基于纹理方向性的非下采样剪切波水印算法

为解决水印算法中不可见性与鲁棒性不可兼顾最优的问题,提出一种新的非下采样剪切波数字水印算法。对图像使用剪切波变换,变换后选取最强纹理方向性的子带作为水印的嵌入位置,利用奇异值分解实现水印的嵌入。实验结果表明,该算法结构相似性达到0.99以上,含水印图像在经过不同形式的攻击后,水印能够较好地被提取出来,且归一化相关系数平均值达到0.98,具有较好的鲁棒性。     

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。     

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...     

联合非下采样Contourlet变换与奇异值分解的多水印算法

为解决最近报道的Contourlet变换域基于奇异值分解的水印算法存在的高虚警率问题, 提出一种多水印算法。对Arnold置乱后的水印图像进行奇异值分解, 将其中一个正交矩阵嵌入原始图像非下采样Contourlet域的两个高频方向子带中, 并利用奇异值来调整原始图像非下采样Contourlet域剩余子带的系数矩阵, 通过逆变换得到含水印图像。抽取水印时首先计算从待检测图像抽出的正交矩阵和真实水印正交矩阵的相似度, 与阈值进行比较, 以决定抽取过程是否进行。由于非下采样Contourlet变换的高冗余性, 最终可抽取出多个水印图像。实验表明, 算法较好地克服了高虚警率问题。一系列的攻击实验证明算法具有较好的鲁棒性。     

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。     

一种基于奇异值分解的稳健数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解的数字水印算法,它对常见的失真是稳健的。由服从标准正态分布的随机数组成的水印被嵌入到图像分解后的奇异值中。实验结果表明本算法具有很好的稳健性。在经过了一般的信号处理操作和JPEG压缩以后,嵌入的水印能够被可靠地提取和检测。特别地,本算法对转置、行(列)镜像、直角旋转、行(列)整数倍放大和有填充平移等几何失真具有不变性。     

奇异值分解小波变换的数字水印算法研究

研究保护版权信息安全间题,针对实现水印的稳健性和不可见性,保护合法用户,使数据水印保护有良好的鲁棒性,在传统奇异值分解和小波变换水印技术基础上,提了一种奇异值分解与小波变换相结合的数字水印算法.算法首先对水印图像进行置乱处理并原始载体图像进行分块,从原始载体中找到最佳水印嵌入子块,然后对最佳子块进行小波变换,同时对子块的低频系数进行奇异值分解,最后将水印嵌入各载体图像子块的奇异值中,实现了图像水印嵌入.实验结果表明,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,提高了图像水印的抗击能力,为版权保护提供有效方法.     

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。     

一种基于改进型奇异值分解的数字水印算法及实现*

在传统的奇异值分解（SVD）算法的基础上,提出了一种改进型的基于分块奇异值分解（BlockSVD）的新型数字水印算法。该算法不仅鲁棒性更强,可以直接处理长方阵和提取出质量更高的水印,并且在大图像中嵌入和提取水印的时间很短,可以有效克服传统SVD算法提取出的水印在对角线上有明显失真等缺点。给出了鲁棒性测试的结果及SVD与BlockSVD的时间对比分析,并将其与传统的Cox扩频方法进行比较。测试结果表明该算法的鲁棒性更好、速度更快、实用性更强。     

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。     

基于混沌加密和SVD的数字图像水印算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性,提出一种基于混沌加密和奇异值分解的水印算法.采用Chebyshev混沌映射产生的混沌序列加密水印图像,将加密后的水印图像与原始图像进行分块,再对每一块进行奇异值分解,从而实现水印的嵌入.仿真实验结果证明,该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、滤波等具有较高的鲁棒性,同时能较好地抵抗剪切攻击.     

一种基于DCT和SVD的音频水印算法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)和奇异值分解(SVD)的音频水印算法.该算法将原始音频进行分段后再分块,对每一块进行DCT 变换,利用Zig-Zag算法将变换后的系数分成4个象限,通过对每个象限进行SVD变换得到对角阵,并在对角阵的第1个元素内嵌入水印.实验结果证明,该算法具有良好的透明性,在嵌入强度为0.2时峰值信噪比较高,同时可以抵抗重采样、回声、噪声等攻击,具有较高的鲁棒性.     

基于几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法

为了解决当前图像水印技术难以抵御几何失真,使其鲁棒性较低与误检率较高的问题,提出了几何校正与非下采样Shearlet变换的图像水印算法.首先,引入Cat映射,对水印信息图像进行置乱;随后,借助非下采样Shearlet变换机制,对载体图像进行处理,获取低通子带和高通子带,并将低通子带分割为尺寸相同的小块;通过修改低通子带的Shearlet系数,建立水印嵌入机制,将水印信息植入到载体图像中,获取水印密文;构建几何失真图像训练样本,基于极谐变换,计算水印图像的极谐变换系数模,充分描述其鲁棒特征;基于模糊支持向量机,预测几何失真参数,对水印图像进行几何校正;最后,再次利用非下采样Shearlet变换处理校正水印图像,获取低通子带小块,设计水印提取方法,复原其水印信息.实验结果显示：与当前图像水印算法相比,所提算法具有更高的不可感知能力与鲁棒性,对于各种几何攻击,所提取技术的复原水印与初始水印的相关系数均要高于0.95.     

一种使用机器学习方法的数字水印算法

针对目前数字水印算法存在的不足,本文将离散小波变换和奇异值分解相结合,提出了一种基于机器学习的图像数字水印算法.首先将载体图像进行一级小波变换,提取其低频子带图像对其进行4×4分块处理,然后对每一分块进行奇异值分解后嵌入水印,并提取特征向量用于最小二乘支持向量机的训练,训练好的最小二乘支持向量机用于自适应最大水印嵌入强...     

奇异值分解的可自恢复的图像篡改认证方案

提出一种图像的自嵌入水印算法,该算法将图像分块奇异值分解,并提取每块的最大奇异值实施量化生成量化图像。量化图像生成的二值编码经过置乱和混沌加密后嵌入到原始图像的置零位之中。算法不仅能检测和定位对图像的篡改,而且能恢复被篡改图像的内容。实验结果表明篡改定位准确,被损坏的图像内容恢复质量较好。     

基于小波变换的SVD数字图像水印算法研究

提出一种基于小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法,针对数字图像的特点,充分利用人类视觉系统(HVS)的特性和图像奇异值的稳定性,先将原始图像进行两级小波分解,再将得到的概貌系数进行奇异值分解,然后利用加性准则修改原始图像的奇异值信息,实现水印的嵌入.MATLAB仿真结果表明,改进算法在保证水印不可感知性的基础上,对常规攻击如JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、高斯低通滤波、中值滤波、缩小、放大、旋转等的鲁棒性较强,可用于版权保护.     

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。     

一种基于DMWT与SVD相结合的图像数字水印算法

本文提出了一种新的盲数字水印算法,它充分利用了离散多小渡变换（DMWT）的多分辨率特性和矩阵奇异值分解（SVD）所固有的特征,通过量化处理把二值水印图像嵌入到原始图像中。水印的提取不需要原始图像的参与,但受到密钥的限制,不知道密钥的人无法正确地恢复数字水印。实验结果表明了算法的不可感知性、鲁棒性和安全性。