一种DCT域的最优均值量化盲图像水印算法

针对常规的图像水印算法不能很好地实现水印不可感知性和鲁棒性折中的问题,给出了一种最优均值量化盲水印算法.该算法首先对水印图像进行Arnold置乱,提高了水印的安全性;然后将载体图像进行8×8分块DCT(离散余弦变换),并根据均值量化原理将置乱后的水印嵌入到局部量化噪声值最小的图像子块中,提高了水印的不可感知性;最后水印提取时可以实现盲提取.实验结果表明,该算法对加噪、剪切、JPEG压缩、滤波等多种攻击都具有很强的鲁棒性.     

基于模运算的DCT域盲水印算法

本文提出了基于模运算的DCT域盲水印算法．算法首先对原图进行DCT分解，对分解的图像进行8＊8分块．其次．根据伪随机序列对水印和水印信息嵌入位置乱，将水印信号嵌在每一小块的低频系数上，并进行反变换．实验表明该算法具有不可见性和鲁棒性．     

基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法

设计了一种基于离散余弦变换的自适应盲视频水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将视频序列进行分帧,提取亮度分量作二维8×8DCT变换,将水印嵌入到DCT分块的低频系数中。水印的提取不需要原始视频信号和原始水印,实现了水印的盲检测。实验结果表明,水印的不可感知性很好,在抵抗椒盐噪声、高斯噪声、帧删除、帧剪切及高斯低通滤波等多种攻击时具有良好的鲁棒性。     

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UML2．0序列图的Web服务运行时验证方法

针对一般数字水印算法对于水印不可感知性和鲁棒性无法达到较好平衡的问题,提出了一种改进的DCT的自适应盲数字水印。嵌入水印的时候,根据云图的纹理和暗影特征,结合人类视觉系统(HVS),DCT块的DC分量利用奇偶量化法嵌入水印,AC分量利用确定固定系数法嵌入水印;提取水印的时候,利用盲检测方法。实验结果表明,提出的自适应盲数字水印不仅对常见的高斯噪声、椒盐噪声攻击具有很好的鲁棒性,而且较好地满足了水印的不可见性,同时减少了水印的嵌入和提取时间。     

基于DCT域的图像数字水印算法

提出了一种基于DCT变换的盲数字图像水印算法,主要思想是通过将原始图像分成8×8的子块,利用人眼视觉特性对分块进行分类,按分类将不同强度水印信号嵌入图像中。实验表明,该算法对常见的图像处理和噪声干扰具有较强的鲁棒性。     

基于DCT与DWT的音频水印算法

采用DCT和DWT两种方法相结合的抗同步攻击的鲁棒性数字音频水印算法,利用DWT的多分辨率特性以及DCT的解相关能力和聚能作用,并且在音频分段后引入同步技术,在保证不可感知性和稳健性的良好平衡下实现了水印的盲检测。使用纠错码技术进行水印的嵌入,以此来降低水印的检测错误率。在接收端进行盲提取。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和不可感知性。     

一种基于分块DCT变换和水印置乱的嵌入算法

本文提出一种以图像为水印的DCT变换的数字水印算法,为实现数字水印的嵌入后原始图像不会出现块效应,首先我们对水印图像进行了置乱,为使分块后每块水印图像能完整的嵌入到原图像每块的直流和低频分量部分,我们对水印和原始图像分别进行了4×4和8×8分块DCT变换,为了增加水印嵌入的鲁棒性,我们把水印的每个子块都同时嵌入到多个原图像的子块中。试验结果证明该算法具有较好的不可见性,鲁棒性和抗攻击性。     

自嵌入全盲鲁棒水印量化算法

为了提高图像水印的实用性,提出了一种自嵌入全盲鲁棒水印算法。首先,对原始图像进行DWT,将小波低频子带分成互不重叠的子块,对每个子块进行DCT,通过比较各个子块的直流系数与所有子块直流系数的均值之间的大小关系来产生特征水印序列,利用分段Logistic混沌序列对特征水印进行加密;然后,将加密后的特征水印序列通过奇偶量化规则自嵌入到原始图像小波低频子带每个子块的DCT低频系数中;最后,进行IDCT合成和IDWT产生含水印图像。该算法通过结合自嵌入加密的特征水印序列和盲提取认证水印序列达到全盲检测。实验结果表明,该算法对抵抗添加噪声、JPEG压缩及高斯低通滤波等常见的图像处理攻击均具有很强的鲁棒性。     

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.     

