基于DWT可定位和抵御剪切的水印方案

提出的数字水印算法将图像小波变换理论和分块技术相结合,在小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印。水印提取时,采用两种提取方案,不仅可以完全抵御剪切攻击,而且可以定位载体图像所遭受的攻击,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的。该算法易于实现,具有较好的实用价值。     

一种基于DWT的彩色图像数字水印方案

稳健性是图像隐藏水印最基本的要求之一,而水印的嵌入强度、嵌入位置影响水印的稳健性。提出了一种基于小波变换的彩色图像数字水印方案。利用了人眼视觉的掩蔽特性,在彩色图像的蓝色分量小波域的最低层逼近系数分块矩阵中,采用重复嵌入技术自适应地嵌入水印,水印嵌入强度较大,而现有的基于小波变换的算法大多将水印嵌入在各个方向的中频或高频中。水印提取时采用两种方案,从而使该算法的抗剪切能力很强,且提取水印时不需要原始载体图像,而现有水印系统的提取方案是唯一的。实验结果表明该水印系统不仅较好地保持了图像的质量,对JPEG压缩、噪声污染、滤波、缩放、图像锐化、马赛克效应、剪切和联合攻击等图像操作都显示了较强的鲁棒性。     

基于分块形态Haar小波变换的盲水印算法

提出了一种基于形态Haar小波变换的数字水印算法。该算法对载体图像按分块进行形态Haar小波变换,水印的嵌入和提取在子块的形态小波域中完成,每个子块嵌入水印的一个像素信息。该算法能实现水印的快速盲提取。实验证明,与分块DCT法和分块DWT法相比,算法不仅简单快速,而且大大提高了水印的不可觉察性和鲁棒性,在抵抗噪声攻击方面更有优势。     

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。     

抗几何攻击的空间域图像数字水印算法

当前已有的水印算法多数无法抵抗几何攻击, 而现有抗几何攻击的水印算法大多数只能抵抗一定程度内的几何攻击. 本文提出了一个新的抗几何攻击的图像数字水印算法. 该算法在水印嵌入时, 先对原始图像进行分块, 然后对各个子块图像根据量化策略重复嵌入相应的 1bit 水印信息; 在水印提取时, 先将含水印图像进行分块, 然后对从各个子块图像中提取出的水印信息根据多数原则判定相应子块图像所含的 1bit 水印信息. 该算法简单、快速, 所能嵌入的水印信息量大, 并且在提取水印时无需原始图像. 实验结果表明, 该算法能够有效地抵抗很大程度的几何攻击及其组合攻击, 对常规的图像处理攻击也具有很强的稳健性.     

一种基于熵理论的自适应水印嵌入算法

为了提高数字图像嵌入水印时的不可感知性与鲁棒性,提出一种利用图像信息熵与边缘熵理论并结合果蝇优化算法的水印嵌入方案。首先对载体图像进行分块,并计算每个分块的信息熵与边缘熵,将每个分块的2个熵值相加并排序。然后根据嵌入水印的容量选择熵值较高的分块,并将每一位水印信息嵌入到经过小波变换与奇异值分解的分块中。最后为了进一步平衡嵌入水印不可感知性与鲁棒性之间的矛盾,利用果蝇算法对嵌入水印的强度进行自适应优化。实验结果表明该方法具有更好的不可感知性,在面对多种类型、多种强度的模拟攻击时比同类算法表现出更强的鲁棒性。     

抗几何攻击的整数小波变换数字图像水印技术

几何攻击是图像水印算法较难抵御的攻击。而现有的抵抗几何攻击的算法虽然能抵抗一定程度的几何攻击,但大部分对常规图像处理攻击的鲁棒性不强。提出了一种对几何攻击和常规图像处理攻击的鲁棒性都很强的水印算法。算法在图像分块整数小波变换的垂直高频分量中结合一个高斯噪声模板嵌入水印信息,然后在空域中利用量化的方法分块重复嵌入相同的水印信息。提取时分别利用相关值计算和多数原则提取出两个水印,通过一个判决器输出最后的结果。实验结果表明,算法对几何攻击和常规图像处理攻击的鲁棒性都很强,并且不可感知性也满足要求。     

基于DCT域边缘检测的水印算法

针对水印提取时的失真和安全性问题,提出一种基于DCT域边缘检测的数字水印算法.该算法用密钥序列置乱水印图像加密,把载体图像分块,根据边缘检测算子得到原始图像的边缘图像,用两种不同的嵌入方法将水印信息根据不同的嵌入强度嵌入到原始载体图像的DC(直流)分量中.实验结果表明,该算法对缩放、压缩、裁剪等攻击具有良好的鲁棒性和不可见性.     

基于感兴趣区域的图像水印嵌入算法研究

鉴于现有绝大多数图像水印方案将载体图像看作整个场景,并未考虑载体图像自身的结构特征及人们感兴趣的视觉目标区域,本文提出了一种基于感兴趣区(ROI)的小波域图像水印嵌入算法.该算法首先结合人眼视觉感知特性,在小波变换域内利用k-均值聚类提取出感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行小波变换,并结合图像局部相关性对小波系数进行自适应的量化调制,将水印信息嵌入到感兴趣区域的低频子带内.仿真实验表明,所提出的水印嵌入算法不仅具有较好的透明性,而且对JPEG压缩、叠加噪声、锐化等常规图像处理操作具有较好的鲁棒性.特别地,该算法能够有效抵御恶意剪切、目标移动、替换背景等攻击,而且可以实现盲检测.     

一种基于关系和量化的强鲁棒性盲水印算法

盲水印提取时不需要参考原始载体图像,在信息隐藏、版权保护等方面具有更广泛的应用前景。提出的盲水印算法在分块离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的基础上,利用关系双方DCT系数和DWT系数在受到攻击时具有相同变化趋势的特点,采用关系嵌入和量化嵌入的自适应选择嵌入策略,较大幅度地提高了盲水印提取的鲁棒性。同时在量化嵌入中采用抖动调制,实现了水印透明性和鲁棒性调节的便捷性。大量仿真实验结果表明该算法对噪声干扰、低通滤波、JPEG压缩、对比度增强等攻击有很好的鲁棒性和透明性。