基于人眼视觉特性的小波树量化水印

在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统 (HVS)模型的基础上 ,提出了一种基于人眼视觉特性的小波系数树量化水印 ,该方法在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息 ,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息 .实验结果和分析表明 :该方法水印有较好的不可视性和鲁棒性 ,检测水印的虚警概率很低     

基于人眼视觉系统的自适应小波图像编码算法

本文提出了一种基于自适应小波分解与人眼视觉系统的低比特率图像压缩编码算法,该算法具有以下特点：（1）以子带能量为判别标准,能够根据图像内容进行自适应形式的小波分解;（2）建立了人眼视觉系统的掩蔽模型,并据此给出了全新的小波系数自适应量化策略.仿真实验表明：本文算法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于JPEG2000、EZW、FWP等小波域图像压缩算法（特别是低比特率下）,而且可广泛适用于不同特征的数字图像.     

自适应的基于混沌序列的数字水印算法

算法是以混沌系统产生的实数序列为水印,结合HVS模型,将水印嵌入8×8DCT的中频系数中.实验结果证明,该算法具有较强的鲁棒性,水印检测结果正确.算法采用混沌序列为水印信号,具有易产生、数量多,保密性好的优点,可以有效地解决实际应用中大量数字水印产生的问题及数字水印标准化问题,有利于数字水印技术走向实际应用.     

基于人眼视觉特性的DCT域二值水印算法

数字水印技术是一种在数字多媒体中嵌入数字信息,从而保护媒体版权的方法.它已经成为保护数字作品版权的重要手段.本文利用扩频技术原理.提出了一种DCT域数字水印算法,该算法用伪随机序列对二值水印图像进行置乱扩频,然后根据人类视觉特性将调制信息嵌入载体图像DCT域中.仿真结果说明这种数字水印算法具有很好的安全性和稳健性.     

JPEG2000中的自适应量化研究

根据人类视觉特性和小波子带图像分布特性及子带系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度,提出一种基于图像纹理分类的自适应量化编码算法,在同一子带内根据小波系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度,将小波高频子带内划出平坦块、纹理块和边缘块,对其采用不同的量化间隔,并以JPEG2000为平台进行了实验.结果证明,采用该算法,可以在低码率下较好地保存图像的边缘和纹理特性的信息,重构图像的主观质量有一定的提高.     

基于人类视觉系统的小波域的数字水印算法

本文首先分析了前人的小波域数字水印算法,然后应用人眼视觉特性和离散余弦变换变换对算法进行了改进。重点论述了水印的嵌入和提取,并选取了一幅有实际意义的二值图象作为水印,通过修改中、低频系数来进行水印的嵌入。实验证明嵌入水印后的图象有更好的隐蔽性,并且对JPEG压缩、图象添加噪音、中值滤波、剪切等图象处理操作具有很强的稳定性。     

基于人眼视觉特性的图像自适应信息隐藏算法

提出了一种新的文字图像信息隐藏算法。充分利用人眼视觉特性,结合载体的局部特征,自适应地隐藏秘密信息,使算法具有很好的透明性。对秘密信息进行离散化、幻方置乱、位扩展及混沌调制等预处理,使算法具有较好的鲁棒性和安全性。实验结果表明,对于常见的图像攻击,特别是对图像的剪切攻击和JPEG压缩具有很强的鲁棒性。     

基于人类视觉系统的小波域数字水印算法

分析了一种小波域数字水印算法，利用人类视觉模型对算法进行了改进。选取一幅有实际意义的二值图像作为水印，在对原始图像进行多级小波分解后，通过修改中频系数来进行水印嵌入。实验证明嵌入水印后的图像具有更好的隐蔽性，并且对JPEG压缩、图像添加高斯噪声、中值滤波等图像处理操作具有很强的鲁棒性。     

正交频分复用系统中基于人眼视觉系统的自适应图像传输

针对传统的图像传输方法,提出了一种基于人眼视觉系统的自适应图像传输方案。在OFDM系统中,通过将自适应技术与信源分割及信道特性相结合的方法,实现在频率选择性慢衰落信道中高质量的图像传输。为验证该方法的良好性能,三种不同图像源被用于仿真程序中。仿真结果及理论分析可以证明,自适应图像传输与传统的图像传输相比,可大幅地提高接收图像的峰值信噪比。     

基于量化的数字水印算法安全性改进

目前,对数字水印鲁棒性的提高已有很多研究成果,但安全性的研究还有待加强。文中分析了基于DCT直流系数量化的数字水印算法存在的安全性漏洞,提出通过对载体图像随机分块,并保持嵌入水印前后图像平均亮度不变的方法,加强算法的安全性。实验结果表明,改进方法在提高水印安全性的同时,对水印的鲁棒性基本无影响。     

DCT域自适应彩色图像二维数字水印算法研究

以离散余弦变换(DCT)、静态图像压缩编码、人眼视觉特性(HVS)为基础,提出一种将灰度图像(即二维数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术实现了以二维数字水印作为水印信号的数字水印算法;(2)充分利用HVS实现了二维数字水印的自适应嵌入,增强了算法的透明性和鲁棒性;(3)能够依据原始彩色载体图像内容实现数字水印嵌入深度的智能调节．实验结果表明：文中算法不仅具有较好的透明性,而且对如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性。     

