基于系数相关性的自适应水印算法

根据人类视觉特征提出了一种基于小波系数相关性的自适应水印嵌入算法.该算法先对原始图像进行的小波分解,选取水印所要嵌入的子带并将所选取的子带划分成2×2大小的块,同时利用每一个小波块中相邻的4个系数之间具有一定的相关性与所要嵌入的水印图像来构造该小波块的水印系数,利用人类视觉模型调整水印的嵌入强度,从而在保证水印不可见性的基础上最大限度的保证水印的鲁棒性.选取不同特点的两幅图片进行实验,实验结果表明,该算法对高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩、剪切、中值滤波等攻击都具有较好的鲁棒性,对旋转几何攻击具有一定的鲁棒性.     

基于混沌加密的小波包盲水印算法

利用混沌系统的特点调制了两种不同的混沌序列,分别用于水印加密和子图像的抽取.对子图像进行小波包分解,通过修改小波包的系数来嵌入数字水印.水印的提取不需要原始图像,实现了盲提取.实验结果表明,该算法对于常见的JPEG压缩、高斯噪声,裁剪和缩放等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于Turbo码的图像数字水印技术

在详细分析数字水印系统等效信道的基础上，提出了一种基于Turbo码的图像数字水印算法．该算法利用Turbo码的纠错性能和人眼视觉特性，以实现静止图像中数字水印的嵌入和提取；在水印嵌入之前，对水印序列进行Turbo码编码，然后利用人眼视觉特性进行水印嵌入，并采用了Turbo迭代译码算法进行水印提取，最后进行了数值仿真和算法比较．实验结果表明，该算法降低了水印在传输过程中的误码率，提高了水印的抗攻击能力，同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾．     

基于人类视觉特性（HVS）的离散小波变换（DWT）数字水印算法

伴随着计算机网络通信技术的蓬勃发展,数字媒体数据的交换和传输变得日益简单且快捷.数字水印技术是一项将数字、序列号、图像标志等版权信息嵌入到数字产品信息中,用来保护数字产品版权和认证来源及完整性的新型技术.提出了一种基于人类视觉特性HVS的小波域盲数字水印算法,通过借鉴人类视觉特性HVS算法思想自适应的嵌入水印信息,能够很好地达到水印嵌入透明性和鲁棒性的平衡.通过Matlab软件实验仿真,表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性.     

一种基于小波系数动态量化的鲁棒数字水印算法

提出了一种改进的基于动态量化小波系数的鲁棒水印算法.水印通过动态量化嵌入到载体图像小波变换的高频子带上,混沌优化用于搜索嵌入水印的最大可用块数,中国剩余定理用于安全地产生动态量化参数.该算法和Lin等人提出的数字水印方案相比,不仅具有良好的隐蔽性、安全性和不可感知性,同时,算法也具有良好的抗压缩攻击等鲁棒性能.仿真结果验证了算法的有效性.     

一种改进的利用人眼视觉特性的小波域数字水印技术

不可见性和稳健性是数字水印最基本的要求,而影响水印这两个基本特性的因素主要是嵌入策略、嵌入公式和嵌入强度。提出一种改进的利用人眼视觉特性的基于离散小波变换（DWT）的数字水印算法。实验结果表明,应用本算法实现的水印嵌入强度可调,在满足不可见性的条件下,对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

基于混沌序列的双重变换域半脆弱水印算法

提出了一种DCT域与DWT域相结合的半脆弱数字水印算法．该算法设计了三个混沌密钥，在DCT域使用混沌序列生成水印并定义其嵌入位置，在DWT域的高频子带中嵌入水印．水印的嵌入强度能够根据小波系数和人眼的视觉门限自适应的进行调整，可以达到最佳嵌入调制．实验结果表明该半脆弱水印算法具有较佳的篡改区域指示性能，能有效进行数字图像的真实性和完整性鉴定，并且能够区分JPEG压缩与恶意篡改．     

基于小波变换的局部化数字水印算法

为了解决许多水印算法不能抵抗任意剪裁的缺点，提出了局部化数字水印算法．通过二维Mexican Hat小波变换提取图像中的多个特征点，在以特征点为中心的局部化区域中分别进行小波变换，并通过对小波系数进行单系数量化来实现水印信息的嵌入，同时水印的提取不需要原始图像的参与．实验结果表明，在剪裁后待检测图像中至少包含一个嵌入水印区域的前提下，该算法对JPEG、JPEG2000压缩和任意剪裁具有很强的抵抗能力．     

结合Hilbert填充曲线与游程长度的图像隐写算法

针对游程长度隐写算法存在嵌入容量小的问题, 提出基于Hilbert曲线扫描改进的游程长度隐写算法, 该算法能增加可用于嵌入秘密信息的游程数量, 也因此有效地增大了嵌入容量. 新算法利用比特流中游程长度的奇偶特性来嵌入秘密信息. 嵌入过程首先使用Hilbert扫描曲线对载体图像的像素进行置乱, 再将置乱的载体图像分解为8个位平面, 然后通过分析置乱后得到的各个位平面比特流分布来确定可用于嵌入信息的游程, 最后修改在可嵌入游程的比特流中0和1交界处至多1个值来嵌入1bit秘密信息. 结果表明, 基于Hilbert曲线扫描的游程长度隐写算法与已有基于游程长度隐写算法相比, 前者具有较大嵌入容量, 较好的视觉不可感知性.     

基于BEMD、DCT和SVD的混合图像水印算法

水印的不可见性和算法的鲁棒性是图像版权保护领域关注的重要问题，然而大多数算法不能很好地平衡二者的关系。为此，提出了一种基于二维经验模态分解（BEMD）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的不可见性高、鲁棒性强的混合图像水印算法。首先，对水印图像采用Arnold置乱，增强算法的安全性，并对置乱后的水印图像进行二维DCT。然后，对宿主图像进行BEMD，得到有限个尺度不同的内蕴模态函数（IMF）及余量，选择与宿主图像相关性较低的IMF执行二维DCT，根据水印的大小对其进行不重叠分块，分别对每个分块图像以及经DCT的水印图像执行SVD。最后，根据自适应最优嵌入准则确定水印嵌入强度，并将水印嵌入每个分块，以增强算法的容错性。大量实验以及与现有算法的对比表明，所提算法不仅具有抵抗大尺度攻击的鲁棒性，而且具有较高的不可见性。