基于奇异值分解的数字图像水印算法

奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）是一种特殊的矩阵分解技术。图像的奇异值具有很好的稳定性,体现的是图像的内蕴性质,这使得它在图像水印领域得到了广泛应用。通过回顾空域和变换域中经典的基于SVD的水印算法,分析了算法的缺陷,讨论了现有的改进方案,提出了基于奇异值分解设计水印算法的注意事项。     

基于奇异值分解的量化水印盲检算法

提出了一种基于奇异值分解的量化水印盲检算法.利用图像矩阵的奇异值稳定性好且最大奇异值远远大于其他奇异值的特点,首先时分块图像最大奇异值进行量化,再结合其奇偶性将二值水印嵌入量化后的奇异值中.实验结果表明,水印算法在满足较好的不可见性和较强的鲁棒性的同时;还可实现水印的盲提取.     

基于分块奇异值分解的盲水印技术

基于奇异值分解的数字水印方案,具有很强的鲁棒性,但是它也存在着一些不足的地方。为此提出了一种新的基于分块奇异值分解盲水印方法,在图像水印信息经过置乱处理后嵌入到原始载体图像分解所得的酋矩阵中。运用置乱方法和奇异值分解方法,提高了水印的不可见性,保证了水印的安全性。在水印的检测与提取过程中不需要原始载体图像,更加利于实际中的应用。实验结果证明,该方法具有较好的不可见性,对常见的图像处理具有良好的鲁棒性。     

基于二值运算的数字图像水印嵌入与检测算法

研究了在数字图像中实现水印的方法。提出了一种在小波变换域内基于二值运算的数字图像水印嵌入与检测算法，且水印的检测不需要原始图像，使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性，感觉不到对原始图像的影响，同时，嵌入的数字水印具有很理想的鲁棒性。常规的图像处理方法对其影响甚弱。     

一种基于奇异值分解的盲水印

随着计算机和因特网技术的发展，数字水印技术开始广泛应用于数字图像、音频、视频和多媒体产品的版权保护。一种基于分块SVD的数字水印算法被提出，原始图像先进行分块SVD分解，选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入水印，在水印检测过程中不需要原始图像。同时还通过误差分析直接导出了，量化强度和信噪比的数学公式从而对选择量化强度有了理论指导。实验结论和攻击测试表明，算法对如JPEG有损压缩、中值滤波、亚抽样、低通滤波等各种的图像降级处理有很强的稳健性，同时它还对图像尺寸大小没有任何限制。     

基于奇异值分解的自嵌入图像认证水印算法

提出了一种新颖的用于图像认证的自嵌入水印算法,在图像奇异值分解(SVD)域的U分量中提取图像特征信息生成水印,水印嵌入在SVD域的D分量中,水印的生成和嵌入都在图像本身中进行,图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息,从而提高了水印的安全性和保密性。实验结果表明,该算法能很好地将对图像内容的恶意篡改和常规的图像处理区分开,并给出内容篡改的位置。     

基于奇异值分解的彩色图像水印算法

针对基于量化的嵌入方法不能抵抗亮度增强等攻击而基于关系的嵌入方法抵抗常见的攻击能力较弱等缺点, 提出了一种混合量化和关系嵌入方法的彩色图像水印算法。该算法先对彩色图像的每一分量进行互不重叠的大小为8×8的分块, 借助密钥选取待嵌入水印的分块并对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对低频子带与高频子带进行奇异值分解, 在低频和高频子带奇异值分解后的奇异值矩阵分别采用量化和关系的嵌入策略嵌入预处理后的水印。实验表明, 该算法实现简单, 具有较好的不可见性。与其他算法相比, 该算法具有更好的鲁棒性能。     

一种基于相关值检测盲水印方法

针对传统的相关值检测盲水印算法嵌入信息量小,提取水印正确率低的缺点,提出了一种结合分块SVD分解的相关值检测盲水印方法,它在嵌入过程中对原始图像进行分块SVD分解,取最大的一部分奇异值重新构成载体图像块,将水印置乱后,水印信息通过向载体图像块叠加一个高斯分布的模板实现嵌入,在保证透明度的同时增大了嵌入量.为提高水印提取的准确率,首先通过对待检测图像滤波预处理,然后通过比较相关值的大小来判断水印信息.实验结果表明,新的算法在保证水印的不可见性的同时,增加了嵌入信息量,提高了检测的准确性,且对于常见的图像压缩、噪声和剪切等攻击具有良好的鲁棒性.     

基于SVD分解的数字图像盲水印

本文设计了一种基于奇异值分解(SVD)的盲检测数字图像水印算法,将原图像分块进行SVD分解,再对每块最大奇异值适当量化并嵌入水印;水印检测时,直接对含水印图像的分块最大奇异值的量化结果的奇偶性判别来提取水印.进一步,通过对图像的不可见性及鲁棒性分析,给出量化强度的理论分析和理论取值.实验表明,该方法可行,算法简洁,抗压缩、滤波、几何攻击性强.     

