一种基于DCT-SVD域灰度级的盲水印算法

本文首先应用Arnold变换和一种快速的Arnold反变换对水印图像进行加密,进而应用分块的量化SVD嵌入法对DCT块系数进行调整,提出了一种新的灰度级的盲水印算法,较好的解决了灰度水印鲁棒性和透明性之间的矛盾。实验结果证明,该算法对JPEG压缩、裁剪等常见的处理操作有较好的鲁棒性。     

基于Arnold置乱和小波变换的数字水印算法

深入讨论了基于Arnold置乱和小波变换的数字水印算法,使用Arnold变换将水印图像置乱,通过小波变换将水印图像和载体图像进行融合,完成水印的嵌入,实验证明该算法有较好的嵌入效果和鲁棒性。     

基于新型Arnold反变换的彩色数字图像水印

数字图像置乱及数字图像水印技术中广泛应用了Arnold变换，传统的Arnold反变换迭代周期性长，运算耗费大量的时间和内存，限制了它的发展。该文针对一种改进的新型Arnold反变换给出了它在不同环境下的不同实现算法，新算法减少了迭代计算的运算量。提出了一种新颖的数字水印嵌入和提取技术，把新算法应用于彩色数字图像水印，对水印进行各种攻击性实验以测试其鲁棒性，实验结果达到了预期的目标。     

基于DCT的数字图像水印技术研究

DCT是水印技术研究中目前使用最多最广的一种变换,也是最为广泛的一种水印策略应用,对DCT图像数字水印的研究具有实际意义。详细阐述了数字水印基本原理,分析DCT域数字水印算法,提出基于DCT域的数字图像盲水印算法。首先对水印图像预处理进行Arnold置乱变换,增强水印信息的安全性;其次,采用分块DCT域变换,选择中频系数嵌入水印信息,仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对压缩、加噪、剪切等攻击具有较好的鲁棒性,获得性能较好的水印算法。     

基于图像纹理复杂度的数字水印算法

针对变换域数字水印算法中水印信息鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,提出一种基于人类视觉系统特征的离散余弦变换(DCT)数字水印算法。对水印信息进行Arnold置乱变换,将水印信息量化嵌入到载体图像的DCT域直流分量中。实验结果表明,该算法能有效抵抗噪音干扰、裁剪和压缩编码等攻击,具有较好的鲁棒性。     

基于Arnold置乱的小波变换数字视频水印

提出了一种结合小波变换和Arnold变换的数字水印算法。首先用Arnold变换将水印图像置乱,然后将置乱后的水印图像,通过对视频关键帧图像的小波变换将其嵌入到视频的关键帧图像中,以完成水印的嵌入。Arnold变换是图像置乱常用的一种方法,对水印图像进行置乱处理能够提高其信息安全性,而且对于嵌入水印之后的视频帧来说,其抗剪切攻击等能力也会得到提高。将Arnold变换应用到视频水印中,可以使视频水印的安全性、可靠性以及水印嵌入的鲁棒性都得到有效提高。     

基于DWT和DCT域的二值图像数字水印算法

提出一种基于DWT和DCT域的有意义二值图像数字水印算法；利用Arnold变换对水印序列进行置乱，消除象素的空间相关性，增加水印的安全性；而结合小波变换和离散余弦变换的特性，将水印信息嵌入到图像变换域的低频和中频系数中，提高水印的鲁棒性和不可见性；实验证明该算法具有较好的抗压缩、抗噪音和抗剪切性。     

一种基于多变换域的数字图像水印算法

图像DWT最低频子图的稳定性好,DCT低频分量稳定性强,SVD值在图像中应用稳定,Arnold变换可加密图像;因此提出了一种新的数字图像水印算法,它应用Arnold变换加强水印安全性,并在DWT域中利用DCT变换和SVD变换的系数稳定性特征保证水印的鲁棒性。实验结果表明,算法很好地保持了图像质量,而且水印对于JPEG压缩、滤波、噪声污染、缩放、剪切等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性。     

一种基于混沌和置乱的DCT域图像数字水印算法

文章提出了一种基于混沌和置乱的DCT(离散余弦变换)域图像数字水印算法。该算法是利用Arnold变换将水印图像进行置乱,然后利用logistic混沌技术生成混沌序列,加入到Arnold置乱后的水印图像中形成密文,最后嵌入到原始图像中的数字水印算法。实验结果表明此算法使水印的嵌入达到了较好的鲁棒性和不可见性。     

数字图像水印嵌入和提取的平稳小波变换方法

提出一种基于离散平稳小波变换的变换域的数字图像水印嵌入和提取算法。本算法先将数字水印图像进行置乱变换(Arnold变换),然后将置乱后的水印图像嵌入到平稳小波变换后的图像中,最后将提取出的水印图像进行Arnold反置乱变换得到原始水印图像。由于本算法选择了合适的水印嵌入位置,实验结果表明,该算法不但使水印具有很好的不可见性,而且所嵌入的水印对一般的图像处理如噪声、滤波、旋转、压缩等有很强的鲁棒性。     

遗传算法在三维网格模型数字水印中的应用

在数字水印的研究中,为保护版权信息特性,提高精确性和抗噪能力,提出了一种遗传算法的三维网格模型变换域盲水印算法。先将三维模型转化为二维数值矩阵,然后进行二维分块DCT变换生成系数矩阵,利用遗传算法寻找满足适应度函数的最佳嵌入系数,适应度函数使嵌入水印后的模型变形最小。并要嵌入矩阵的位置信息及相应的DCT系数,进行仿真。结果表明,算法可抵抗平移、旋转、各向一致缩放攻击、顶点重排序攻击、噪声攻击。证明对简化方法具有一定的鲁棒性,为设计提供参考。     

基于DCT-Winograd快速变换的半盲水印算法

针对目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,提出了一种基于离散余弦变换与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法,将Winograd算法分解的对角矩阵与经过DCT变换的图像块相与,产生一个新的对角矩阵,再将数字水印嵌入到该对角矩阵中,最后通过相关逆运算提取水印.实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声等攻击皆具有较好的鲁棒性.     

基于小波包变换和离散余弦变换的双水印算法

为了使水印具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性,提出了一种基于小波包变换(WPT)和离散余弦变换(DCT)的双水印算法。该算法是在WPT域和DCT域,结合人眼视觉特性(HVS)在宿主图像小波包分解的高低频带,选择不同的方法分别嵌入一个水印,由于双水印充分利用了小波包高低频域的不同抗攻击能力和DCT域的聚能、去相关能力,从而增强了算法的鲁棒性。仿真实验表明,该双水印算法不仅具有较强的鲁棒性和不可视性,并有较大的水印添加容量和更广泛的适用性。     

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。     

一种新的基于量化的音频数字水印算法

文章提出了一种新的基于量化的音频数字水印算法,该算法首先将视觉上可辨的二值水印图像降为一维序列,再将水印序列伪随机排序,最后对数字音频信号进行分段DCT(离散余弦变换),水印信号通过量化处理过程嵌入到DCT变换后的系数中,提取水印信号无需使用原始数字音频信号。仿真实验表明水印是不可察觉的,经过mp3有损压缩、低通滤波、重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

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。     

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。