一种DWT与DCT相结合的图像水印算法

文中提出了一种DWT与DCT相结合的灰度图像盲水印算法.该算法首先对二值有意义水印进行Arnold置乱以及logistic混沌加密预处理,其次对灰度载体图像进行二级小波分解,选取逼近子图LL2和细节子图LH2、HL2、HH2嵌入水印.嵌入时对4个子带分别进行分块DCT变换,然后运用改进型相交换中频系数的办法将预处理后的水印分块嵌入4个子带,不同的子带采取不同的嵌人强度,以增强鲁捧性和实现盲提取.实验结果表明,该算法对图像加噪、滤波、剪切、锐化、JPEC压缩、直方图均衡化等攻击有较强的鲁棒性.     

一种彩色图像的自适应灰度级数字水印算法

提出一种基于DWT(Discrete Wavelet Transformation)与DCT(Discrete Cosine Transformation)相结合的彩色图像自适应灰度级数字水印算法。算法首先将载体图像转入YIQ空间,取Y分量经2级DWT变换后的低频子带进一步作8×8分块DCT变换,根据各子块的AC能量自适应地确定水印嵌入强度。将作为水印的灰度图像在置乱后作4×4分块DCT变换,根据获取的各子块嵌入强度实现了灰度水印的自适应嵌入。实验结果表明算法对于常见的图像处理具有较强的鲁棒性。     

一种DCT变换域的鲁棒数字水印

提出一种以二值图像为水印的离散余弦变换(DCT)域数字水印算法,对水印图像进行Arnold置乱,用置乱次数作为提取时的密钥,将置乱后的水印图像和载体图像分别进行分块DCT。为了使嵌入的水印具有较强的鲁棒性,把水印的每个子块同时嵌入到多个载体图像的子块中,按照奇数块和偶数块分别将水印嵌入到直流分量和交流分量的中频系数中,实现水印的完全嵌入。实验结果证明,该算法具有良好的鲁棒性和不可见性,能够抵抗有损压缩、剪切、随机涂改和白噪声等攻击。     

基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

一种基于D-MR-DCT的彩色图像水印算法

提出一种基于D-MR-DCT域的彩色图像水印算法。算法首先选择彩色图像的绿色分量进行分块D-MR-DCT变换,提取每块四个子带的第一个系数组成新矩阵并对其进行D-MR-DCT变换,将经过置乱和分割的灰度水印的奇异值分别嵌入到D-MR-DCT变换得到的四个子带分解的奇异值中,经过相应的逆变换得到含水印图像。实验结果表明,算法提高了水印抗JPEG压缩的鲁棒性,并对添加噪声、几何剪切、图像缩放等具有良好的鲁棒性。     

基于DCT量化的彩色图像盲水印算法及其MATLAB实现

本文提出一种基于小波变换和DCT变换的彩色图像盲水印算法。将载体彩色图像进行空间转换和小波分解,通过量化,将置乱后的水印图像自适应嵌入到载体低频子带的DCT系数中。结果表明,该水印系统有较好的鲁棒性和不可见性。     

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。     

一种基于小波变换的灰度图像水印算法

本文提出了一种基于小波变换的采用灰度图像作为水印的盲水印算法,水印经过图像置乱后,把水印分解成8个二值位平面,选择高4位二值位平面嵌入到原始图像的中频子带.实验结论和攻击测试表明,本文所提议的算法对JPEG有损压缩和加性噪声等图像攻击有较强的鲁棒性.     

一种基于神经网络和小波变换的盲水印算法

提出一种新的运用神经网络将水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的数字水印算法。算法创新地提出选择水印嵌入点周围的8个邻域像素点作为神经网络的样本输入,这样可以更好地增强水印的透明性。该算法首先对宿主图像做离散小波变换,取低频子带作为嵌入位置,运用密钥随机选取水印的具体嵌入坐标,提取其邻域的像素点,利用建模好的神经网络对其进行训练,通过修改其像素值嵌入水印,提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。水印嵌入之前运用Amold变换进行了置乱处理。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于位平面分解技术的JPEG水印算法*

提出一种基于位平面分解技术的JPEG压缩水印算法。该算法首先对图像进行置乱变换;然后采用位平面分解技术对灰度水印图像进行预处理操作,将该灰度水印图像转换成二值信息流;最后把水印嵌入载体图像中。实验表明,该算法对于不同类型的攻击有较强的鲁棒性。     

