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。     

一种基于三种变换的图像盲水印算法

变换域数字水印技术是当前的一个研究热点。将DWT和DCT两种变换结合,并把Amold变换引入到两种变换域数字水印系统中。提高数字水印的隐蔽性和稳健性。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,对于各种攻击具有较强的鲁棒性。     

基于变换域和HVS的数字水印算法研究

结合混沌序列,本文提出一种基于变换域和HVS模型的图像数字水印算法.该算法将载体图像作8×8的分块DCT变换,利用混沌映射得到的混沌序列,来确定水印信息嵌入的位置,然后将水印图像经过Arnold变换,并把水印图像序列添加到数字图像的DCT的中频系数中,从而得到含数字水印的图像.很多算法不能兼顾鲁棒性和透明性,但该算法很好的解决了这个问题,具有很高的应用价值.     

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DCT的半脆弱水印算法

数字水印技术成为多媒体信息安全研究领域的一个热点问题.对变换域DCT(discrete cosine transform)域的半脆弱性的数字水印算法进行了研究.该算法首先生成数字水印:水印图像是灰度图,根据特定的分组表及公式将所有系数进行分组,进而生成二进制水印信息;然后将宿主图像进行基于分块DCT变换,最后将水印信息嵌入到各分块DCT域的中低频系数中.该算法对一些常见的图像处理具有一定的鲁棒性,同时具有一定的检测篡改的能力,可以定位到空间域的8*8块.试验结果验证了该方法的有效性.     

鲁棒水印算法研究

数字水印技术是解决数字媒体版权保护的有效方法。对数字图像水印算法进行研究,探索提高数字水印性能的方法,提出了一种基于Arnold变换加密的数字水印新算法。利用Arnold变换对图像水印进行置乱,不但提高了水印信息安全性而且提高了其抗攻击性;结合人类视觉系统(HVS)的特性和数字图像常规处理特点,对水印在原始宿主图像DCT域中的嵌入位置进行选择,利用扩频原理实现水印的嵌入。仿真实验结果证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

一种鲁棒的自适应DCT域数字水印算法

离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)是数字信号处理技术中最常用的频域变换之一,本文的数字水印算法就是基于离散余弦变换域的算法.本算法以有意义图像作为水印信息,置乱后自适应嵌入到DCT变换后的载体图像,通过计算每块图像的方差确定嵌入信息的块;根据水印信息量的大小决定嵌入块的数量;由密钥产生嵌入的位置.实验证明本算法具有很好的鲁棒性.安全性和不可见性,不失为一优良的数字水印算法.     

DCT域加密自适应数字水印算法*

针对常规的DCT域数字水印算法自适应性差的缺陷,提出一种基于DCT(离散余弦变换)域加密和自适应相结合的数字水印算法。该算法在水印嵌入前先对水印进行Arnold变换,这样做一方面降低了水印数据间的相关性,另一方面也对水印数据进行了加密处理从而大大提高了水印的安全性。通过JPEG量化矩阵选取一定数量的DCT系数用于嵌入水印。嵌入过程中对水印的嵌入强度进行动态自适应调节,在确保了隐蔽性的前提下使得提取效果更好。实验表明,该算法对均值滤波、高斯噪声、椒盐噪声,以及JPEG压缩等攻击有一定的鲁棒性。     

基于层式余弦变换和视觉特征的数字水印隐藏方法

文章提出了一种在层式余弦变换域中嵌入数字水印的算法,该算法把水印信号的DCT变换域量值叠加到原始图像经层式余弦变换所得到的DC系数和部分AC系数中,这些系数空间容量充足,极其有利于保证水印算法的实现。最后通过实验证明了水印的鲁棒性,也定量分析了该算法在抵抗JPEG压缩等方面的强免疫力。     

基于DCT频域的文档图像水印算法

DCT域数字水印算法是目前频域算法中的准最佳算法．但目前大多数算法都将水印信号经过一定的变换嵌入到DCT交流分量的中频或低频系数上,本文根据文档图像的具体特点,提出在DCT直流分量上嵌入水印．更好地保证了文档图像的鲁棒性。     

