基于三维动画镜头数据和Cholesky分解的水印算法

三维动画因生动逼真、高信息量的优点,被广泛应用于影视广告及虚拟展示等领域。但随之引发的下载、拷贝,甚至修改作者、篡改信息等恶意行为越来越严重,给中国动漫行业在国际上的声望造成了极坏的影响。提出一种数字水印算法,将数字水印这种信息安全方法应用到三维动画领域,以保护三维动画的版权,水印的嵌入载体选择的是动画中的镜头数据。收集一部三维动画中的镜头数据,形成一个矩阵,对此矩阵进行Cholesky分解,得到一个下三角矩阵;把水印信息矩阵LU分解后的元素嵌入到下三角矩阵中,完成水印的嵌入;用更新后的下三角矩阵重构镜头数据矩阵;用新的镜头数据重新约束动画中的镜头,从而得到嵌入了水印的三维动画。通过对三维动画进行修改镜头、修改环境效果等攻击,验证得出算法具有较高的水印嵌入量、良好的隐藏性和抗攻击性,可以推广使用。     

基于三维动画权重参数和Jordan变换的水印算法

随着HTML5等技术的快速发展和广泛应用,对数字动画内容的保护成为重要研究课题。可在不可察觉性、良好的抗攻击性、水印高嵌入量之间保持良好平衡的数字水印算法是值得推广的算法。提出一种应用于三维动画的数字水印算法,利用Jordan变换和SVD分解得到奇异值特征矩阵。根据奇异值特征矩阵的元素值确定嵌入的位置,将水印信息嵌入到三维动画中的骨骼权重参数中,形成含有水印的三维动画。利用嵌入算法的逆过程和密钥从动画骨骼权重参数中提取出水印。仿真实验结果表明,该算法满足了水印的隐蔽性,表现出对常见攻击的强鲁棒性,信息安全得到了明显提升,可以应用到文化创意类动漫数字产品的版权保护中。     

一种三维网格模型的数字水印算法

研究数字媒体版权保护问题,由于三维网格模型数据量大,传统数字水印算法不能很好解决水印的不可见性和抗攻击性之间矛盾,安全性不高。为了更好保护数字媒体版权,提出一种新的三维网格模型的数字水印算法。采用奇异值分解将三维水印信号分解,降低数据复杂度,然后采用零水印算法进行水印嵌入和检测。仿真结果表明,网络模型算法嵌入的水印信息不仅具有很好的不可见性,而且能够很好抵抗模型的平移、剪切、旋转、等比例缩放以及噪声攻击,算法执行效率较高,能够满足实时性要求高的数字媒体版权验证。     

基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法

针对小波变换的不足,根据原始图像各子块对水印信息的适应程度不同,提出一种基于Arnold置乱和小波包分解的自适应水印算法。首先,该算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,然后对原始图像进行小波包分解,小波包分解能够提供一种更为精细的分解方法,将频带进行了多层次的划分,最后将水印图像嵌入到小波包分解后的子带中,水印的嵌入强度和嵌入位置均根据原始图像的内容自适应地决定,这样很好地解决了水印鲁棒性和不可见性之间的矛盾。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法．在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制．然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制,然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

SVD和DWT数字水印算法的应用研究

研究数字图像版权保护问题,由于数字媒体在网上易被复制篡改.针对单纯奇异值分解或小波变换水印算法均存在抵抗攻击差的难题.为了更好的保护数字图像版权,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.首先对水印图像进行置乱处理并对原始图像进行分块,从中找到符合要求的最佳水印嵌入子块,然后对所选择的最佳子块进行小波变换,对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各于块的奇异值中进行仿真.结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,克服了奇异值分解和小波变换水印算法缺陷,为设计提供了依据.     

基于小波变换和Tucker分解的彩色图像数字水印

提出了一种通过小波变换和Tucker分解将水印信息同时嵌入彩色图像R、G、B通道的水印算法。首先对彩色图像R、G、B三通道进行小波变换,然后将获得的三个低频系数构成三阶张量,再经过Tucker分解后获得核心张量,通过在核心张量中嵌入水印信息使得水印信息扩散到原彩色图像的R、G、B三个分量中。通过实验表明,本算法对于压缩、噪声、滤波、缩放等攻击具有一定的鲁棒性,并与在同样嵌入规则下,直接将Tucker分解应用于彩色图像的算法比较,该算法具有更好的稳定性。     

一种小波分解和离散余弦变换混合图像水印算法

提出了一种基于小波分解和离散余弦变换混合图像水印方案。算法以二值图案作为水印，将原图像和二值水印分别进行不同层次的小波分解，分解后的水印各分量伪随机置乱后分别嵌入到原图像相应分解层各分量的DCT域中。水印恢复时需借助原始图像信息，其过程是水印嵌入的逆过程，水印的存在性通过视觉观察和相似性度量两种标准来判定。实验证明该算法生成的水印具有很好的鲁棒性和透明性。     

基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法

针对现有可逆图像水印算法中嵌入量与图像视觉质量之间的矛盾,提出了一种基于多尺度分解与预测误差扩展的可逆图像水印算法。首先,对原始图像进行多尺度分解,将其分解为同质块和非同质块;其次,通过对同质块进行预测误差扩展来嵌入水印信息;最后,通过计算非同质块信息熵,根据嵌入水印信息量选择合适的非同质块,通过对选取的非同质块进行整数小波变换,在中高频中嵌入剩余水印信息。实验结果表明,该算法易于实现且完全可逆,能有效提高水印嵌入量,具有较高的视觉质量。     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

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.     

