基于水印主成分的小波域数字水印方法

针对一类奇异值分解水印算法中存在严重的虚警错误、鲁棒性和透明性难以平衡的问题,提出一种基于水印主成分的小波域数字水印新思路。该方法首先将三级离散小波变换(DWT)作用于原始载体图像,再对三级逼近子图LL3运用奇异值分解(SVD),选择水印图像左奇异矩阵和奇异值矩阵的乘积作为水印主成分,最后借鉴果蝇优化算法(FOA)确定最优的水印嵌入系数,嵌入水印图像的主成分。实验结果表明,与传统的SVD图像水印算法相比,该方法在消除虚警问题的同时,也可使水印的鲁棒性和透明性达到最佳平衡。     

一种小波域数字水印算法及其MATLAB仿真

该文提出了一种基于DWT域有意义二值图像数字水印的新算法。首先,利用Arnold变换对水印序列进行置乱,增强嵌入水印的安全性;再分别对原始图像和置乱后的水印进行离散小波变换,最后,在原始图像的中频子带图像中进行水印小波域的融合。试验结果表明,该算法嵌入的水印具有比较好的透明性和鲁棒性。     

基于遗传算法的多小波数字图像水印算法

提出了一种基于遗传算法的多小波数字图像水印算法,在离散多小波变换(DMT)域中嵌入水印信息,利用遗传算法进行参数优化,提高水印图像的质量和水印的鲁棒性.实验结果表明,在利用遗传算法在GHM多小波变换域中嵌入水印比离散小波变换(DWT)域中嵌入水印更具有鲁棒性.     

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。     

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。     

基于DWT域对数量化索引调制的数字水印算法

为了提高水印的透明性和鲁棒性,解决QIM均匀量化不适用于非均匀信号的问题。引入μ律技术,将小波分解与对数量化索引调制结合,提出基于DWT域的对数量化索引调制数字水印算法。算法对原始图像进行离散小波变换,对变换后的近似部分系数运用μ律函数,再用QIM方法嵌入二值水印。选择合适的嵌入位置,通过对量化步长和参数进行讨论得到其最优值。仿真实验结果表明,该算法与以前的量化算法相比提高了水印的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、JPEG压缩等常见攻击具有更强的鲁棒性。     

基于人类视觉系统的小波域彩色图像水印算法

为提高水印的鲁棒性和透明性,提出一种基于小波变换域的水印算法。提取RGB图像的绿色分量并对其进行3层小波变换,将置乱处理过的水印图像嵌入已排好序的小波域水平方向细节子带大值系数中,通过计算所需的JND阈值,调整水印嵌入强度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性及水印透明性。     

基于超混沌和小波变换的鲁棒性水印算法

提出了一种基于连续超混沌系统和离散小波变换(DWT)相结合的鲁棒性数字水印算法。该算法利用连续超混沌系统产生的超混沌序列生成密码对水印图像加密,同时根据人类视觉系统(HVS)的特性,对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行多级离散小波变换后,将加密后的水印图像嵌入到宿主图像Y分量的DWT中频子带中。实验结果表明算法同时具有良好的鲁棒性和不可见性。     

基于超混沌和小波变换的鲁棒性数字水印算法

提出一种基于二维超混沌序列和离散小波变换（DWT）相结合的鲁棒性数字水印算法．该算法利用形式简单的二维离散超混沌系统产生的超混沌序列生成密码对水印图像加密，同时根据人类视觉系统的特性.对宿主图像在YIQ色彩空间中的Y分量进行多级离散小波变换后，将加密后的水印图像嵌入到宿主图像Y分量的DWT中频子带中．实验结果表明算法同时具有良好的鲁棒性和不可见性．     

一种使用机器学习方法的数字水印算法

针对目前数字水印算法存在的不足,本文将离散小波变换和奇异值分解相结合,提出了一种基于机器学习的图像数字水印算法.首先将载体图像进行一级小波变换,提取其低频子带图像对其进行4×4分块处理,然后对每一分块进行奇异值分解后嵌入水印,并提取特征向量用于最小二乘支持向量机的训练,训练好的最小二乘支持向量机用于自适应最大水印嵌入强度的计算以及水印的盲提取.实验选取三张512×512的标准测试图像以及64×64的二值水印图像对算法的透明性与鲁棒性进行测试.实验结果证明,图像具有很好的透明性,PSNR达到了63.71dB,针对旋转、剪切、JPEG压缩、高斯噪声等常规攻击手段时,算法能保持较强的鲁棒性.     

PERFORMANCE COMPARISON OF OPTIMIZATION TECHNIQUES ON ROBUST DIGITAL-IMAGE WATERMARKING,AGAINST ATTACKS

Increasing illegal exploitation and imitation of digital images in the field of image processing has led to the urgent development of copyright protection methods. Digital watermarking has proved to be the most effectivemethod for protecting illegal authentication of data. In this article, we propose a hybrid digital-image watermarking scheme based on computational intelligence paradigms such as a genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). The watermark image is embedded into the host image using discrete wavelet transform (DWT). During the extraction process, GA, PSO, and the hybrid combination of GA and PSO are applied to improve the robustness and fidelity of the watermarked image by evaluating the fitness function. The perceptual transparency and the robustness of both the watermarked and the extracted images is evaluated by applying filtering attacks, additive noise, rotation, scaling, and JPEG compression attacks to the watermarked image. From the simulation results, the performance of the hybrid particle swarm optimization technique is proved best, based on the computed robustness and transparency measures, as well as the evaluated parameters of elapsed time, computation time, and fitness value. The performance of the proposed scheme was evaluated with a set of 50 textures images taken from online resources of Tampere University of Technology, Finland, and the entire algorithm for different stages was simulated using MATLAB R2008b.     

