基于小波域的彩色图像盲数字水印算法

稳健性是图像隐藏水印最基本的要求之一,而水印的嵌入强度、嵌入位置影响水印的稳健性.文中提出了一种基于离散小波变换的彩色图像盲数字水印算法.水印采用文本图像水印,为了保证水印的安全性,对水印图像进行混沌加密,将原始载体图像的蓝色分量进行3级小波变换,将加密后的水印自适应地嵌入到蓝色分量的最低层低频逼近的每一个系数中,水印嵌入强较大,而现有基于小波变换的算法大多将水印嵌入在各个方向的中频或高频系数中.在检测时,不需要原始图像,是盲检测.实验结果表明该算法很好地保持了图像质量,对常见的图像处理显示了很强的鲁棒性.     

基于DWT可定位和抵御剪切的水印方案

提出的数字水印算法将图像小波变换理论和分块技术相结合,在小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印。水印提取时,采用两种提取方案,不仅可以完全抵御剪切攻击,而且可以定位载体图像所遭受的攻击,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的。该算法易于实现,具有较好的实用价值。     

基于DWT可定位和抵御剪切的水印方案

提出的数字水印算法将图像小波变换理论和分块技术相结合,在小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印.水印提取时,采用两种提取方案,不仅可以完全抵御剪切攻击,而且可以定位载体图像所遭受的攻击,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的.该算法易于实现,具有较好的实用价值.     

基于Asmuth-Bloom门限方案的小波域数字水印技术

为了进一步提高水印系统的安全性,文章在小波域数字水印技术研究的基础上,引入密码学中秘密共享的思想,提出了一种在小波变换域中基于Asmuth-Bloom秘密共享门限方案实现的数字图像水印分存算法。算法首先将水印信息分成若干份,然后分别嵌入到图像小波分解后的不同子图里,水印嵌入的强度不超过小波变换域的临界可见误差(Just Noticeable Difference,JND)门限。提取时,只需要部分内容就可恢复原始水印。实验结果表明,该算法不但隐蔽性好,而且对图像剪切、压缩等多种攻击具有很好的稳健性。     

基于图像特征的小波域自适应水印算法

提出了一种基于图像特征的小波域自适应水印算法。该算法选用有意义二值图像为水印,把宿主图像分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中,在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中,该算法较好地实现了水印的隐蔽性和稳健性。为增强水印的安全性和稳健性,在嵌入前利用Arnold迭代变换将水印置乱。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。     

一种二维混沌加密彩色图像自适应水印算法

数字水印技术可以有效地保护数字产品的版权,维护数据安全。现有的数字水印方法大多数针对灰度图像,而较少研究彩色图像。但是与灰度图像水印相比,彩色图像水印含有更多的信息。因此,文中提出了一种二维混沌加密的彩色图像自适应水印算法。经过二维logistic混沌迭代生成加密水印。在水印嵌入过程中,把彩色图像亮度分量分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中,在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。     

一种二维混沌加密彩色图像自适应水印算法

数字水印技术可以有效地保护数字产品的版权,维护数据安全。现有的数字水印方法大多数针对灰度图像,而较少研究彩色图像。但是与灰度图像水印相比,彩色图像水印含有更多的信息。因此,文中提出了一种二维混沌加密的彩色图像自适应水印算法。经过二维logistic混沌迭代生成加密水印。在水印嵌入过程中,把彩色图像亮度分量分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中,在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。     

二维耦合映象格子混沌加密彩色图像水印

提出了一种二维耦合映象格子混沌加密的彩色图像自适应水印算法。该算法采用二维离散耦合映象格子混沌系统迭代生成加密水印。在水印嵌人过程中,把彩色图像亮度分量分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中。在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。     

基于奇偶量化的彩色图像盲水印算法

提出一种基于奇偶量化的彩色图像小波域的数字水印算法。首先对水印图像进行置乱处理,然后对图像进行翻转,最后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密。水印嵌入时,采用小波变换并利用奇偶量化规则将加密后的水印嵌入到载体图像蓝色分量最深层的四个子带中。水印提取时,不需要原始图像的参与,实现了盲提取。仿真实验和性能分析表明,该算法有很好的不可见性和鲁棒性,可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等攻击。     