一种新的半脆弱彩色图像数字水印算法

提出了一种基于内容的半脆弱彩色图像数字水印嵌入算法, 该算法可同时用于彩色图像的版权保护和内容认证．首先将彩色载体图像从 RGB 空间转换到 YCrCb 空间．然后对亮度 (Y) 进行 L+1 级小波分解, 并将分解后的小波近似系数用混沌序列进行调制从而生成基于图像内容的数字水印信号．最后对亮度 (Y) 及色差 (Cr 和 Cb) 进行 L 级小波分解, 并结合视觉感知特性及局部系数相关特性, 通过分块量化措施将水印信号嵌入到载体图像 (Y、Cr和Cb) 的小波域中．仿真实验表明, 本文算法不仅具有较好的透明性, 对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理操作具有较好的鲁棒性, 而且能够对剪切、替换等恶意图像篡改作出报警并确定被篡改位置．同时常规图像处理下其误检率与漏检率均比较低．     

自适应二维数字水印系统

随着因特网和数字技术的发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但这也带来了一系列问题如作品侵权、非法复制和传播等.为了解决这些问题,数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的研究和应用.为实现水印图象的叠加,提出了一种以灰度图象为水印的空域二维自适应数字水印算法,该方法首先将水印图象进行8×8分块,并进行DCT变换,然后对每块的DCT系数进行量化和调整,最后,取出每块的部分DCT系数来构成水印信号.同时为了实现自适应,还将载体图象按8×8分块,并利用视觉掩蔽特性对载体图象象素进行分类,再根据块分类结果,将水印信号以不同强度嵌入到载体图象中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性.最后还对该技术今后的研究指出了一些可能的方向.     

一种基于自适应量化的半脆弱图像水印算法

提出了一种基于自适应量化的半脆弱图像水印嵌入方案，能够在不参考原始载体的情况下对数字图像同时进行版权保护和内容认证．该半脆弱水印嵌入方案具有以下特点：（1）抽取并利用了原数字水印的特征信息（作为辅助水印）；（2）采纳了基于人眼视觉特性的自适应量化策略；（3）数字水印信息的提取不需要原始载体图像；（4）采用整型提升小波变换，克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题；（5）能够同时进行版权保护与内容认证，并可确定篡改发生区域．仿真实验表明：该小波域水印嵌入方案不仅对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理具有较好鲁棒性。而且能够对替换等恶意图像篡改做出报警反应，同时其误检率与漏检率等关键技术指标均优于现有半脆弱水印嵌入算法．     

基于模糊聚类的小波域数字图像水印算法*

结合人眼视觉系统的感知特性与图像的局部相关特性,提出了一种基于模糊聚类的小波域数字图像水印嵌入方案.该方案首先对原始载体图像实施小波变换;然后结合视觉感知特性,在小波域内进行模糊C-均值(FCM)聚类分析,自适应确定出数字水印的嵌入位置与嵌入强度;最后利用图像自身的局部相关性,通过修改小波系数值,将数字水印嵌入到宿主图像内.该方案在提取数字水印信息时,不需要原始载体图像.实验结果表明,该自适应小波域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于支持向量机的自适应图像水印技术

提出一种基于支持向量机的自适应图像空域水印嵌入算法.由于支持向量机与人眼视觉系统在自学习、泛化和非线性逼近等方面具有极大的相似性,算法利用支持向量机模拟人眼视觉特征,结合图像的局部相关特性,自适应地确定图像的最佳嵌入位置和嵌入强度.首先,利用无导师的模糊聚类分析方法对图像各像素进行初步的聚类,为有导师的支持向量机找到分类规则;然后,从各类别中选出隶属度超过一定阈值的像素作为支持向量机分类的训练样本集,建立支持向量机的分类模型,根据此模型对图像各像素再次分类,从而确定水印的最佳嵌入位置;最后结合图像自身的局部相关性,自适应地调整水印嵌入位置的像素值.该算法在提取水印时不需要原始载体图像.实验结果表明,此算法对多种图像处理均具有很好的稳健性和图像感知质量,其性能优于相关文献上的相近方法.     

基于YCbCr颜色空间的二维DCT彩色图像数字水印实用技术

作为版权保护的重要手段，数字水印技术已得到广泛的研究和应用，但是实用的彩色图像数字水印技术不多．特别是灰度级水印信号的嵌入算法不多．文中充分考虑到人类视觉系统特点，采用YCbCr彩色空间，将灰度图像水印信号嵌入栽体的亮度分量Y的DCT系数中．灰度图像的嵌入策略是采用整体DCT，排除DC系数和部分低频系数，而将水印信号嵌入栽体第100到100 N之间的中低频系数通道中．实验证明，该算法能够对剪切、旋转、翻转、比例缩放和平移等几何变换有较强的免疫力．同时对压缩、滤波和噪声污染等常见的信号处理也具有较强的免疫力。     

小波域鲁棒自适应图像水印嵌入方案

以图像反色、图像置乱、离散小波变换和人眼视觉特性为基础,提出了一种新的采用灰度图像作为水印的自适应嵌入方案。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对缩放、剪切、JPEG或JPEG2000压缩等图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性。     

基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印技术

结合人眼的视觉感知特性与图像的局部相关特性，提出了一种基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印嵌入算法．该算法首先根据人眼视觉系统(HVS)的感知特性，结合模糊c-均值(FCM)聚类分析，自适应确定出数字水印嵌入位置；然后利用图像自身的局部相关性，通过修改像素值，将二值水印图像降维置乱后自适应嵌入到宿主图像内，并且具有水印嵌入深度智能调节特性．该算法在提取水印信息时，不需要原始载体图像．实验结果表明：该自适应空间域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．