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。     

基于NSCT-SVD的多重数字水印算法

针对现有水印算法难以抵抗多种类型攻击的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和奇异值分解(SVD)的多重数字水印算法。该算法采用不同的密钥对水印信息进行Arnold置乱,其宿主图像经过二层NSCT变换后得到大小相同的低频子带和高频子带。为提高算法鲁棒性,对各子带进行奇异值分解,将3个加密水印信息重复嵌入到具有最大奇异值的NSCT域低频和高频子带的子块中。在水印检测时,从3个提取结果中选取归一化均方误差最小的水印作为最终水印。实验结果表明,该算法能够有效抵抗JPEG压缩、椒盐噪声、剪切和中值滤波等多种类型的攻击,并且在保证水印不可见的前提下,提高了水印的鲁棒性和嵌入容量。     

硬C-means聚类和DT-CWT变换的数字图像水印算法

为了提高数字水印图像的鲁棒性,提出一种基于硬C均值聚类和双树复小波变换域的图像水印算法。该算法对载体图像进行一层双树复小波变换分解,利用人类视觉特性对其2个低频子带进行硬C均值聚类划分,确定可嵌入信息区域。将二值水印图像信号经过Hilbert曲线置乱和降维,形成一维信号序列。利用图像自身局部相关性,调节水印嵌入强度并修改小波系数值,实现将水印嵌入到可嵌入信息区域。实验表明,该算法具有良好的透明性且对压缩、剪切、噪声和滤波等几何攻击具有高鲁棒性。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法

文中提出了一种基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法。算法嵌入的水印信息是一幅二值图像,每位水印信息被连续多次嵌入宿主图像小波分解的低频子带。利用提取含水印图像小波分解的低频子图的特征点坐标集估计水印图像遭受的几何失真,根据估计的几何失真参数对受到几何攻击的水印图像进行校正,最后利用神经网络很好的非线性映射和自适应学习功能实现水印信息的盲提取。实验表明,算法对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性。     

小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法

提出了一种小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法,利用图像经离散小波变换后细各细节子带系数均值近似为零的特点,根据细节子带系数的局部方差,自适应地修改图像小波分解后某些细节分量的局部均值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时,在不借助原图像的前提下,实现水印的盲检测。水印信息是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明,提出的算法对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。     

基于纹理特征定位的数字图像水印算法

提出一种基于图像纹理特征锁定水印嵌入位置的水印算法。利用Canny算子在非采样Contourlet变换最高阶方向子带内筛选图像的纹理特征,将强纹理特征的位置作为水印嵌入的索引点。对非采样Contourlet变换的低频子带进行一级小波分解,在小波细节子带上分割N个圆环(N为水印信息长度)区域,根据索引位置在每个圆环区域内自适应地重复嵌入水印。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于Contourlet和SVD的鲁棒双水印算法

提出了一种Contourlet域的基于奇异值分解的鲁棒水印算法。综合Contourlet变换和奇异值的优点,选择宿主图像Contourlet变换后的低频子带和能量最大的高频子带作为水印嵌入子带,分别嵌入水印信息。水印提取时,从两个子带水印中选择NC值较大的作为最终提取的水印。实验结果表明,该算法在保证了不可见性的同时,对常规攻击和几何攻击均具有较强鲁棒性。     

基于DWT-SVD的图像盲水印研究

提出了一种新的基于离散小渡变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法.该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块,对每一块进行奇异值分解后,选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入经过Arnold置乱后水印信息.水印的提取不需要原始图像,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印.实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性、鲁棒性和安全性.     

基于混沌的Contourlet域抗几何攻击图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击性和自适应性,提出了一种基于混沌的Contourlet域抗几何攻击的自适应图像水印算法。首先对载体图像进行Contourlet变换,并对低频子带进行分块奇异值分解,然后根据HVS原理自适应地将混沌加密后的水印信息嵌入到每块的最大奇异值中;最后使用改进的Harris-Laplace算子提取含水印图像的特征点。水印提取时利用受攻击前后图像的特征点矫正图像的几何变形。实验表明,该算法对JPEG压缩、滤波、加噪、旋转、缩放和平移等常规的图像处理和几何攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于整数小波和位平面的零水印算法

提出一种基于位平面的数字图像零水印算法,将载体图像小波分解后,利用原始图像低频逼近子图的位平面和置乱后的水印图像得到构造图像,再加密成密钥图像。密钥图像被用来提取水印。算法简单,嵌入信息量大,并且有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的CDMA图像盲水印算法

提出了一种盲扩展谱水印算法,将水印信息重复的嵌入到图像多层小波分解的系数中.通过对数字图像小波变换结构的研究和分析,利用扩展谱将信息嵌入到LH和HL子带,结合噪声视觉函数在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡,提高了信息隐藏的安全性,并运用CDMA(Code Division Multiple Access)理论实现了水印信息的盲提取.大量的试验结果表明,该算法对于常见的图像处理操作,特别是对于JPEG压缩和多种噪声攻击有较好的鲁棒性.     

