基于系数关系的DCT域数字图像水印

提出了一种DCT域的数字图像盲水印算法,该算法将图像进行8*8分块后对各块图像进行DCT变换。之后将水印信息嵌入到选取的中频系数之间的关系中;提取水印时不需要原始图像,实现了盲检测;而且水印嵌入位置可由密码控制,增强了算法的保密性和灵活性;不可感知性和鲁棒性可调。仿真实验结果表明该算法在保证水印不可感知性的情况下,对一些常见的恶意攻击具有良好的鲁棒性。     

一种基于纠错编码技术的盲数字水印算法

目前基于离散余弦变换的图像数字水印技术水印大多都不能盲提取.提出一种基于量化的鲁棒性数字水印技术.首先,对水印信息进行纠错编码提高水印的鲁棒性,并通过Arnold置乱对水印信息进行加密;然后将原始载体图像经过8×8分块DCT变换后,根据预处理后的水印数据量选定水印嵌入位置;最后对DCT系数进行量化同时完成水印信息的嵌入.本算法实现了水印的盲提取.实验表明,文中水印方法实现简单,具有较好的稳健性和不可见性,能有效抵抗噪声、JPEG有损压缩、滤波等恶意攻击.     

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.     

一种带纠错编码的小波域自适应盲水印算法

文中提出了一种小波域自适应盲水印算法。该算法具有如下特点：（1）以图像局部相关特性为基础,采用块均值量化策略;（2）以人眼视觉掩蔽特性为基础,将小波系数块进行分类,不同类的块选取不同的量化步长,并且水印嵌入过程中块内系数的改变量自适应于系数本身大小;（3）利用纠错编码和混沌置乱对水印信息进行调制,以提高水印的鲁棒性。该算法在检测时不需要原始图像,实现了盲检测。实验结果表明,该方案能很好地抵抗JPEG压缩,叠加噪声,裁剪等攻击,具有良好的鲁棒性和透明性。     

一种带纠错编码的小波域自适应盲水印算法

文中提出了一种小波域自适应盲水印算法。该算法具有如下特点：（1）以图像局部相关特性为基础,采用块均值量化策略;（2）以人眼视觉掩蔽特性为基础,将小波系数块进行分类,不同类的块选取不同的量化步长,并且水印嵌入过程中块内系数的改变量自适应于系数本身大小;（3）利用纠错编码和混沌置乱对水印信息进行调制,以提高水印的鲁棒性。该算法在检测时不需要原始图像,实现了盲检测。实验结果表明,该方案能很好地抵抗JPEG压缩,叠加噪声,裁剪等攻击,具有良好的鲁棒性和透明性。     

基于JPEG压缩的水印算法

提出了一种基于JPEG压缩的盲水印算法.在算法中首先对水印图像进行纠错编码和置乱变换双重预处理技术,提高水印自身抵御攻击的能力.水印嵌入是在量化的过程中进行,并根据各块的特征确定嵌入强度,以保证嵌入图像后的视觉效果;水印的提取不需要原始图像的参与,实现了盲水印检测.实验结果表明该算法有很好的抵御JPEG压缩的性能,对于噪声等也有较好的鲁棒性.     

基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法

为了提高变换域数字水印的鲁棒性,提出一种基于QR分解的Contourlet域鲁棒盲水印算法。该算法首先对二值水印图像进行Arnold置乱预处理,然后对宿主图像进行Contourlet变换,提取低频子带进行不重叠的分块,最后对每个子块依次进行QR分解,采用自适应量化策略在上三角R矩阵的第1行元素上重复嵌入1 bit水印信息。在水印提取时,根据多数原则从每个子块提取相应的1 bit水印信息。实验结果表明,该算法在取得良好不可见性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、缩放和剪切等多种攻击具有较强的鲁棒性,并且可以实现水印的盲提取。     

基于分形编码的遥感图像数字水印技术研究*

将基于分形编码的水印算法应用于遥感图像的版权保护.该算法特点是提取水印时不需要原始图像信息,算法是盲的;以二值图像作为水印,水印信息量大;在嵌入操作前,对二值水印图像进行了Arnold置乱,提高了算法的鲁棒性.实验表明该算法具有较好的鲁棒性,为遥感图像的版权保护提供了有效算法.     

一种基于均值量化的公钥音频水印方案

提出了一种基于均值量化的公钥音频数字水印方案.该方案首先把两幅不同的图像经过混沌映射产生的随机序列进行置乱处理,而后对置乱图像降维,进行哈达玛编码,最后通过均值量化的方法嵌入到原始音频载体.实验分析表明,实验证明本文提出的基于公钥的数字音频水印算法鲁棒性和不可感知性都比较好.在算法引入第三方的权威机构可以在网络中设置版权监视,可以有效判定版权归属.     