一种DCT域图象自适应公开水印技术

本文提出了一种基于DCT的图象自适应公开水印算法。该算法结合人类视觉系统屏蔽特性，通过不同强度地调整各8×8 DCT块内两个相邻中频系数间的大小关系，以自适应嵌入水印信号，真正实现了盲水印提取，且视觉因子的计算在空域内进行，算法复杂度低。实验结果表明该算法是有效的．在确保水印不可见的同时，对常见图象处理操作和一
些几何扭曲有较好的鲁棒性。     

高稳健性图像水印算法

提出了一个以8位灰度图像作为水印的DCT域水印算法。首先对以往的基于人眼视觉掩蔽特性(HVS)的块分类方法进行了改进，使其能更充分地挖掘载体图像的信息隐藏能力。在图像水印的嵌入方法上，将水印图像进行DCT变换，然后将DCT系数的低频分量嵌入到拉伸因子较大的块中。同时，对水印图像的DCT系数进行调整，使得各频率的能量基本相当，间接地提高了提取的水印图像的信噪比。实验结果表明，所提出的水印算法对多种攻击具有较好的稳健性，尤其对JPEG压缩、旋转和剪切攻击。其稳健性更明显。     

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。     

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。     

一种多变换结合的图像水印加载技术研究

研究了图像中数字水印加载的问题;针对以往基于空间域或者频率域水印图像加载保密性差,对原始图像造成破坏等缺陷,提出了一种综合利用不同变换域的优势,从而实现水印加载与提取的算法;首先利用图像乱序算法对需要加载的水印进行乱序编码操作;然后将图像分别进行离散小波变换和离散余弦变换,变换时特别针对小波系数的中频区域进行;再将乱序后的水印图像通过两组随机数添加到小波系数之上,实现水印的加载;由于利用多种变换域内的不同频率特点,因此能较其他单一的变换域或者空间域水印加载方法提供更为稳定有效的加载结果;试验结果显示文章方法能在不影响原始图像的观感条件下实现水印的有效添加,并且所添加的水印图像能有效地防止噪声、缩放、压缩及截取等图像预处理操作所造成的影响。     

一个新的基于DCT的自适应数字水印算法

本文提出了一个利用DCT系数的关系来进行水印嵌入和提取的算法。该算法利用人类视觉系统HVS的特点，通过巧妙调整DCT系数之间的相互关系来嵌入水印．从而使得图像在嵌入一个比较稳健的水印后的视觉失真尽可能最小。水印提取不需要原始图像。实验结果表明本算法的图像保真度较好，并对JPEG压缩、剪切等常见的图像处理方法具有较好的稳健性，并优于文献上的相关算法。     

DCT变换数字水印改进算法软件实现

在对DCT域中数字水印的嵌入算法研究的基础上，提出并通过软件仿真实现了在DCT变换后根据数据特性在各个频段分别嵌入水印的改进算法，实验证明该算法具有很好的视觉效果，是一种切实可行的数字水印算法。     

高清晰图象水印算法

提出了一个针对图象水印的DCT域的水印算法,该算法基于利用人眼视觉掩蔽特性(HVS)的块分类方法,对原有的此类方法进行了改进,更大挖掘了载体图象的信息隐藏能力。在图象水印的嵌入方法上,采取了将水印图象进行DCT变换从而可以利用各块比例系数的差异嵌入不同频率的DCT系数。同时,对各块的DCT系数进行调整,使得各频率的能量基本相当,间接地提高了信噪比。经过以上几个方面的改进,得到的水印具有很好的清晰度。     

HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法

提出了一种新的基于HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法.该算法采用彩色图像作为水印嵌入到原始彩色图像中.算法根据HSV颜色空间的特点,首先将RGB格式的彩色水印图像转换到HSV颜色空间内,然后分别将水印图像的H、S、V三层进行分块DCT变换,对每一个子块保留左上角的系数,将其它的系数替换为0,得到嵌入矩阵,使得嵌入的有效信息大为减少.再将原始彩色图像转换到HSV域内,对原始图像的H、S和V平面进行分块DCT变换后,将变换后的H、S、V层水印信息分别嵌入到原始图像的H、S和V层变换后的中频和低频系数中,最后通过DCT逆变换和颜色空间转换,将嵌入水印的图像转换成RGB的图像,得到嵌入水印的图像,完成水印的嵌入过程.水印图像小于载体图像,利用冗余嵌入提高了水印的鲁棒性.     

基于DCT算法的半脆弱数字水印算法研究

提出一种基于DCT 变换的半脆弱数字水印算法研究。该算法将原始图像进行分割,通过DCT 变换生成水 印,基于密钥生成矩阵并嵌入到图像块中。利用被篡改的图像半色调图和提取水印的差异进行篡改定位。实验仿真结果表 明,该算法篡改定位精度较高。