基于分数阶小波变换与QR分解 的盲数字水印算法

通过对现有的盲数字水印算法的研究,本文提出一种新颖的基于分数阶小波变换(FRWT)和QR分解的盲数字 图像水印算法,相比于现有的基于DWT域数字图像水印方法,该方法兼具分数阶小波变换(FRWT)和DWT的优点,对数字水 印处理具有更高的灵活性。仿真结果表明嵌入水印后的宿主图像的峰值信噪比均高于40dB,充分说明该算法不仅可以很好 地平衡水印的不可见性,而且对几何攻击具有较好的鲁棒性。     

基于DWT最优多子图和SIFT几何校正的鲁棒水印算法

为提高水印系统鲁棒性,提出一种基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法。算法选择DWT变换后的多个子图作DCT变换,然后利用PSO算法寻找最优的多子图组合权重,利用扩展变换QIM原理嵌入和提取水印。为提高算法抵抗几何攻击的性能,提出基于改进SIFT的水印图像抗几何攻击方法,采用一种基于圆的特征点描述方法改进SIFT,然后在水印提取前通过SIFT特征点匹配进行几何校正预处理。实验仿真结果表明,在保证水印不可察觉的基础上,基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法的鲁棒性优于基于DWT单一子图的水印算法;加入改进SIFT算法的水印系统抵抗几何攻击的能力明显提高。     

基于离散小波—奇异值分解的多水印嵌入算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性, 解决数字水印对信号处理和几何失真比较敏感的问题, 提出一种新的以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字图像水印算法. 不同于常见的基于小波变换的数字水印技术, 该方案在原始图像离散小波变换的低频近似区域和高频对角区域中嵌入水印, 在图像的保真度和鲁棒性之间取得较好的折衷. 水印检测时, 将从低频近似区域和高频对角区域中提取出的水印进行比较, 选择效果较好的水印作为最终检测水印. 实验结果表明, 提出的多水印算法对于各种攻击具有较强的鲁棒性.     

基于混沌和HVS的小波域自适应图像水印算法

针对常规的小波域水印算法自适应性差的缺陷,提出了一种新的基于混沌和人类视觉系统的小波域自适应图像水印算法。首先对载体图像进行二级DWT变换;然后对特定的中频子带进行分块,并对每块做SVD分解;最后将Logistic混沌置乱后的二值水印信息嵌入到每块的最大奇异值中,嵌入的强度根据HVS原理自适应地进行调整。仿真实验表明,该算法不仅具有很好的不可见性,且对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性。     

基于CDMA扩频技术的图象水印算法

为了增强水印的稳健性和提高运算速度,提出了一种应用直接序列扩频的码分多址通信技术(DS-CDMA)的图象离散小波变换域水印算法.该算法先采用m序列优选对来生成正交的Gold序列集,然后将改进后的Gold序列对水印信息进行扩频,并形成互相叠加的.CDMA编码,最后将其嵌入到原始图象的DWT变换域.在水印提取时,则利用正交码的自相关函数特性来检测出扩频到Gold码的水印信息,从而实现了隐藏信息的盲检测.与已报道的同类算法的性能比较表明,应用该算法隐藏的水印信息量较大,且水印稳健性好.     

基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

人眼视觉特性与SIFT相结合的视频双水印算法

针对视频水印容易遭受几何攻击以及水印的鲁棒性与透明性的平衡问题,提出一种基于人眼视觉特性与尺度不变特征变换（SIFT）相结合的抗几何攻击视频双水印算法。首先获取视频序列中人眼视觉掩蔽阈值作为水印的最大嵌入强度。其次,将视频帧进行离散小波变换（DWT）,对中高频子带系数提出基于视频运动信息的自适应水印算法;针对低频子带,提出基于小波低频系数统计特性的抗几何攻击视频水印算法。最后,以SIFT作为触发器判断视频帧是否遭受几何攻击,对遭受几何攻击的视频帧利用SIFT的尺度与方向不变性进行校正,并对校正后的视频帧提取水印信号;针对非几何攻击的视频帧,直接利用中高频提取算法。所提算法与实时性视频水印算法——基于小波域直方图的视频水印（VW-HDWT）算法比较,峰值性噪比值（PSNR）提高了7.5%;与基于特征区域的水印算法相比,水印嵌入容量提高约10倍。实验结果表明,在保证水印透明度较好的情况下,所提算法对常规几何攻击具有较强的鲁棒性。     

一种基于混沌和独立成分分析的自适应多重数字水印算法

采用混沌和独立成分分析技术,提出了一种在小波域自适应嵌入多重数字水印的算法。首先根据一个混沌标签序列从原图像中抽取一子图像,并对其进行小波分解,然后将多个互相独立的混沌水印信号依次嵌入到子图像的中频小波系数中,并自适应确定嵌入强度。根据Newman-Pearson准则检测水印是否存在,若存在,采用独立成分分析的方法提取出水印并进一步判断是否为原始水印。水印的检测与提取过程都不需要原始图像。仿真结果表明该算法对各种常见的攻击有着良好的鲁棒性,有效地解决了数字产品的多著作权问题。