基于JPEG压缩的水印算法

提出了一种基于JPEG压缩的盲水印算法。在算法中首先对水印图像进行纠错编码和置乱变换双重预处理技术，提高水印自身抵御攻击的能力。水印嵌入是在量化的过程中进行，并根据各块的特征确定嵌入强度，以保证嵌入图像后的视觉效果；水印的提取不需要原始图像的参与，实现了盲水印检测。实验结果表明：该算法有很好的抵御JPEG压缩的性能，对于噪声等也有较好的鲁棒性。     

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。     

一种基于超混沌的图像零水印算法

针对已有的零水印算法鲁棒性差、安全性低的问题进行了研究,提出了一种基于超混沌的图像零水印算法,首先利用Chen三维超混沌系统对水印信息进行加密预处理,通过解析各个位平面在分解后对图像的影响,将载体图像中的最低有效位初始化为零;采用块均值二值量化的方法进行特性提取;最后通过对加密水印与Anorld置乱后的特征矩阵进行异或处理得到零水印。仿真攻击实验及与以往零水印算法对比表明,该算法在保持鲁棒性良好的同时,能够抵御噪声、滤波、压缩、剪切等多种攻击。     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

基于DWT的彩色图像鲁棒盲水印新算法

本文提出了一种基于小波域低频系数量化的彩色图像鲁棒盲水印新算法.首先将RGB彩色宿主图像转换为YCbCr颜色空间,然后对亮度分量Y进行三层小波分解,采用适当的量化间隔对低频逼近子带LL3进行均值量化,根据量化系数的奇偶特性再与二值图像置乱转化后的水印序列进行异或运算,从而把水印嵌入到亮度分量的逼近子带中.仿真实验结果表明,本文提出的算法对JPEG/JPEG2000压缩、添加噪声、滤波、剪切、像素移位等多种攻击有较强的鲁棒性,透明性好,并且能实现水印的盲提取.     

基于邻域均值关系的Contourlet域量化水印算法

提出了一种基于邻域均值关系的Contourlet域量化水印算法。原始图像经过Contourlet变换,分解为一系列多尺度、局部性、多方向性的子带,对原始水印图像进行Arnold置乱加密,从分解的多方向高频子带中选择能量较大的子带作为嵌入区域,根据系数与邻域均值关系选择嵌入位置,用量化的方法修改嵌入位置的系数,达到嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始图像,实现了盲提取。实验结果表明,该水印算法不仅具有较好的不可见性,而且对加噪、JPEG压缩、滤波、剪切等攻击具有较强的鲁棒性。     

基于DCT与分形理论的遥感影像鲁棒水印算法

提出一种基于DCT和分形理论的遥感影像数字水印算法.首先利用分形技术确定自相似块作为水印嵌入区域;然后对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将其扫描为一维序列;最后,对所选自相似块进行DCT变换,并将水印嵌入其中频系数.实验证明本文算法易于计算和实现,算法实现盲检测且有效提高了水印的不可见性,对JEPG压缩、滤波和叠...     

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。     

基于SVD和小波包分解的自适应鲁棒水印算法

针对当前水印鲁棒性和透明性矛盾的问题,提出了一种基于奇异值变换(SVD)和小波包分解的自适应鲁棒水印算法,对二值水印图像进行Arnold置乱预处理,以增强水印信息的安全性。在水印嵌入过程中,将原始宿主图像分为8×8子图像块,并对每一子块进行小波包分解。根据人眼视觉特性和图像块自身的亮度以及纹理特征确定最佳量化步长,将水印信息通过量化调制的方法自适应地嵌入至相应高低频区域的奇异值中。实验结果表明,该算法在具有良好透明性的同时,对JPEG压缩、加噪、滤波、几何攻击等常见的攻击方式也有着较强的鲁棒性。     

一种简单有效的彩色图像数字水印算法

本文提出了一种新的彩色图像数字水印算法。首先将图像转换到,在亮度分量Y中做的分块DCT变换,通过修改中频区域中的DCT系数来嵌入经过置乱操作的二值水印图像信号。嵌入和提取水印时采用了一种量化的方法,在保证算法不可见性的同时又具有较好的鲁棒性。该算法是一种盲水印算法,使用过程中不需要提供任何额外的信息,实现方法简单,性能良好,在实际应用中具有一定的价值。