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印

提出了一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印算法。该算法首先对水印信息进行置乱以降低空间相关性,然后把原始图像进行三级小波变换。并将水印信息嵌入到原始图像的低频子带中,最后经三级小波反变换得到嵌入水印后的图像。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性。     

基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法

提出了一种新的基于SVD的小波域自适应量化盲水印算法;对有意义的二值水印图像进行预处理置乱后,该算法结合人类视觉系统特性采用不同的嵌入策略把0/1水印值分别嵌入到图像三级小波分解后的中低频子带和高频子带系数中,并结合小波零树原理在中低频子带进行嵌入水印,而在高频细节子带则利用奇异值良好的稳定性能来进行水印的嵌入;仿真结果表明:与传统的算法相比,该方法在针对高低频的多种攻击下具有良好的鲁棒性。     

一种基于混沌置乱和SVD的小波域盲水印算法

提出了一种基于混沌和奇异值分解相结合的数字水印算法.该算法对原始图像做离散小波变换后得到4个子带,并将低频子带(LL1)分成互不重叠的8×8分块,然后对每一块做奇异值分解,将混沌置乱后的水印信息嵌入每块中最大的奇异值中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性.     

基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法

为了提高数字水印产品的抗几何攻击能力,提出一种基于QR分解的Contourlet域抗几何攻击水印算法。该算法首先对宿主图像Contourlet变换后的低频子带进行分块QR分解,通过轻微修改各子块Q矩阵第一列第二行元素和第三行元素的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息,并且利用R矩阵对各子块进行相应的视觉失真补偿操作。在水印提取前,利用尺度不变特征变换SIFT特征点具有的旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像进行几何校正,恢复水印的同步性,使算法具备抵抗几何攻击的能力。实验结果表明,该算法的不可见性良好,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

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。     

基于几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法

为了解决当前图像水印技术难以抵御几何失真,使其鲁棒性较低与误检率较高的问题,提出了几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法.首先,引入Cat映射,对水印信息图像进行置乱;随后,借助非下采样Shearlet变换机制,对载体图像进行处理,获取低通子带和高通子带,并将低通子带分割为尺寸相同的小块;通过修改低通子带的Shearlet系数,建立水印嵌入机制,将水印信息植入到载体图像中,获取水印密文;构建几何失真图像训练样本,基于极谐变换,计算水印图像的极谐变换系数模,充分描述其鲁棒特征;基于模糊支持向量机,预测几何失真参数,对水印图像进行几何校正;最后,再次利用非下采样Shearlet变换处理校正水印图像,获取低通子带小块,设计水印提取方法,复原其水印信息.实验结果显示：与当前图像水印算法相比,所提算法具有更高的不可感知能力与鲁棒性,对于各种几何攻击,所提取技术的复原水印与初始水印的相关系数均要高于0.95.     

小波、混沌和图像迭代在数字水印中的应用研究

论文提出了一种基于混沌和图像迭代混合的小波变换数字水印算法,该算法首先把原始图像进行多级小波分解,得到其低频平滑子图作为水印载体,然后把这个载体子图与水印进行迭代混合,最后把这个混合子图与小波分解的其它子图进行小波重构,得到一个嵌入了水印的图像。混沌系统的初值敏感性保证了水印信息的安全性。同时,把水印迭代在原始图像的低频部分又确保了水印信息的鲁棒性。最后,实验结果也证明了该方法的合理性。     

基于DWT域的灰度图像数字水印算法

本文提出一种基于DWT域的灰度图像数字水印算法.该算法在对原始图像进行离散小波变换之前,首先将它进行Arnold置乱变换,然后再进行小渡分解,把分解后得到的高频子带系数(LH3)组成一个矩阵,对该矩阵进行奇异值分解(SVD),在奇异值分解的对角阵中嵌入水印.该算法采用有意义的灰度图像作为水印,极大地增加了嵌入水印的信息量.实验结果表明,水印对一般的图像攻击方法具有较强的鲁棒性.