DCT域水印嵌入新策略和算法

本文提出一种新的水印嵌入策略，将水印信号嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。基于该策略提出了一个自适应图像水印算法。该算法先把原始图像和水印图像分别进行分块DCT，然后将水印信号的AC分量和DC分量以不同的能量分别嵌入到原始图像块DCT域的AC分量和DC分量中。实验结果表明，该算法具有良好的鲁棒性。     

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SIFT特征的公钥水印算法

针对现有公钥水印算法抗几何攻击能力弱的问题,提出一种利用SIFT特征实现抗RST攻击的公钥水印算法,采用SIFT算法对原始图像的特征点进行提取,构造局部特征区域,并在其DCT域中嵌入水印信息,使嵌入水印后的图像能够更好抵御RST攻击,从而满足公钥水印可公开检测的要求。实验结果表明,该算法能够有效抵抗RST攻击和一般信号处理的攻击。     

Fractal and neural networks based watermark identification

Transform techniques generally are more robust than spatial techniques for watermark embedding. In this paper, a color image watermarking algorithm based on fractal and neural networks in Discrete Cosine Transform (DCT) domain is proposed. We apply fractal image coding technique to obtain the characteristic data of a gray-level image watermark signal and encrypt the characteristic data by a symmetric encryption before they are embedded. We then use neural networks and Human Visual System (HVS) to embed the watermark in the DCT domain. A Just Noticeable Difference (JND) threshold controller is designed to ensure the strength of the embedded data adapting to the host image itself entirely. Aiming at misjudging problem of the extracting process, maximum membership principle criterion is selected for identifying the watermark. And the CIELab color space is chosen to guarantee the stability of the results. The simulation results show that the algorithm is robust for common digital image processing methods as attacks and that the quality of the image is retained.     

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。     

基于扩频调制和视觉掩蔽的彩色图像盲水印算法

为了更好地实现彩色图像的版权保护,首先,从理论上说明了应该选择彩色图像绿色分量嵌入水印,然后提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法。该算法先对宿主图像的绿色分量以8×8pixels分块进行DCT变换;然后将二值水印图像用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制;最后为了最大限度地增强水印强度,且不影响透明性,通过引入人眼视觉掩蔽因子,将调制好的水印根据视觉掩蔽因子大小,不同强度地嵌入到DCT变换域的中频子带系数上。该算法是通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲水印算法。实验结果证明,该算法能有效抵抗JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等常见攻击,而且在绿色分量中嵌入水印比在红色和蓝色分量中嵌入水印能更好地抵抗JPEG压缩的攻击。     

一种DCT域图象自适应公开水印技术

本文提出了一种基于DCT的图象自适应公开水印算法。该算法结合人类视觉系统屏蔽特性，通过不同强度地调整各8×8 DCT块内两个相邻中频系数间的大小关系，以自适应嵌入水印信号，真正实现了盲水印提取，且视觉因子的计算在空域内进行，算法复杂度低。实验结果表明该算法是有效的．在确保水印不可见的同时，对常见图象处理操作和一
些几何扭曲有较好的鲁棒性。     

一种基于混沌加密的DCT域数字图像水印算法

提出了一种基于混沌加密的DCT域数字图像水印算法。该算法利用Logistic映射生成一个随机序列,利用该随机序列对经过置乱处理的二值图像进行调制,最后将其嵌入到原始图像的低频系数中。仿真实验结果表明,实现的水印具有不可见性,而且对于常见的噪声、裁剪、JPEG压缩具有较好的健壮性。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。     

基于混沌的自适应图像数字水印算法

基于混沌序列的优良性能,该文提出一种基于混沌序列的DCT域数字水印的改进算法.首先采用混沌模型算法来生成混沌随机序列,然后利用人眼视觉系统（HVS）模型对图像感知的视觉掩蔽效应以及DC分量比任何AC分量都有更大的感觉容量的特性,将原始图像分块分类,最后根据分类的结果,将不同强度的水印分量嵌入到不同图像块的DC分量上,实现了混沌水印在原始宿主图像上的自适应嵌入,从而兼顾了水印的不可见性和鲁棒性.实验结果有效地支持了这个结论,所产生的隐形水印体现了很好的稳健性.