数字水印算法

提出一种结合Arnold置乱技术的小波域灰度图像数字水印算法,将置乱后的数字水印嵌入到载体图像小波分解的低频和部分中高频系数上。实验证明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像加噪、压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。     

基于小波变换的数字水印技术

为了使水印具有更强的鲁棒性和更好的不可见性,本文提出一种基于小波变换的盲检测数字水印算法。基于多分辨率分解技术,首先利用Arnold置乱对水印进行加密,增强水印系统的安全性,然后结合人类视觉系统在小波高一级变换中选取嵌入位置,并通过对系数的改变实现水印的嵌入。实验结果表明,该算法有较好的不可见性,对一些常见的图像攻击操作也有较强的鲁棒性。     

利用Arnold变换和纠错编码实现的双水印策略

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像双水印算法,首先把RGB彩色图像转换为YIQ空间模型图像,并对提取的亮度分量Y进行离散小波变换;利用Arnold变换和纠错编码分别对两类水印进行了预处理,而后将它们作为水印以不同的方式嵌入到小波变换系数中,且实现了水印的盲提取。理论分析和实验仿真表明该算法对常见的水印攻击表现出了较强的鲁棒性。     

基于神经网络的小波域数字水印嵌入算法研究

提出一种结合神经网络将二值水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的新方法.为使算法具有更好的不可感知性和鲁棒性,进一步提高它的实用性,结合神经网络理论,创新地提出在小波域实现对数字水印嵌入.该方法是对宿主图像做离散小波分解,取分解后的近似分量作为嵌入位置.在其中随机的选取一些像素点及其邻域,利用神经网络对其进行建模及训练,通过修改其像素值嵌入水印信息.在嵌入之前对二值水印进行了Arnold变换来加密.实验结果表明,算法具有很强的抗几何攻击和承受其他图像处理操作的能力,不可感知性好,鲁棒性明显优于一般小波域嵌入算法,对数字水印的实现具有很强的参考价值.     

Imperceptible digital watermarking scheme in multiple transform domains

A novel imperceptible digital watermarking scheme in multiple transform domains is presented, where the cover image is dealt with by discrete wavelet transform (DWT), discrete cosine transform (DCT) and discrete fractional random transform (DFRNT), while the watermark image is scrambled by Arnold transform and logistic map. First the watermark is scrambled by the Arnold transform, then the row and the column of the resulting watermark are scrambled by the Logistic map, respectively. In addition, four sub-band images are generated from the host image by the two-dimensional discrete wavelet transform. The low-frequency sub-band images are divided into 8?×?8 small matrices, and a coefficient matrix is produced by performing the discrete cosine transform on each matrix. An intermediate matrix with the same size as the watermark image is constructed by the intermediate frequency coefficients. Then the discrete fractional random transformation is performed on the intermediate frequency coefficient matrix and the scrambled watermark is embedded into the discrete fractional random transformation domain. Compared with the previous schemes, the proposed digital watermarking scheme has stronger imperceptibility and robustness.