一种基于奇异值分解的自适应水印算法

变换域水印算法对压缩、噪音和滤波等攻击具有较好的鲁棒性,但水印算法对仿射变换攻击的抵抗力较差,提出了基于奇异值分解的自适应水印算法,首先根据人眼视觉模型,利用小波变换的能量特性做水印容量自适应分析,然后分块嵌入具有不同能量因子的水印,既保证了水印的嵌入量又增强了其鲁棒性.最后采用能量统计技术对提取的水印作误差校正,有效地解决了提取水印对角线明显失真的问题.仿真试验表明,算法不仅对剪切、滤波和噪声等攻击有较强的鲁棒性,对各种仿射变换也有非常好的抵抗力.     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

自适应局部线性嵌入算法

局部线性嵌入算法（LLE）因其较低的计算复杂度和高效性适用于很多降维问题,新的自适应局部线性嵌入（ALLE）算法对数据进行非线性降维,提取高维数据的本质特征,并保持了数据的全局几何结构特征,对比实验结果表明了该算法对于非理想数据的降维结果均优于LLE算法。     

基于视觉特性的灰度水印自适应嵌入与提取算法

为了设计更加鲁棒的数字水印算法，在对水印的嵌入过程、提取过程及其抗攻击性能进行分析的基础上，提出了一种图像灰度水印自适应嵌入与自适应提取新方案。该方案基于小波变换的多分辨率特性，利用人眼的亮度感觉及对比灵敏度阈值等人类视觉系统特性，并结合图像各个局部小波子块的亮度与纹理特征，在嵌入的过程中，通过动态地计算各个局部块的自适应嵌入强度因子来嵌入水印。提取时，则根据从不同区域提取出的水印信息自适应计算最佳的水印提取结果，这就从提取的角度大大改善了水印系统的性能。实验结果表明，该算法对多种攻击具有较强的鲁棒性，尤其对平滑、滤波、JPEG压缩、JPEG2000压缩以及位平面去除等攻击，其鲁棒性更明显。     

基于DCT变换的图象分块数字水印算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,不可察觉性和鲁棒性是图象水印中基本要求,但它们却是一对互相制约的因素.该算法提出了一种新的数字水印嵌入和提取方法,以一幅图象作为水印,信息量大,优于通常把文本,字符作为水印的方法;分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性;根据图象局部特征确定水印的嵌入强度,使水印的嵌入强度随图象局部特征变化而变化.针对典型攻击的实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性.     

图像拟仿射变换的DWT水印算法

提出一种图像拟仿射变换的DWT水印算法。该算法对水印图像的预处理采用有限整数域上的拟仿射变换,拟仿射变换有较好的置乱效果及较大的置乱周期,从图像信息加密的安全性角度来看,它优于Arnold等常见的几何置乱变换,利用混沌序列提取原始图像的若干块组成子图像,并对子图像进行三次小波变换,将加密图像嵌入到子图像中,并将子图像还原到原始图像的相应位置。实现了水印的透明性和鲁棒性。仿真实验结果表明,算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性和稳健性。     

基于DCT变换的图象分块数字水印算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,不可察觉性和鲁棒性是图象水印中基本要求,但它们却是一对互相制约的因素。该算法提出了一种新的数字水印嵌入和提取方法,以一幅图象作为水印,信息量大,优于通常把文本,字符作为水印的方法;分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性;根据图象局部特征确定水印的嵌入强度,使水印的嵌入强度随图象局部特征变化而变化。针对典型攻击的实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于局部线性嵌入和最近特征线的人耳识别

针对人耳生物特征,通过分析早期人耳识别方法的不足,提出了一种局部线性嵌入（LLE）和最近特征线（NFL）相结合的人耳识别方法。首先依据流形学习思想,采用局部线性嵌入算法提取人耳图像特征,然后采用最近特征线分类器进行人耳识别。实验结果表明,该方法在人耳姿态变化时能够取得非常理想的识别率,提高了人耳识别的鲁棒性,增强了人耳识别技术的实用性。     

