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。     

基于Hilbert扫描和SVD的小波域图像水印算法

为了提高水印的安全性、鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Hilbert扫描和SVD（Singular Value Decomposition,奇异值分解）的小波域图像水印技术。算法以一幅有意义的二值水印图像为水印信号。首先对原始图像进行一层小波变换,对低频分量进行图像分块,并对每一个图像块进行SVD。利用了SVD的单向非对称性和正交矩阵的性质,给出了一种自适应水印方案。同时,利用了Hilbert扫描能很好地保持图像空间局部连接性的特点。然后,利用图像的局部统计特征自适应地修改阈值,利用两个阈值严格控制系数的修改程度,使算法达到不可见性和鲁棒性之间的最优平衡。水印的提取无需原始图像的参与,达到了真正的盲水印。实验结果表明,该算法是有效的,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

基于小波掩模的自适应图像SVD水印算法

基于小波掩模给出了一种奇异值分解盲水印算法,算法自适应于图像特征。算法用重要小波系数确定不同图像特征对应的量化步长,以达到最大化水印嵌入强度的目的,在透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡。实验结果表明,对于常见的图像处理操作均有较好的鲁棒性。     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

基于DWT-SVD域鲁棒公开水印技术

大部分利用奇异值分解的水印算法都是将水印嵌入在奇异值上,即利用了奇异值的稳定性.研究发现,奇异值分解后U矩阵的某些系数之间也具有较强的相关性.将小波变换和奇异值分解相结合,改变这些系数的相互关系,可以嵌入水印,而且提取水印时完全不需要原始图像.实验结果表明,该算法对常规图像处理如JPEG压缩、噪声、滤波和诸如剪切、缩放、旋转、平移等几何变换都具有很强的鲁棒性.     

基于奇异值分解的Contourlet域稳健性数字水印算法*

提出了一种基于奇异值分解的Contourlet域数字水印算法。对置乱后的水印图像进行奇异值分解,在Contourlet域中选取合适的方向子带,利用得到的奇异值来调制系数矩阵,然后通过逆变换获取嵌入水印后的图像。在水印提取中只需要保存原始图像的奇异值,实现了水印的近似盲提取。最后,进行了一系列的攻击实验,证明了与传统小波域水印算法相比,该算法的不可见性和鲁棒性都有了较大的提高。     

一种新的基于奇异值分解的图像数字水印算法

图像数字水印优化,增强了水印的抗攻击能力.在一类基于奇异值分解的数字水印算法中,若将水印嵌入图像矩阵的最大奇异值,降低了图像的鲁棒性.为提高图像和水印的鲁棒性,根据奇异值分解的特性,结合Aronld变换的分散攻击和人类视觉系统寻找最优嵌入强度的良好性能,提出了一种新的自适应图像数字水印算法.首先将图像分块,然后计算得到每块图像的最大奇异值,再将经Amold变换后的水印结合通过人类视觉系统技术得到的水印强度嵌入最大奇异值,从而得到带水印的图像.通过仿真分析比较表明,在一定程度上提高了图像的视觉质量和水印的鲁棒性,是较有效的一种算法.     

基于小波变换的SVD数字图像水印算法研究

提出一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法,针对数字图像的特点,充分利用人类视觉系统(HVS)的特性和图像奇异值的稳定性,先将原始图像进行两级小波分解,再将得到的概貌系数进行奇异值分解,然后利用加性准则修改原始图像的奇异值信息,实现水印的嵌入.MATLAB仿真结果表明,改进算法在保证水印不可感知性的基础上,对常规攻击如JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、缩小、放大、旋转等的鲁棒性较强,可用于版权保护.     

