基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印

提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时,通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息,再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印,实现了水印的盲检测。     

基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法

文中提出了一种基于小波变换和神经网络的盲数字水印算法。算法嵌入的水印信息是一幅二值图像,每位水印信息被连续多次嵌入宿主图像小波分解的低频子带。利用提取含水印图像小波分解的低频子图的特征点坐标集估计水印图像遭受的几何失真,根据估计的几何失真参数对受到几何攻击的水印图像进行校正,最后利用神经网络很好的非线性映射和自适应学习功能实现水印信息的盲提取。实验表明,算法对常见的图像处理和几何攻击具有很好的鲁棒性。     

在DCT域内应用RBF神经网络检测图像水印

主要研究了低水印嵌入强度下数字图像水印的检测方法,提出了一个在DCT域内应用径向基函数（RBF）神经网络检测数字图像水印的方案。该方案通过设计一个基于最小二乘学习算法的RBF神经网络,利用它良好的非线性映射能力从待测水印图像中提取出嵌入的水印,从而实现对数字图像水印的有效检测。与直接基于相关技术的数字图像水印检测方案相比,在低水印嵌入强度下本文提出的检测方案具有更好的水印检测能力。     

基于Tchebichef矩的几何攻击不变性第二代水印算法

提出了一种基于原始图像的Tchebichef矩实现的几何攻击不变性第二代盲水印算法,利用原始图像的Tchebichef矩估计图像可能经历的几何攻击的参数来还原图像,其中,原始图像的Tchebichef矩可作为水印检测器的密钥.水印嵌入过程结合人类视觉系统的特性,且可在任何图像变换域中实现,给出了小波域的一种实现方法.水印检测过程采用独立分量分析技术不仅可以检测到水印而且可以提取水印,实现了真正意义上的盲检测.实验结果表明,该水印算法对于通用水印测试软件Stirmark提供的各种攻击具有很好的鲁棒性.     

基于混合变换域的盲数字水印算法

针对商品包装图像在水印检测过程中图像会发生变形的问题展开研究,提出一种基于混合变换域的盲数字水印算法.算法基于第二代数字水印思想,采用了量化技术,将水印信息嵌入到代表图像内容的重要特征值上,解决了水印图像随商品外形发生变形后水印的检测问题.实验结果表明,新的算法在保证水印不可见性的同时,实现了盲检测,且提取效果好,对于常见的图像旋转,平移、剪切和扭曲等攻击具有鲁棒性.     

图像数字水印容量分析

图像水印容量分析是研究在图像中究竟可以隐藏多少信息的问题,研究如何在满足水印不可感知性和鲁棒的前提下传递尽可能多的水印信息。为了研究水印容量,一般把水印的嵌入和提取视为一次通信过程。该文认为应在满足水印不可感知性的前提下,基于图像的内容自适应地限制水印的嵌入功率。该文分析了现有水印容量分析方的不足,提出了一种内容自适应的水印嵌入算法,在此基础上,提出了一种利用噪声可见性函数对水印嵌入功率进行适应限定的水印容量分析方法,并讨论了盲检测和非盲检测情况下的水印容量问题。     

基于JPEG压缩的水印算法

提出了一种基于JPEG压缩的盲水印算法.在算法中首先对水印图像进行纠错编码和置乱变换双重预处理技术,提高水印自身抵御攻击的能力.水印嵌入是在量化的过程中进行,并根据各块的特征确定嵌入强度,以保证嵌入图像后的视觉效果;水印的提取不需要原始图像的参与,实现了盲水印检测.实验结果表明该算法有很好的抵御JPEG压缩的性能,对于噪声等也有较好的鲁棒性.     

改进的基于DCT的加密盲水印算法

介绍了数字水印的相关概念,提出了一种基于离散余弦变换的加密图像盲水印算法。利用国际数据加密算法（IDEA）对水印图像像素或图像文件进行加密,根据人眼视觉频率响应理论确定水印嵌入位置以实现盲水印,利用离散余弦变换（DCT）实现数据的嵌入和提取。实验表明：提出的算法能够实现加密数据盲水印,并对水印数据提供有效的保护。     

基于小波域的盲分离数字水印算法

提出了一种基于小波域和独立分量分析的盲分离数字水印算法.该算法将水印置乱并乘以相应的系数,将此信息嵌入到经过二级小波变换的原始图像的逼近子图中,提取时利用快速独立分量分析实现了原始图像和水印的盲分离.经过大量实验证明,重构后得到的水印图像具有良好的不可见性,对叠加了水印的图像经过多种干扰及信号处理后,能够有效地检测出水印的存在.     

基于小波域的彩色图像盲数字水印算法

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.文中提出了一种基于离散小波变换的彩色图像盲数字水印算法.水印采用文本图像水印,为了保证水印的安全性,对水印图像进行混沌加密,将原始载体图像的蓝色分量进行3级小波变换,将加密后的水印自适应地嵌入到蓝色分量的最低层低频逼近的每一个系数中,水印嵌入强较大,而现有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系数中.在检测时,不需要原始图像,是盲检测.实验结果表明该算法很好地保持了图像质量,对常见的图像处理显示了很强的鲁棒性.