基于运动目标检测的视频水印算法研究

摘要：为了提高视频水印的鲁棒性,提出一种基于运动目标检测技术的算法。通过相邻帧差法提取并标记视频图像序列中的运动目标,并采用图像局部奇异值分解(SVD)算法,实现水印的嵌入和盲提取过程。在仿真实验中,通过计算水印嵌入后图像的峰值信噪比,证明该水印算法具有很好的不可见性和隐蔽性;并使用strimark软件对嵌入水印后图像进行几何攻击,分析水印图像的相关系数,验证本算法具有很好的鲁棒性。     

基于图像置乱和小波变换的零水印算法

传统的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降.提出了一种基于仿射变换置乱与小波变换的零水印算法,该算法对嵌入的水印图像进行置乱,选择被嵌入图像的小波变换的低频子图与置乱的水印图像进行运算,对运算结果进行循环移位产生密钥图像.而小波变换的低频子图集中了图像的主要特征,所以该水印算法对各种攻击(例如:加噪,滤波,JPEG压缩,剪切)具有很高的鲁棒性,而且产生的水印为灰度图像而不是二值序列,具有很好的检测精度.仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好.     

Digital watermarking algorithm based on Kalman filtering and image fusion

A digital watermarking algorithm based on Kalman filter and image fusion is proposed. The digital watermarking can be viewed as a process that embedding a weak signal (watermark) to a strong signal (original image), so the process of watermarking can be viewed as a process of image fusion. In the proposed watermarking algorithm, the watermark embedding and extraction process are expressed as the state estimate process, and Kalman filter is used as an optimal estimation algorithm in the process of image fusion. An optimal estimation model is built according to the watermark image and the original image, and then the state equation and the corresponding measurement equation are built. The optimal estimation is archived in case of the minimum estimation error variance. Crossentropy and mutual information are used to evaluate the performance of image fusion. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance in both robustness and invisibility.     

基于DWT-SVD域的彩色图像自适应水印算法

为了保护数字彩色图像版权,提出了一种结合离散小波变换(DWT)和矩阵奇异值分解(SVD)的彩色图像自适应水印算法。其主要设计思想是:先将原RGB彩色图像的各颜色分量进行小波分解;再将得到的中、低频带的小波系数与原水印图像分别进行奇异值分解,水印信息的奇异值重复嵌入到三通道中、低频带的小波系数奇异值中,且利用临界视觉阈值与奇异值之间的关系对水印嵌入强度作自适应调节,从而达到增强水印鲁棒性和确保水印透明性的目的。本算法适用于二值及灰度水印,在二值水印的提取过程中需设定一个提取阈值,以保证提取水印的完整性。仿真结果说明本算法对水印系统的透明性与鲁棒性作了较好的协调,是一种较稳健的算法。     

基于子块分割的自适应式全盲图像水印算法

为了提高水印的鲁棒性,文中提出了一种基于子块分割的自适应全盲水印算法ABWASS。在嵌入水印时,该算法根据宿主特征矩阵嵌入自适应调整后的水印图像,并使用改进的两阶段DWT方法在LH2子带中融入水印图像的关键信息,从而得到含双重水印的图像;提取水印时,首先分离水印分块方式等关键信息,并通过DCT变换获得特征矩阵,进而提取水印图像。由于该方法在获得含有水印的图像时,根据宿主图像对水印进行了微调,并嵌入了原始水印尺寸,因此在提取过程可以实现全盲。实验结果表明,较已有方法,所提算法能够很好地抵抗多数常规攻击和几何攻击,并且在抵抗混合攻击上其性能均得到了提高,最大提升了2.7%;同时,其还具备较好的水印隐蔽性和实用性。     

置换DCT域中频系数的盲水印嵌入算法研究*

介绍了一种基于离散余弦变换域(DCT)中频系数置换的盲水印算法,用该算法对数字水印进行了自适应嵌入方法研究.该算法突破了数字水印的加性算法、乘性算法等传统的水印嵌入方法;解决了被提取水印中含有原始图像DCT系数从而影响水印检测准确性的问题.该算法使用人类视觉模型对水印图像进行自适应嵌入,使嵌入的数字水印从根本上不可逆.实验证明该算法对数字水印的滤波、剪切、噪声等攻击有很强的鲁棒性.     