一种基于奇异值分解的鲁棒水印算法

该文提出了一种基于奇异值分解的算法,用于提高水印的鲁棒性。在该算法中,首先,对原始载体图像进行分块的奇异值分解,然后把经过Logistic映射产生的混沌序列调制的水印信号嵌入到分块的奇异值分解的最大系数中的十位数字上去。实验结果表明,该算法对各种攻击具有较强的鲁棒性。     

增强奇异值分解的自适应零水印

目的 针对增强奇异值分解（BN-SVD）中引入最抗攻击缩放比例的参数β,需要进行大量的实验来获取且存在随机性的问题,提出一种增强奇异值分解的自适应零水印算法。方法 首先对原始图像进行不重叠分块,每一个子块都做斜变换处理,再分别对斜变换后得到的每一个块矩阵进行增强奇异值分解,依据每一个块矩阵的最大奇异值与整体最大奇异值均值的大小关系构成特征向量;对水印图像进行Arnold变换和混沌映射得到二次加密的水印图像;最后利用特征向量与二次加密后的水印图像做异或运算构造零水印;利用天牛须优化算法（BAS）中的适应度函数循环迭代自适应确定参数β,更好地解决奇异值分解（SVD）算法在水印的提取时存在的虚警率和对角线失真的问题。结果 仿真实验结果表明,在JPEG压缩、噪声、滤波、旋转、剪切以及混合攻击下,提取水印图像与原水印图像的归一化系数NC值均可达到98%以上,性能较好。结论 利用BAS算法自适应地确定BN-SVD中参数β,找到最佳抗攻击缩放比例,增强了图像的奇异值,降低了图像矩阵在受到攻击时的敏感性。有效地解决奇异值分解带来的对角线失真和虚警错误的问题,最终提高了算法的鲁棒性。     

A novel hybrid of DCT and SVD in DWT domain for robust and invisible blind image watermarking with optimal embedding strength

To optimize the tradeoff between imperceptibility and robustness properties, this paper proposes a robust and invisible blind image watermarking scheme based on a new combination of discrete cosine transform (DCT) and singular value decomposition (SVD) in discrete wavelet transform (DWT) domain using least-square curve fitting and logistic chaotic map. Firstly cover image is decomposed into four subbands using DWT and the low frequency subband LL is partitioned into non-overlapping blocks. Then DCT is applied to each block and several particular middle frequency DCT coefficients are extracted to form a modulation matrix, which is used to embed watermark signal by modifying its largest singular values in SVD domain. Optimal embedding strength for a specific cover image is obtained from an estimation based on least-square curve fitting and provides a good compromise between transparency and robustness of watermarking scheme. The security of the watermarking scheme is ensured by logistic chaotic map. Experimental results demonstrate the better effectiveness of the proposed watermarking scheme in the perceptual quality and the ability of resisting to conventional signal processing and geometric attacks, in comparison with the related existing methods.     

多重水印嵌入的DWT-SVD音频公开水印算法

提出了一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）域与奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的多重嵌入数字音频水印算法.算法在嵌入水印前采用混沌加密与图像置乱对水印进行双重加密,在选取音频载体的多段数据中,利用DWT的多分辨率特性与SVD值稳定特性的特点,先对各段数据进行多级DWT变换,然后在低频部分选取连续的若干个系数组成矩阵,并对矩阵进行SVD分解,再把加密后的每位水印信息采用量化方法嵌入到SVD值中,实现了水印的多重嵌入.实验表明,该水印方法效率高,透明性好,对常见的音频信号处理具有较强的鲁棒性.     

基于CT-SVD彩色图像盲水印方案

介绍了采用Contourlet变换的多尺度性、多方向性和SVD分解的稳定性特征对彩色图像嵌入数字水印的方法.先将RGB空间彩色图像转换为YUV空间,对明亮度分量Y进行Contourlet变换得到不同尺度不同方向上的系数,然后为了满足水印的不可见性和稳健性,对低频系数进行分块SVD分解,根据二值水印值修改左奇异矩阵U.     

实离散分数Krawtchouk变换及其在数字图像水印中的应用

目的 传统Krawtchouk变换处理图像时存在变换域信息表示单一、不可调节等问题,传统分数阶Krawtchouk变换处理实信号表示有冗余等问题。为了构造更加灵活的图像变换域表示,提出了实离散分数阶Krawtchouk变换,并应用于数字图像水印。方法 利用对传统Krawtchouk变换矩阵特征值分解的方式,通过对分解后的特征值矩阵的实矩阵分数化构造得到了实离散分数阶Krawtchouk变换的变换矩阵,从而构造出实离散分数阶Krawtchouk变换。然后,利用所提变换从实数域变换到实数域这一特性,提出了在实离散分数阶Krawtchouk变换嵌入水印信息的图像水印算法。算法采用了图像分块处理的方式,对每个图像块的实离散分数Krawtchouk变换系数进行奇异值分解,将水印信息嵌入奇异值分解矩阵中,然后进行逆向实离散分数阶Krawtchouk变换得到嵌入水印后的图像。结果 通过比较所提实离散分数阶Krawtchouk变换域水印算法和传统Krawtchouk变换域水印算法,提取水印的平均错误率在中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放攻击下,分别降低了12.39%、10.04%、18.50%、71.49%和17.60%。结论 实验结果表明,提出的实离散分数阶Krawtchouk变换域水印方案对中值滤波、均值滤波、高斯滤波、JPEG压缩和缩放等多种信号处理攻击具有较好的鲁棒性。     