基于多小波变换和分块SVD的彩色图像水印算法

提出了一种基于多小波变换和分块SVD的非盲水印算法。选择彩色图像的饱和度分量作为水印的嵌入域,水印为有意义的灰度图像,水印经Arnold置乱后被嵌入到饱和度分量多小波变换的不同中频区域中。实验证明,该算法不仅对噪声、JPEG压缩、剪切及Photoshop处理具有很好的鲁棒性,而且能抵抗旋转、放缩和平移等几何攻击。     

基于深度图的3D-HEVC鲁棒视频水印算法

针对多视点加深度格式的3D视频中深度图鲁棒性不足的问题,提出了一种基于深度图的3D鲁棒视频水印算法。首先,将深度图不重叠的划分为4×4大小的块,计算每一块像素域的均方差,并设置一个阈值来区分纹理块和平坦块;其次,对纹理块计算区域块的能量值,根据计算的能量值设置一个阈值来选择性嵌入水印比特位;最后,获取每个块变换量化后的DC系数,根据获取的DC系数值构造3×3的可逆矩阵,对可逆矩阵进行QR分解,将水印嵌入在分解后的Q矩阵中。所提算法保证了平均峰值信噪比不变,且不同量化参数（QP）值（25、30、35、40）的重编码攻击下的平均误码率为14.9%。从测试的结果来看,该算法具有较好鲁棒性和嵌入容量,同时对视频的质量影响很小。     

量子图像水印技术在电力大数据中的应用

为保证电力大数据的安全和处理效果,本文提出一种基于量子图像水印技术的嵌入及提取方法。该方法首先将原载体灰色图像用量子表示,并利用量子小波变换四次分解原载体图像得到子图,再通过量子离散余弦变换对子图进行系数转换。通过对系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵,再利用量子广义Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并进行奇异值分解,从而实现量子水印的嵌入。嵌入的水印图像被分解后,每个像素的灰度信息为一个均衡的量子叠加态,测量后整幅图像为一个均匀的白噪声。水印图像的提取过程为嵌入的逆过程。仿真结果表明,相对经典图像水印,量子图像水印技术计算复杂度更低,计算速度更快,嵌入的水印图像具有很好的安全性,并且不影响载体图像的视觉效果。     

基于提升方案小波和混沌映射的盲水印算法

数字水印技术是多媒体信息安全领域的一个重要研究课题.在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种利用提升方案小波对载体图像进行多个金字塔分解,结合纹理块的确定方法选取小波系数,提高水印信息的嵌入量,结合新的混沌方法对水印信息进行映射加密嵌入.嵌入水印时,先对水印信息进行扩频,然后利用新的量化运算方法嵌入水印.实验结果表明,该算法简单高效,增强了水印信息的安全性,在抗JPEG压缩、锐化、扭曲变形、各种剪切等攻击上有很好鲁棒性,同时具有较好的透明性.     

广播监视中的安全视频水印算法

分析广播监视应用中对视频片段及水印的双重认证问题,基于三维离散小波变换,提出一种高安全性的鲁棒视频水印算法。该算法生成视频哈希值,并用私钥对版权信息和哈希值进行签名,由生成的签名和哈希值构建待嵌入的水印,以实现广播监视中对视频片段及水印的双重认证。理论分析和实验结果表明,该算法对于广播监视应用具有较好的安全性和鲁棒性。     

基于最低位有效算法和变化元素的矢量动画水印方案

提出一种充分利用矢量动画的矢量数据存储方式和时序特性的盲水印方案。首先,采用矢量动画相邻帧间变化元素的颜色值作为水印嵌入目标;然后,以最低位有效算法作为嵌入/提取算法,并将多组水印进行编码后嵌入到矢量动画中;最后,根据提取的多组水印进行相互验证、优化,得出准确的水印。理论分析与实验结果表明,所提算法易实现,具有良好的鲁棒性,能实现篡改提示效果,且能在载体播放时实时嵌入与提取水印。     

基于分形变换对比度因子的图像数字水印新算法

分形变换的独特原理使得必须研究针对其特点的水印算法,通过对图像分形变换压缩过程中有关参数的分析和试验,选择变换过程中值域块和其最佳匹配块之间映射关系的对比度因子参数进行调制实现水印的嵌入和提取,该算法能够在低计算复杂度下嵌入较大的水印容量而不会对图像质量产生可感知的影响,提取算法避免了水印信息不同步造成的信息丢失问题,提高了水印检测的准确度。实验结果证明了该算法的有效性。