基于图像小波矩特征调制的鲁棒水印

为了提高水印抵抗旋转、剪切等攻击的能力，提出了一种新的基于小波矩特征调制的鲁棒性水印算法。小波矩具有旋转、平移、缩放不变性，且具有小波的多分辨率特性，可以利用水印信息调制载体的低阶小波矩实现信息的隐藏，并且对各阶矩的隐藏能力进行比较。实验表明该算法对剪切、旋转等几何攻击具有很强的抵抗能力，且水印检测不需要原载体的参与。     

神经网络检测的数字语音水印算法

研究数字水印提高抗击性能,由于音频水印容量有限,同时盲检测方案中抗攻击能力普遍较弱,针对上述问题提出了一种在小波域中利用神经网络检测的数字语音水印算法.在数字语音载体的重要小波系数中隐藏了一幅不可感知的二值数字图像,通过二值数字图像中附加的模板对神经网络进行训练,经过训练后的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到数字语音中的水印数据.仿真结果表明,小波域水印容量得到提高,算法对抗高斯噪声攻击、压缩、重采样等攻击,具有较强的鲁棒性,可以为实际应用提供依据.     

一种基于小波系数边信息的鲁棒水印算法

为了实施图像的版权保护,提出了一种基于小波系数幅值关系的盲水印算法。原始图像通过三级小波分解得到小波系数,算法在密钥的控制下,伪随机地选择中频子带中两块共8个系数组成一组。通过小幅度量化来加强每组数据中两块系数幅值的大小关系特征,利用这组系数的特征作为边信息和水印信息生成密钥、嵌入水印。保存密钥,并在密钥的控制下提取水印。实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗JPEG压缩、低通滤波、高斯噪声和几何攻击,而且水印图像的PSNR可以保持在50 dB以上。     

基于Radon变换不变矩和小波提升的水印算法

提出了一种基于Radon变换不变矩和提升小波的抗几何攻击水印算法。该方法首先对图像进行一次提升小波分解,然后计算其低频成分的Radon变换不变矩来构建水印系统。水印提取过程简单,只需计算所得图像的几个Radon变换不变矩不变量。文章给出了实验结果,并与基于几何矩不变量的算法进行了比较。经过仿真实验证明,该方法对于旋转,缩放,平移等攻击具有很好鲁棒性的同时,对于普通的加噪,滤波,JPEG压缩攻击也具有很好的鲁棒性,且具有极低误检率。     

一种基于神经网络和小波变换的盲水印算法

提出一种新的运用神经网络将水印嵌入离散小波变换后的宿主图像中的数字水印算法。算法创新地提出选择水印嵌入点周围的8个邻域像素点作为神经网络的样本输入,这样可以更好地增强水印的透明性。该算法首先对宿主图像做离散小波变换,取低频子带作为嵌入位置,运用密钥随机选取水印的具体嵌入坐标,提取其邻域的像素点,利用建模好的神经网络对其进行训练,通过修改其像素值嵌入水印,提取时利用确定的神经网络实现水印的盲提取。水印嵌入之前运用Amold变换进行了置乱处理。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于小波的混沌水印算法的探究

今天已经进入了数字化的时代,信息技术这门领域突飞猛进的发展,所以人们给予了信息安全更高的关注。研究信息安全学者们把目光投向了信息隐藏学科。信息隐藏将秘密信息嵌入到载体中并保证与原始载体有着最小的差异再进行传输。在这历史性的转折点上,数字水印就横空出世了。该论文应用混沌随机数生成水印模板,具有很好的随机性和不可追踪性,在利用小波分析的技术,将水印嵌入到载体中,处理效果更好。该文经过仿真实验的测试,通过多次的测试分析,得到的本水印系统首先在水印的不可见性和鲁棒性之间能达到一个很好的平衡。其次通过仿真攻击结果可以看出,该水印系统对一般的旋转、压缩、剪切、加噪声和滤波等,都有一定的抵抗性,并且还对马赛克攻击和模糊攻击有一定的抵抗性。     

基于Tchebichef矩和小波提升的数字水印算法

提出一种基于Tchebichef矩和小波提升的抵抗几何攻击的内容认证水印算法,对图像进行一次小波提升分解,计算其低频成分的Tchebichef低阶矩不变量来构建水印系统。水印认证过程只须计算图像的几个低阶Tchebichef矩不变量。将该算法与基于几何矩不变量的算法进行比较。结果表明,该算法简单、有效,对旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩等攻击具有较高的稳健性。     

基于方向小波与Slant变换的鲁棒水印算法

设计了一种基于内容的数字水印算法。算法以方向小波变换提取的独立分块图像正则方向作为水印信息,根据图像噪声可见函数将水印信息量化嵌入分块图像Slant变换中频系数之中。实验结果显示,算法对于常见图像处理和几何攻击均具有很强的鲁棒性,与基于DCT和PST变换的算法相比,该算法能够更有效地抵抗一些恶意和非恶意操作同时实施的操作。     

基于小波变换的图像水印嵌入方法

基于小波变换的数字水印技术是当前的一个研究热点。该文提出了将随机序列嵌入到小波图像的低频系数的方法。但从视觉效果的考虑,在小波图像的低频系数嵌入水印会降低图像质量。为克服这个问题,该文将水印嵌入到视觉不敏感的位置,并且根据视觉系统纹理掩蔽特性,将不同强度的水印分量嵌入到不同的小波系数中。实验结果表明水印是不可见的,对JPEG有损压缩、中值滤波、噪声干扰等有较强的鲁棒性。     

