基于奇异值分解和小波变换的数字水印算法

本文研究了一种基于奇异值分解及小波变换的二值图像水印算法,在嵌入过程中综合运用了Logistic混沌映射和广义猫映射,并采用了改正的二值运算与奇异值分解相结合的方法。大量仿真结果证明了该算法具有很好的隐蔽性,及较理想的鲁棒性。     

基于小波—奇异值分解的数字水印新算法*

为了有效地保护数字作品的版权,提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质,对原始图像进行多级小波分解,并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保证一定的安全性,再对其进行分块离散余弦变换,然后将它嵌入到中间奇异值及其周围的部分矩阵块中。实验表明,该方法不仅有较好的透明性,而且能抗大多数处理攻击,有较好的鲁棒性。     

一种改进的基于奇异值分解的数字水印算法

基于奇异值分解（SVD）的数字水印算法对几何攻击有较强的鲁棒性,但是在嵌入水印的过程中,对较大特征值的修改会导致图像品质的明显下降。提出了一种改进的基于分块奇异值分解的数字水印算法,可以较好地解决上述问题,同时,该算法又利用小波变换来抵御一般的变换域攻击。实验表明,该算法在不可感知性和鲁棒性等方面都取得了比较好的效果。     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

一种奇异值分解数字水印算法的研究

提出了一种可用于印刷品防伪的数字水印算法.将二值条码作为水印,嵌入到原始图像的奇异值分解的S分量.结合人类视觉系统((HVS)的视觉掩蔽特性,根据图像的块均匀度决定水印嵌入的强度,使嵌入的水印强度能够自适应于原始图像.水印提取时,利用Radon变换对待检测图像进行校正,并且根据二值条码的特性对提取出的水印图像进行了修正...     

一种基于奇异值分解的数字水印算法

数字水印的出现为版权保护提供了一种新的解决途径。提出了基于奇异值分解(Singular Valuc Dccomposition)的数字水印算法。图像奇异值分解(SVD)有以下性质：分解后图像矩阵的奇异值集中反映了图像的“亮度”(能量)特性，而对应的奇异矩阵只反映了图像的“几何”特性。因而奇异值的细微变化不会影响图像的视觉效果。对图像分块并做奇异值分解，在奇异值域做数学变换以嵌入lbit的二值水印信息。该算法不同于别的算法的一个优点是：水印的提取是“盲提取”，即水印的提取不需要原图像参与。     

基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)及离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的混合变换域与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法。该算法将原始图像的小波子图进行分块DCT变换,抽取各块含图像大部分能量的部分合并,并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入。实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性。     

基于奇异值分解的彩色图像数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解的彩色图像数字水印算法,嵌入和提取水印均在RGB分量的空间域内进行。仿真结果表明,该算法不仅对几何失真具有很强的抵抗能力,而且对添加噪声、滤波及JPEG压缩也具有良好的鲁棒性。     

基于奇异值分解（SVD）和小波变换的图像压缩算法

提出一种基于奇异值分解（SVD）和小波变换的图像压缩算法,该算法通过对小波变换后的小波系数或经小波重构处理后的图像利用SVD进行二次压缩。实验结果表明,该算法性能良好,优于单纯利用小波变换的图像压缩算法。     

基于图像加密和奇异值分解的数字水印算法

数字水印是将身份确认信息或保密信息镶嵌于图像中的一种技术,可靠的水印可为信息的安全提供可靠的保证。论文提出了一种加密算法和矩阵奇异值分解相结合的数字水印算法,对原图像和水印图像先做加密处理,再将加密图像进行奇异值分解,并把已加密的水印嵌入到加密原图像中。实验表明,该算法对传统的滤波、压缩、剪切和噪声攻击具有较好的鲁棒性。     

SVD和DWT数字水印算法的应用研究

研究数字图像版权保护问题,由于数字媒体在网上易被复制篡改.针对单纯奇异值分解或小波变换水印算法均存在抵抗攻击差的难题.为了更好的保护数字图像版权,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.首先对水印图像进行置乱处理并对原始图像进行分块,从中找到符合要求的最佳水印嵌入子块,然后对所选择的最佳子块进行小波变换,对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各于块的奇异值中进行仿真.结果表明,水印算法能够很好的抵抗多种攻击,水印具有很好的鲁棒性和不可见性,克服了奇异值分解和小波变换水印算法缺陷,为设计提供了依据.     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)的数字水印算法,在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制,然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的数字水印算法

为了使水印算法具有更强的鲁棒性,提出一种基于离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）的数字水印算法．在水印嵌入之前首先对其进行调制。利用种子序列按照水印的大小生成一组随机数,并将这组随机数和原始水印图像进行调制．然后将调制后的水印嵌入到原始载体图像的离散小波域中。在水印提取时再利用调制过程的逆过程恢复出水印。实验结果证明了该方法对于JPEG压缩、噪声、旋转、剪切等具有很好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD相结合的图像水印算法

以多级小波变换,奇异值分解为基础,一种新的可以同时抵抗几何变换及噪声攻击的图像数字水印算法被提出.首先对水印图像先做加密处理,将原始图像进行多级小波分解,然后对其低频部分进行奇异值分解,并把已加密的水印信息嵌入其中.实验结论和攻击测试表明:该算法不仅具有较好的不可感性,而且与相近算法相比,该方法可以同时抗击几何变换,如旋转、剪切、镜像,及叠加噪声如椒盐、高斯噪声等外界攻击,并具有很好的鲁棒性.     

基于DWT域的图像数字水印算法

提出了一种基于DWT域的图像数字水印算法。通过对宿主图像、经过Amold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解,达到自适应嵌入水印信息的目的。实验结果表明,该方法嵌入的数字水印不但具有较好的不可见性,而且对图像处理有较好的鲁棒性。     

基于DWT域的图像数字水印算法

提出了一种基于DWT域的图像数字水印算法。通过对宿主图像、经过Arnold变换加密后的水印图像分别进行多分辨率小波分解,达到自适应嵌入水印信息的目的。实验结果表明,该方法嵌入的数字水印不但具有较好的不可见性,而且对图像处理有较好的鲁棒性。     

一种基于DWT域的数字水印算法

提出一种结合Arnold置乱技术的小波域灰度图像数字水印算法,将置乱后的数字水印嵌入到载体图像小波分解的低频和部分中高频系数上。实验证明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对图像加噪、压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。     

一种基于DWT的数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,选择低频子带嵌入水印,保证了水印的不可见性;该算法选择了对JPEG2000彩色多分量图像的Y分量嵌入Arnold变换水印,简化了水印的检测。实验结果表明,该方案能抵御压缩、模糊和锐化等攻击,具有较好的鲁棒性。     

基于离散小波变换的数字音频水印

该文根据小波变换的时频分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入二值标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据分别进行小波变换,将变换后水印和音频小波系数更好地融合,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的二值标志图像水印对一般的信号处理具有较好的不可感知性和鲁棒性。所提出的方法在数字音频的版权保护和身份验证方面具有特殊的保密性。