一种基于DWT的多重混合数字图像水印方案

针对数字图像DWT系数的分布特点,该文分别对在DWT的不同频段系数中嵌入和检测水印进行了研究与试验,并在此基础上实现了一种基于DWT的多重混合数字图像水印方案。在小波域低频部分使用扩频的方法将m_序列作为水印加入图像,同时在小波域中、高频部分将满足标准正态分布N（0,1）的实数伪随机序列作为水印加入图像,而且每种水印都实现了盲检测。实验结果表明,这种多重混合水印方案兼顾了各频段水印嵌入检测的不同特性,在满足透明性要求的前提下,比单重水印方案在鲁棒性方面有了较大的提高。     

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.     

一种基于小波域的盲检测音频水印算法

该文提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检算法。本算法选择在小波系数的偶数点嵌入水印,将混沌理论引入到音频水印系统的研究中,利用混沌序列将一幅有意义的二值图像加密后嵌入到原始音频的DWT域中,提取时不需要原始音频信号。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

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.     

一种鲁棒的基于DWT域自适应量化步长的图像盲水印算法

提出了一种可用于版权认证的基于小波变换域自适应量化步长的图像盲水印算法.该算法首先在DWT（离散小波变换）的低频子带中选择感知重要系数作为水印的嵌入区间,然后选择一个同时可满足不可见性与鲁棒性要求的最小量化步长,对所选择的重要系数进行量化,再通过自适应增大量化步长,把二值水印信息交替地嵌入到不同的量化层上.作为这种算法的一个特例,就是用所选系数的低5位表示水印信息.在嵌入过程中,根据小波变换所具有的良好的空域局部化特性,采用了分块舍入技术,实现了水印信息的精确嵌入;在检测过程中,提出了一种新颖的差分检测方法,增强了系统的鲁棒性.实验结果证明,该算法具有嵌入信息量大,水印透明性好,对各种常见的图像处理操作、有损压缩、裁剪和几何变换抵抗性强等特点.     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

一种基于量化抖动和分组编码的图像水印算法

该文提出了一个新的基于量化抖动和分组编码的盲数字图像水印算法,此算法首先在DWT(离散小波变换)的第二层中频子带中随机选取相应位置的绝对值最大的系数作为水印的嵌入区间,对小波系数进行量化并根据分组编码原理生成预嵌入模式,然后将一个二值水印图像嵌入到模式当中。实验证明,通过量化抖动和模式分组编码相结合的方法,可达到水印图像透明性和鲁棒性之间较好的折中,对于各种常见的图像处理操作如有损压缩、剪裁等攻击具有较好的抵抗能力。     

一种基于DWT的盲图像水印算法

提出了一个新的基于量化抖动和模式分组编码的盲数字图像水印算法,该算法首先在DWT（离散小波变换）的第二层中频子带中随机选取相应位置的绝对值最大的系数作为水印的嵌入区间,对小波系数进行量化并根据分组编码原理生成预嵌入模式,然后将一个二值水印图像嵌入到模式当中。实验证明通过量化抖动和模式分组编码相结合的方法,可达到水印图像透明性和鲁棒性之间较好的折中,对于各种常见的图像处理操作如有损压缩、剪裁等攻击具有较好的抵抗能力。     

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。     

一种基于多小波变换的数字图像水印算法

提出了一种基于离散多小波变换（DMT）的数字图像水印算法。首先对图像作GHM多小波两层和三层分解来嵌入水印信息,然后根据多小波的特征改进Dugad 的阈值选取公式,最后采用一种新的图像质量标准来评价水印图像和原图像的相关性。实验证明在GHM多小波变换域中嵌入水印比在DWT域中嵌入水印具有更好的鲁棒性。     