结合Zernike矩和模板具有RST不变性的DWT-HMM鲁棒水印算法

抵抗几何攻击是鲁棒水印研究的关键问题之一。为实现水印同步,提出了一种结合Zernike矩和小波域模板实现由粗到精几何同步的算法,即首先利用平移归一化图像的Zernike矩估计旋转和缩放参数,并用校正旋转和缩放后的图像和原图像之间的质心增量估计平移参数;然后基于粗略估计的参数,通过匹配小波域模板实现旋转、缩放和平移(RST)参数的精确识别和校正,该同步方法可以较大程度地降低搜索空间。水印嵌入和检测采用了小波域向量隐马尔可夫模型(DWT-HMM)。仿真结果表明,利用由粗到精的几何同步方法和基于HMM的水印算法能有效抵抗StirMark平台的多种单项攻击和联合攻击,算法具有较好的鲁棒性能。     

基于小波变换的数字水印算法

提出了一种基于小波变换的数字水印隐藏算法.在该算法中,原图像的小波分解区域与水印的小波分解区域相互匹配,水印隐蔽性强,对原始图像的影响基本上察觉不出来.叠加了水印的图像在经过多种强干扰及各种信号处理的变换之后,使用该算法仍能正确检测出水印的存在.     

基于二代小波和图像置乱的数字图像盲水印算法

针对基于第一代小波的多分辨率水印算法运算速度慢、图像的重构质量与变换时延拓边界的方式有关等不足,根据第二代小波变换的特点,结合Amold置乱算法,给出一种基于小波多级提升和水印图像置乱来实现的改进型多分辨率图像水印算法,并分别采用Haar、Db2、Db4、9/7小波进行仿真实验。结果表明,该算法不仅保持了传统小波多分辨率图像水印算法的优点,而且有效提高了处理速度,并弥补了传统小波多分辨率图像水印算法中当滤波器增长时,含水印图像质量下降的不足。     

基于PDF417和提升小波的数字图像水印算法

根据PDF417与提升小波变换的特点,提出一种基于PDF417和提升小波变换的数字图像水印算法。首先将水印信息进行PDF417编码,并在密钥控制下进行混沌序列置乱后得到二值水印图像;最后使用小波提升技术对原始图像进行小波三级变换,在小波变换域低频子带中嵌入二值水印图像。实验结果证明：该算法能很好地保持图像质量,对常见的图像处理具有很强的鲁棒性,同时不仅能保持传统小波多分辨率图像水印的优势,而且处理速度更快,对图像尺寸没有特殊要求。     

基于小波矩和BP网络的声音识别

目前大多数声音识别系统在无噪声环境下可以达到很高的识别率,但是在噪声环境下,识别率急剧下降。针对这个问题,提出一种基于小波矩和BP网络的声音识别方法。根据声音信号生成声谱图;通过小波矩对声谱图进行特征提取,选取有代表性意义的特征参数;根据选取的参数进行BP网络分类识别,从而识别声音的种类。实验结果表明,该方法在不同噪声种类以及不同信噪比的噪声环境下仍然具有较好的识别效果,克服了低信噪比下识别率低的缺陷。     

一种基于改进遗传算法的径向基小波神经网络

为了提高神经网络进行函数拟合的精度,首先在三层径向基神经网络基础上通过增加网络层次和改变激励函数提出了一种四层径向基小波神经网络,并采用遗传算法来确定初始网络参数;其次针对遗传算法中容易早熟的缺点,在遗传算法中引入动态平衡策略,根据适应度的变化来动态改变遗传算法中交叉和变异概率,从而增加算法全局探索和局部开发的平衡能力;最后通过对函数拟合试验并与其他方法相比较表明了算法的有效性。     

面向小波域的加权分数阶微积分图像数字水印新算法

针对现有加密技术易被破解,算法缺乏初值敏感性的问题,提出了一种采用分数阶微分和交换小波变换系数的图像数字水印的新算法。该算法充分利用了分数阶微分阶次具有极强的敏感性的特点,首先采用分数阶Cauchy公式对正弦信号做两个不同阶次的微分,同时将微分信号分别采样后加权叠加成伪随机序列;然后用此伪随机序列置乱水印,通过交换Haar小波分解的载体图像的高频系数将置乱水印嵌入载体图像。实验结果表明,提出的新算法能经受多种常见图像处理的攻击,具有较强的鲁棒性和较好的不可见性,能够实现较好的图像数字水印效果。     

基于Gabor小波和神经网络的布匹瑕疵检测

为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法。该方法通过离线构建Gabor小波神经网络,结合Levenberg-Marquardt算法优化得到最优解,重构无瑕疵的布匹图像,以削弱在线检测时布匹纹理对瑕疵检测的影响,从而能够于在线实时监测过程中凸显布匹瑕疵,最终从融合图像中得到瑕疵区域。通过对霉点、断经、油污、破洞四种常见的布匹瑕疵图像进行检测,表明该方法能够满足对瑕疵的实时分割要求。     

一种小波神经网络的混沌加密算法研究

概括了小波神经网络的主要理论,将小波神经网络和混沌系统相结合,建立了一种混沌序列的生成模型,给出基于小波神经网络的混沌加密算法,最后对算法进行计算机仿真实验.结果表明小波神经网络具有更快的收敛速度和更准确的逼近能力,而基于小波神经网络的混沌加密算法具有很高的安全性.