彩色数字水印技术的研究

提出一种基于小波变换的彩色图像水印算法。通过对彩色水印进行分解、置乱、压缩等预处理过程来提高水印的透明性及鲁棒性;通过采用多通道、分区域及控制嵌入强度等方法来提高水印的鲁棒性及容量。采用Matlab对水印的嵌入及提取过程进行仿真,并对嵌入水印后的图像进行剪切、压缩、加噪等攻击测试。仿真结果表明该算法透明性好,具有较强的抗攻击能力。     

基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

一种抗剪切的DWT域多重音频数字水印算法

提出了一种能够抵抗剪切攻击的鲁棒性DWT域多重音频数字水印算法。该算法结合音频分帧技术及小波变换理论,将置乱、降维处理后的不同彩色数字图像信息嵌入到宿主音频信号的低频小波系数中,实现了多重彩色图像水印在宿主音频中的嵌入与提取。实验结果表明,该算法不仅能够较好地抵抗常规攻击,对剪切攻击也具有较强的鲁棒性,即使是在受到强剪切攻击后仍然能够提取出较清晰的(多重)水印信号。     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

一种使用机器学习方法的数字水印算法

针对目前数字水印算法存在的不足,本文将离散小波变换和奇异值分解相结合,提出了一种基于机器学习的图像数字水印算法.首先将载体图像进行一级小波变换,提取其低频子带图像对其进行4×4分块处理,然后对每一分块进行奇异值分解后嵌入水印,并提取特征向量用于最小二乘支持向量机的训练,训练好的最小二乘支持向量机用于自适应最大水印嵌入强度的计算以及水印的盲提取.实验选取三张512×512的标准测试图像以及64×64的二值水印图像对算法的透明性与鲁棒性进行测试.实验结果证明,图像具有很好的透明性,PSNR达到了63.71dB,针对旋转、剪切、JPEG压缩、高斯噪声等常规攻击手段时,算法能保持较强的鲁棒性.     

基于YIQ色彩空间的彩色图像盲水印算法*

提出了一种将彩色图像作为数字水印嵌入到彩色宿主图像中的新算法,用于图像版权保护。将彩色水印图像进行一维数字化处理,并将彩色宿主图像由RGB色彩模式转换成YIQ色彩模式,采用整数小波变换将彩色水印嵌入到彩色图像YIQ色彩空间的Y分量中。彩色水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验表明：该数字水印算法不仅具有良好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切、平滑滤波等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法

随着因特网的发展,数字水印技术被广泛应用于数字图像、音频、视频等多媒体产品的版权保护。按照水印检测的方式可把数字水印分为盲水印和明文水印。文中提出了一种基于小波变换和人类视觉系统的盲数字水印算法,首先将水印图像利用Arnold混沌映射进行置乱,对宿主图像进行小波分解,然后通过改变两个小波子带相应系数的大小关系来嵌入水印信息。其中对相应小波系数修改权值的设置,利用了基于小波域的人眼视觉系统的特点。提取水印不需要原始图像。实验表明该算法在抵抗JPEG压缩、剪切和盐椒噪声等攻击有比较好的鲁棒性。     

小波变换的低频数字水印

为了使水印具有更强的鲁棒性和更广泛的适应性,提出了一种基于Haar小波基的离散小波变换（DWT）的隐形水印算法。该算法根据数字水印小波基的选择与水印鲁棒性的关系,选取Haar小波基,并根据水印长度和人眼视觉特性,自适应地把图像进行相应的小波级数分解,并对最低层逼近系数分类,根据分类的结果将不同强度的水印分量嵌入到低频系数中。实验结果表明,该算法具有不可见性,经过某些图像处理操作和JPEG有损压缩后仍是鲁棒的。     

小波变换域图像水印嵌入对策和算法

稳健性是图像隐形水印最基本的要求之一.嵌入对策、嵌入公式、嵌入强度都影响水印的稳健性.提出了一个基于离散小波变换(DWT)的新的隐形水印嵌入对策.根据小波图像系数的分布特点和对小波系数振幅的定性、定量分析,水印应当首先嵌入小波图像低频系数,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序嵌入高频带.同时指出,水印嵌入到小波图像低频系数和高频系数需要用不同的嵌入公式.应用该嵌入对策,提出了一种把视觉系统掩蔽特性结合到水印编码过程中的自适应水印算法:将小波系数组织成小波块,采用一种新的方法将小波块分类,并根据分类的结果