小波变换和硬C均值聚类的数字水印算法

提出一种基于硬C均值聚类的小波域数字图像水印算法。该算法利用人类视觉特性对小波域的低频子图进行硬C均值聚类,确定可嵌信息区域,在可嵌信息区域内通过交换相邻小波域系数值嵌入二值水印图像;双混沌序列的使用增强了水印系统的安全性。实验结果表明：该算法不仅具有良好的透明性,而且对叠加噪声、JPEG压缩、几何剪切,改变图像核心部分等恶意攻击具有高鲁棒性。     

基于中心与邻域系数均值关系的盲水印算法

为了能够更好的满足水印的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于关系的DWT域盲水印算法,首先对原始图像进行二级小波变换,在小波系数的中频子带中,根据比较中心系数与邻域系数均值关系的方法来嵌入水印,水印嵌入前进行了最优置乩处理,使得修改的中频系数最少,从而保证了较好的不可见性.在水印的提取过程中无需参考原始图像,实现了全盲检测.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理实验,均能正确检测出水印,结果表明算法具有很好的感知效果以及较强的鲁棒性,可用于数字图像的版权保护.     

DWT域图像水印的精确嵌入与盲检测的实现

文章提出了一种用于版权认证的基于小波变换的盲图像水印算法,该算法首先从低频子带中选择N个大系数作为嵌入区间,用它们的的低5位表示水印信息;在嵌入过程中,该算法根据小波变换所具有的良好的空域局部化特性,采用了分块舍入技术,实现了水印信息的精确嵌入;在检测过程中,文章提出了一种新颖的差分检测方法,替代了传统的位置检测方法,既简化了检测过程,又增强了系统的鲁棒性。实验结果证明,该算法具有嵌入信息量大,水印透明性好,对各种常见的图像处理操作、有损压缩、裁剪和几何变换抵抗性强等特点。     

水平线在半脆弱性数字水印中的应用

提出一种利用图像自身特征——水平线作为水印的半脆弱数字水印算法。通过考虑人类视觉系统的掩蔽特征,较好地解决水印的透明性与鲁棒性问题,对嵌入前的水印采用Arnold变换,以提高水印的安全性。水印在提取时无需借助原始图像,在定位篡改区域时无需原水印。实验结果表明,该方法在水印透明性与鲁棒性方面具有较好的性能,并能大致确定篡改区域。     

一种改进的魔方数字水印算法研究

为了提高数字水印算法的安全性和鲁棒性,在研究了各种常见的水印算法优缺点的基础上,提出了一种改进的基于魔方概念的数字水印算法。首先通过魔方混沌算法将原始水印转化为噪声信号,以提高水印安全性。再结合离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)嵌入水印,以提高水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,在确保不可见性的基础上,水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性。     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

基于DWT密文域图像双水印算法

数字水印是保护数字版权的关键技术,本文首先给出双水印算法形式化的定义,然后基于小波变换(DWT)、SM4分组密码算法和Paillier同态密码,设计了一个密文域双水印算法.在嵌入水印时,将载体图像进行三重DWT变换,将频带集分为加密部分、水平高频LH3水印部分和垂直高频HL3水印部分.利用SM4分组密码和Paillier公钥密码分别对加密部分和水印部分频带系数加密,同时利用Paillier公钥密码体制对数字水印信息进行加密,利用最低有效位(LSB)方法,分别在LH3和HL3的密文域嵌入两个用户水印信息.最后DWT小波逆变换后生成含水印的密文图像.在水印提取时,由于Paillier具有同态特性,实现了在解密后的明文提取水印.实验结果表明,该算法具有加解密速度快,水印的不可见性好等特性.     

基于神经网络的实用小波域零水印技术

提出一种基于神经网络的小波域零水印技术。不同于传统的水印算法,零水印技术对宿主图像进行离散小波变换,并在低频子带随机选择一些系数作为提取的特征,将其作为水印用于版权证明,以避免嵌入水印导致的图像变形。通过建立神经网络模型对所选特征系数进行管理、存储和检测,以提高算法的实用性。