具有人类视觉特性的可见水印算法

论文提出一种基于小波变换的可见水印算法,该算法利用人类视觉模型的亮度CSF和纹理敏感特性,根据主图像和水印图像的局部和全局特征,建立确定水印嵌入的拉伸系数数学模型。首先描述了人类视觉及小波分解系数分析,给出了小波系数视觉重要性权重值。把原图像和水印图像小波系数频率子带分成不同的块,基于视觉掩模对子块进行分类。利用人眼的纹理敏感特性,进一步增强了嵌入水印的图像视觉质量。仿真实验表明该算法结果良好。     

基于人类视觉系统的数字图像水印方法

基于人类视觉系统(HVS)提出一种可有效平衡数字水印鲁棒性和不可见性的方法。利用基于矩的图像归一化技术将载体图像映射到几何不变空间内,并结合不变质心理论在归一化图像中确定重要区域。根据人眼视觉系统掩蔽特性将一个大小为256 bit的可读水印自适应地嵌入到重要区域的离散傅里叶变换(DFT)域内,同时采用预失真补偿策略弥补图像归一化误差较大的缺陷。仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且对常规信号处理和大部分几何攻击均具有较强的鲁棒性。     

数字图像水印算法的仿真和应用研究

关于保护版权,研究数字图形水印优化问题,由于水印隐蔽性得不到保护,针对传统水印算法不能解决水印隐蔽性与抗攻击性间矛盾的难题,提出了小波变换的数字水印算法.利用人类视觉特性,将水印图像进行置乱预处理,提高水印的抗攻击性,然后原始图像进行两级小波分解,提高水印的隐蔽性,最后将水印嵌入小波变换系数中去,实现图像水印的嵌入.仿真结果表明,数字图像水印方法能抵抗各种几何攻击,且水印具有很好的隐蔽性,很好地解决水印隐蔽性与抗攻击性间的矛盾,对数字图像版权实现很好的保护作用.     

基于人类视觉系统的自适应数字图像水印算法

结合人类视觉系统（Human Visual System,HVS）,对离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）域水印算法进行改进,通过修改JPEG（Joint Photographic Experts Group,联合图像专家组）量化表得到自适应量化步长的量化表,用修正后的量化表对DCT系数进行量化,然后按照Zig-Zag扫描顺序实现自适应选择水印图像的嵌入频段（现有的算法大都选用固定步长和固定的嵌入频段）。实验表明,该算法具有很好的不可见性和稳定性。     

数字图像的自适应公开水印技术

该文提出一种以灰度层图案作水印的自适应公开水印（public watermarking)技术,这种技术在不可感知性和稳健性等方面面临着更大的挑战,而探索图像新的稳定性特征并结合人类视觉系统（HVS）的性质来设计水印算法正是克服这一难题的有效途径。为此,该文分析了一种新的变换域－多小波（multiwavelet)域系数的特征,并将基于单小波域的人眼噪声敏感性模型推广到多小波域,在此基础上,先将灰度层图案水印分解为二值位图平面,然后自适应地将各个位图平嵌入多小波变换域中,实验结果表明,该文方法对多种图像处理具有很好的稳健性。其性能优于文献上的相近方法。     

基于人类视觉系统的小波域数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法，利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印，在对原始图像进行多级小波分解后，通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性，并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

基于人类视觉系统和离散小波变换的彩色图像水印

为了扩大数字水印的适用范围,提出一种基于人类视觉系统（HVS）和离散小波变换(DWT)的彩色图像数字水印算法。首先利用混沌加密算法把一个有意义的二值图像加密成水印;然后将彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr空间,提取Y分量,对Y分量进行一级离散小波变换;最后求出低频分量LL1的视觉掩蔽值,根据视觉掩蔽值,将水印嵌入到彩色图像的Y分量的低频小波系数域上。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。与以往的基于YCbCr颜色空间的算法相比,该算法具有更好的不可见性和鲁棒性。     

基于人类视觉系统的水印容量分析

数字水印容量是指在满足不可感知性和鲁棒性的前提下所能隐藏信息的数量.旨在人类视觉系统的特性的基础上,分析水印的容量.先对图像进行离散余弦变换,然后由Watson的视觉掩蔽模型计算每个系数的临界可见误差,即最大可修改幅度,在这里对这个最大幅度值进行了调整,最后利用多比特估计方法得到了水印容量的计算公式.随后对标准图像进行了实验测试,得出了调整因子与容量、峰值信噪比和平均嵌入量的关系.只要确定了峰值信噪比,调整因子和水印容量就确定了.     