基于分块DCT的自适应视频水印算法

在以往的离散余弦变换(DCT)水印嵌入算法中,选择直流系数嵌入能增加稳定性,但也会导致水印的不可见性较差。本文在DCT直流系数嵌入法的基础上进行改进,结合人类视觉系统模型(HVS),优先选择纹理强度大的DCT分块并自适应控制嵌入强度,能较好兼顾稳定性和不可见性。改进后的算法与改进前算法相比,数字水印的安全性、鲁棒性、嵌入量、不可见性、稳定性等各方面都有较大提高。     

基于小波视觉模型的乘性水印算法

虽然小波域加性水印算法具有较好的不可感知性,但其鲁棒性较弱。因此,结合小波域视觉模型,提出了一种基于小波视觉模型的乘性图像水印算法。在水印嵌入过程中,为平衡水印的不可感知性和鲁棒性,以中频子带作为水印嵌入空间,并根据图像的频域敏感度、亮度敏感度、纹理复杂度确定水印的嵌入强度。在水印检测过程中,采用广义高斯分布(GGD)对小波系数的统计特性进行刻画,并通过奈曼-皮尔逊(NP)准则确定水印系统的检测阈值,给出了水印系统的虚警概率和检测概率之间的接收者操作特征(ROC)曲线关系。最后通过实验测试了该算法在抗压缩、叠加噪声、缩放和剪切等攻击时的鲁棒性能。仿真结果表明：该算法具有较好的检测性能以及在抗攻击时具有较强的鲁棒性。     

基于卷积码的盲音频水印算法研究

提出了一种基于提升小波和卷积码的盲音频水印算法。原始音频信号经过提升小波变换后,选取中低频小波系数进行自适应水印嵌入。水印在嵌入前经过卷积编码和交织预处理,以提高水印系统的抗干扰能力。为了增强算法的鲁棒性,水印提取时采用了软判决Viterbi译码。实验结果表明,该水印算法具有较好的性能。     

基于相关理论的小波域数字盲水印算法

提出了一种新的图像数字盲水印算法。在水印嵌入过程中,用一个单元模板表示一个水印图像像素;在检测过程中,计算单元模板和嵌入水印后图像的小波变换系数的相关值,进行适当的门限处理就能提取出水印。水印检测不需要原始图像数据和水印位置信息,实现了水印图像的自同步盲检测。为了进一步提高该水印算法的鲁棒性和改善检测结果,在水印检测前使用拉普拉斯算子对图像进行锐化处理,使得所嵌入水印能抗击更多攻击种类,并使检测结果更清晰。在检测前加入锐化处理步骤,可以减小水印嵌入强度,而能得到同样的检测效果,因此也增强了水印的隐蔽性。实验表明,该算法具有较好的水印隐蔽性和鲁棒性。     

一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法

针对数字水印算法中特征区域选取不足以反映图像重要信息,导致鲁棒性减弱的问题,提出一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法。通过尺度空间特征点检测,提取靠近载体图像重心且互不重叠的特征区域,合成特征区域矩阵,用变换域水印算法嵌入水印,对可能受到攻击的含水印图像提取特征区域,合成其特征区域矩阵,用嵌入水印算法逆过程提取水印。实验表明,该算法不仅对常规攻击和噪声攻击都具有强鲁棒性,且不可见性良好。     

基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法

为进一步提升支持向量机水印算法鲁棒性,提出基于支持向量机的NSCT域自适应图像水印算法。主要思想是根据图像自身特征生成自适应嵌入水印序列,利用模糊核聚类和支持向量机对NSCT低频系数进行分类,选取适合嵌入水印的低频系数,然后利用支持向量机建立NSCT邻域系数的关系模型,自适应完成水印嵌入。算法具有良好的不可感知性、安全性,并通过嵌入自适应水印达到全盲水印检测。实验结果表明,提出算法对高斯噪声、椒盐噪声、低通滤波、中值滤波、均值滤波、JPEG、旋转、平移和尺寸缩放有很强的鲁棒性。