一种基于奇异值量化的鲁棒性水印算法

提出了一种基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法,将水印信息分为有意义水印(比如公司标志等等)和无意义水印两部分,根据水印信息以及设定的密钥,通过量化奇异值,实现数字水印的嵌入;水印检测时只考虑有意义的水印信息部分,利用奇异值的量化步长,实现水印盲检测。实验结果表明,该方法对于原始图像上一般的干扰,能完全提取出水印信息,对于较大的攻击,也能证明存在水印。     

基于奇异值分解的欠定ICA算法研究

从奇异值分解出发,研究欠定独立分量分析(ICA)盲分离的新算法,给出了欠定ICA算法的代价函数,推导出分离矩阵的计算公式.在此基础上,提出了将基于奇异值分解的欠定ICA算法与普通ICA算法相结合的二次盲信号分离算法.利用此盲分离算法,能够较好地分离出部分源信号.仿真实验说明了此方法的有效性.     

基于HSV颜色空间的彩色图像的盲水印算法研究

提出了一种新的针对彩色图像的盲水印算法。算法通过在彩色图像空域中嵌入形状和排布都比较规则的锚点来标记图像中嵌入水印的位置,从而在图像经过缩放裁剪等几何变换后仍然能够比较容易地找到水印嵌入的准确位置。实验表明算法对色彩和几何变换都有良好的鲁棒性。     

多准则优化图象重建方法的奇异值分解研究

本文运用奇异值分解理论对多准则优化图象重建方法的求解稳定性及求解精度进行了研究，阐述了其重建质量的控制机理。     

基于图像哈希签名的数字水印

提出一种新的图像哈希函数,这种函数可以为不同图像内容的输入提供唯一的一个哈希值.通过使用特殊的图像HASH函数来完成签名信息的简化,并最终形成水印比特嵌入到图像中.结合数字签名和数字水印的特点,为进行图像认证提供了一种全新的途径.     

一种基于SVD的图像水彩风格绘制算法

针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过mean-shift算法实现图像的水彩风格效果。采用色彩传递算法,改善图像水彩风格的色彩视觉效果。实验结果表明,该算法实现的水彩风格艺术效果良好,可提高时间效率,同时色彩传递技术也使得水彩风格的艺术效果更加灵活多变。     

一种嵌入三维动画特效参数的数字水印算法

三维动画因其高信息量和高逼真性,广泛应用于虚拟展示、动画电影等领域。为了有效保护三维动画的知识产权,提出一种嵌入三维动画特效参数的数字水印算法。将三维动画中粒子效果和动力学效果等特效参数作为水印嵌入载体,结合满秩分解、奇异值分解和三角分解,将水印信息高效地嵌入到特效参数组成的矩阵中。由于水印是嵌入在特效参数而非场景主要特征中,所以水印具有很好的透明性。实验结果表明,该算法复杂度较低且鲁棒性较高,具有很好的推广性。     

一种基于压缩感知的盲数字水印算法

现有的数字水印算法的研究成果大多在变换域,此类方法嵌入水印相对于空域而言数据量较大,安全性较高,鲁棒性较强,但是其计算复杂且抗攻击和防提取能力仍然有限。因此根据压缩感知CS(Compressive Sensing)的特点,结合人眼视觉系统(HVS)的特性,提出一种性能更高的数字水印算法,利用块不均匀度来选取容量大的子块,采用量化的方法自适应地选择量化步长来嵌入经过置乱处理后的数字水印。经实验验证,该算法保证数字水印具有更好的鲁棒性、隐蔽性和安全性,并且提高了含水印图像的抗攻击和防提取能力,而且提取水印不需要原始图像的参与,大大降低了存储载体数据的成本。     

基于FRFT的数字水印算法分析

数字水印技术是信息安全和版权保护的一种有效方法.数字水印一般要满足不可见性、安全性和鲁棒性.数字水印的容量和鲁棒性也是研究的重要内容.分析了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的加性水印算法,该算法较好地满足了水印的不可见性和安全性,并用仿真讨论了水印容量和鲁棒性之间的关系,实验表明该算法具有较好的鲁棒性,并且可以嵌入高容量的水印.     

基于小波变换的CDMA图像盲水印算法

提出了一种盲扩展谱水印算法,将水印信息重复的嵌入到图像多层小波分解的系数中.通过对数字图像小波变换结构的研究和分析,利用扩展谱将信息嵌入到LH和HL子带,结合噪声视觉函数在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡,提高了信息隐藏的安全性,并运用CDMA(Code Division Multiple Access)理论实现了水印信息的盲提取.大量的试验结果表明,该算法对于常见的图像处理操作,特别是对于JPEG压缩和多种噪声攻击有较好的鲁棒性.