基于Schur分解的Contourlet域水印方案

基于奇异值分解的数字水印方案计算量大、算法实现困难,为此,提出一种基于Schur分解的Contourlet域数字水印方案。将载体图像进行Contourlet变换,利用矩阵分裂理论得到分块对称矩阵,对每个对称矩阵进行Schur分解得到对角矩阵,通过量化对角元素的方法实现水印嵌入。水印提取是嵌入的逆过程。实验结果表明,该水印方案嵌入和提取的速度快,具有较好的不可见性和鲁棒性。     

An SVD-based image watermarking in wavelet domain using SVR and PSO

The paper presents a novel blind watermarking scheme for image copyright protection, which is developed in the discrete wavelet transform (DWT) and is based on the singular value decomposition (SVD) and the support vector regression (SVR). Its embedding algorithm hides a watermark bit in the low–low (LL) subband of a target non-overlap block of the host image by modifying a coefficient of U component on SVD version of the block. A blind watermark-extraction is designed using a trained SVR to estimate original coefficients. Subsequently, the watermark bit can be computed using the watermarked coefficient and its corresponding estimate coefficient. Additionally, the particle swarm optimization (PSO) is further utilized to optimize the proposed scheme. Experimental results show the proposed scheme possesses significant improvements in both transparency and robustness, and is superior to existing methods under consideration here.     

Audio watermarking in transform domain based on singular value decomposition and Cartesian-polar transformation

This paper presents an audio watermarking scheme in fast Fourier transform (FFT) domain based on singular value decomposition (SVD) and Cartesian-polar transformation (CPT). In our proposed scheme, initially the original audio is segmented into nonoverlapping frames. FFT is applied to each frame and low frequency FFT coefficients are selected. SVD is applied to the selected FFT coefficients of each frame represented in a matrix form. The highest singular values of each frame are selected and are decomposed into two components using CPT. Watermark information is embedded into each of these CPT components using an embedding function. Experimental results indicate that the proposed watermarking scheme is highly robust against various signal processing attacks. In addition, the proposed scheme has a high data payload. Moreover, it outperforms state-of-the-art audio watermarking methods in terms of imperceptibility, robustness, and data payload.     

A new robust reference watermarking scheme based on DWT-SVD

This paper presents a new semi-blind reference watermarking scheme based on discrete wavelet transform(DWT) and singular value decomposition(SVD) for copyright protection and authenticity. We are using a gray scale logo image as watermark instead of randomly generated Gaussian noise type watermark. For watermark embedding, the original image is transformed into wavelet domain and a reference sub-image is formed using directive contrast and wavelet coefficients. We embed watermark into reference image by modifying the singular values of reference image using the singular values of the watermark. A reliable watermark extraction scheme is developed for the extraction of watermark from distorted image. Experimental evaluation demonstrates that the proposed scheme is able to withstand a variety of attacks. We show that the proposed scheme also stands with the ambiguity attack also.     

Optimized gray-scale image watermarking using DWT–SVD and Firefly Algorithm

This paper presents an optimized watermarking scheme based on the discrete wavelet transform (DWT) and singular value decomposition (SVD). The singular values of a binary watermark are embedded in singular values of the LL3 sub-band coefficients of the host image by making use of multiple scaling factors (MSFs). The MSFs are optimized using a newly proposed Firefly Algorithm having an objective function which is a linear combination of imperceptibility and robustness. The PSNR values indicate that the visual quality of the signed and attacked images is good. The embedding algorithm is robust against common image processing operations. It is concluded that the embedding and extraction of the proposed algorithm is well optimized, robust and show an improvement over other similar reported methods.