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。     

一种改进的魔方数字水印算法研究

为了提高数字水印算法的安全性和鲁棒性,在研究了各种常见的水印算法优缺点的基础上,提出了一种改进的基于魔方概念的数字水印算法。首先通过魔方混沌算法将原始水印转化为噪声信号,以提高水印安全性。再结合离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)嵌入水印,以提高水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,在确保不可见性的基础上,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性。     

一种基于改进的分段DCT域多格式音频水印算法

针对因为格式种类庞大而导致音频文件数字水印的嵌入较复杂且繁琐的问题, 采取了利用FFMPEG将音频文件转换成一种统一格式而进行数字水印嵌入的方法, 其效率和效果有较大提高。对于水印算法提出了一种改进的分段DCT算法, 将二维的水印图像转换成一维数字序列并进行置乱加密和极化操作, 然后对数字音频信号作分段DCT变换, 根据每段的能量不同采取不同等级的嵌入强度, 其中选取四个不同等次的系数进行反复嵌入。实验仿真表明, 在经过格式转换后的音频文件与原始文件之间没有出现失真, 该算法在经过加入高斯白噪声、低通滤波、有损压缩等操作后仍具有很强的稳健性。     

基于遗传算法的图像数字水印

为了提高图像数字水印算法的实用性、顽健性及不可感知性，提出了一种改进的应用遗传算法的水印嵌入和提取方法。通过在DCT变换域中修改AC系数嵌入水印，可以提高嵌入速度，避免水印信息的损失；采用改进的遗传算法选择AC系数，同时优化嵌入水印后图像质量和顽健性这两个矛盾的因素。仿真结果表明，算法具有良好的抗攻击能力和不可感知性，节省约1/3的时间，提高了程序运行效率。     

基于DCT和SVD联合的数字水印算法

离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)都可以作为数字水印算法有效的工具,现提出了一种基于离散余弦变换和奇异值分解联合的数字水印算法,先对整幅图像运用离散余弦变换,将离散余弦系数按照"之"字型顺序绘制成4个象限,然后再对每个象限运用奇异值分解方法.实验结果表明本算法具有很好的稳健性,在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩后,嵌入的水印能被可靠的提取和检测.     

基于神经网络的灰度级数字水印嵌入技术

提出一种将灰度级数字水印嵌入到彩色图像中的方法。利用DCT变换，先将灰度水印编码成二值位流信息：用神经网络建立彩色图像中所选择的像素之间关系模型。最后，通过调整被选择像素点与模型输出值之间大小关系来嵌入水印的二值位流信息。采用信息放大技术，加强水印的嵌入强度。利用神经网络、DCT反变换，提取灰度水印。实验结果表明，该算法对目前JPEG图像压缩变换和某些图像处理操作具有极强的鲁棒性。     

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。     

基于分块DCT的自适应视频水印算法

在以往的离散余弦变换(DCT)水印嵌入算法中,选择直流系数嵌入能增加稳定性,但也会导致水印的不可见性较差。本文在DCT直流系数嵌入法的基础上进行改进,结合人类视觉系统模型(HVS),优先选择纹理强度大的DCT分块并自适应控制嵌入强度,能较好兼顾稳定性和不可见性。改进后的算法与改进前算法相比,数字水印的安全性、鲁棒性、嵌入量、不可见性、稳定性等各方面都有较大提高。     

基于3D-DCT和SVD的鲁棒彩色图像水印算法

在数字图像水印领域,水印算法主要集中于灰度图像,且提出的大部分彩色图像水印算法往往仅在亮度分量或在彩色图像的每一通道中嵌入水印,未能充分利用彩色图像的冗余空间,影响了水印的透明性和鲁棒性。针对此问题,提出了一种新颖的基于三维离散余弦变换和奇异值分解的彩色图像水印算法。算法先对水印图像进行预处理和对彩色图像进行互不重叠的分块;其次对每一分块进行三维离散余弦变换;最后选择对三维离散余弦变换系数的第一分量进行奇异值分解。嵌入水印时,对三维离散余弦变换系数第一分量的最大奇异值和第二分量分别采用量化和关系的嵌入方法嵌入水印。提取水印时,分别采用量化和关系提取算法提取水印并进行比较,选取相似值高的水印图像作为最终提取的水印。实验结果表明,提出的算法具有较好透明性的同时,具有抵抗常规信号处理和模糊、扭曲及锐化等攻击的能力。