基于人类视觉系统的SVD扩频水印算法*

针对大部分数字水印算法抗几何攻击能力较弱这一难题,提出了一种基于码分多址（CDMA）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法,结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标,将秘密信息嵌入到图像二级小波分解后的低频区域。水印提取部分,首先对待测图像进行小波变换,其次对低频部分分块后作奇异值分解,最后将提取的二进制信息和由密钥得到的Gold序列集作互相关,得到需要的水印序列。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗多种几何攻击,对噪声亦具有很好的鲁棒性,其整体性能优于现有同类水印算法。     

基于视觉掩蔽特性的可见水印的设计与实现

根据可见水印性质和载体图像的噪声掩蔽性在小波域进行可见水印算法的研究。提出了一种根据载体图像视觉掩蔽性进行水印嵌入强度的方案。在此基础上又结合水印图像的纹理特性对于高频系数水印嵌入强度进行重新调制。另外还对水印可见性质量评估进行了探讨。实验表明,改进后的算法水印可见性质量更好。     

几种频率域图像数字水印算法

数字水印是近年来出现的一种新的数字多媒体产品版权保护技术，用于嵌入水印的算法的不同使得该技术的不可见性、鲁棒性等特性大相径庭。对目前用于图像数字水印的几种频率域方法进行了描述，并分别从水印含量，抵抗各种攻击的能力等方面进行了定性和定量的比较，最后总结了每种方法的优缺点。     

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。     

基于人类视觉特性的自适应水印嵌入方案*

针对已有算法在嵌入量和嵌入强度自适应控制方面存在的问题,结合人类视觉对纹理区域的感知特性,通过噪声可见函数（NVF）对图像块复杂度的计算,提出了一种在DCT直流系数进行嵌入的水印算法。该算法能够根据图像块复杂度计算结果实现嵌入强度的自适应控制。实验结果表明,所提算法相比已有算法提高了嵌入容量和嵌入强度的自适应控制程度,并且一定程度上避免了由于DC系数嵌入数据所出现的块效应现象,对图像处理和常见的图像攻击也具有很好的稳健性。     

模糊自适应的彩色图像数字水印算法*

提出了一种基于离散余弦变换 (DCT)域的模糊自适应彩色图像水印算法.采用YUV彩色空间,以人类视觉系统(HVS)为基础,结合原始图像的特点,设计了模糊控制器,建立了合理的模糊规则,将水印信号以不同强度嵌入到彩色图像的Y、U、V分量的DCT系数中,实现了水印的自适应嵌入以及水印强度的动态调度.实验结果表明,该算法不仅具有很好的不可感知性,而且对剪切、滤波、噪声等攻击均具有较好的鲁棒性.     

小波分块的鲁棒性数字水印算法

利用小波分块思想,结合Arnold变换算法,提出了一种基于小波分块的水印算法,并且利用人类视觉系统的掩蔽特性,使水印的不可感知性和鲁棒性得到很好的统一。实验结果表明,该算法在对图像进行噪声、中值滤波、剪切等攻击有较强的鲁棒性。     

一种新颖的自适应水印算法

目前有很多基于离散小波变换(DWT)的水印算法,但结合分形编码技术的很少。提出并实现了一种新的自适应水印算法。该方法能利用人眼视觉特性和分形误差,自适应控制水印的嵌入位置,能有效地改善水印图像的视觉质量; 同时,也提高了水印系统的安全性。在低分辨率图像中嵌入水印,该方法效果较佳。实验结果表明,使用该方法嵌入的水印具有较好的不可感知性和鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率。     

依据HVS的改进Bandelet变换域图像数字水印

提出了一种新颖的基于第二代Bandelet变换域的有意义鲁棒性数字水印算法。第二代Bandelet变换是一种新兴的多尺度几何分析方法,能自适应地跟踪图像的几何正则方向。算法首先通过改进变换中的几何角度方向搜索方法降低了运算量,提高了变换速度。依据HVS（Human Visual System）关于人眼对图像的纹理和边缘变换不敏感的特性,选择表示几何方向、纹理、边缘特征的大幅值变换系数,利用奇偶量化的方法嵌入有意义二值水印。经测试表明,该算法不仅具有很好的不可见性,而且对JPEG压缩、叠加噪声、滤波、缩放等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于小波系数块能量分析的自适应数字水印算法

为增强水印的鲁棒性,提出一种基于小波变换的改进数字水印算法。该算法将宿主三级小波变换后的第三级细节子图分别分割成互不重叠的系数块,进而对各块能量进行统计分析以确定更适于水印嵌入的块,最后结合人类视觉系统的掩蔽特性,在所选块的最大系数上实现水印的自适应嵌入。理论分析与仿真结果表明应用本算法实现的水印具有更好的鲁棒性和不可见性。     

基于HVS的自适应鲁棒视频水印算法

视频水印与静止图像比较,包含有运动部分,具有变化的特性。根据人眼对快速运动的物体敏感度会下降的特点及DCT域视觉掩蔽模型,提出一种自适应的鲁棒视频水印算法。算法首先通过比较I帧与相邻帧的同一区域的DCT直流系数,得到一个快速运动图像块集,然后在该图像块集中根据视觉掩蔽模型计算图像块的DCT中频系数,选择区域自适应嵌入水印。仿真实验表明,该水印算法不仅能很好地抵抗MPEG压缩,而且能较好地协调不可见性和鲁棒性,并能抵抗一定的几何攻击。     

利用HVS特性与混沌映射的图像水印算法

提出一种基于混沌序列的图像空域水印算法。首先通过亮度、边缘、纹理特性计算出每象素视觉因子;然后由视觉因子和混沌映射确定每象素水印嵌入比特位;最后通过替换方式嵌入水印。水印提取时不需原始图像的参与,实验表明算法具有较好的水印透明性,并对一般信号处理攻击是鲁棒的。