数字水印中的小波变换

在Internet快速发展的今天 ,多媒体内容的版权保护技术“数字水印技术”受到广泛关注。本文先对“数字水印”插入和检测过程中所采用的相关算法做了简要介绍 ,然后重点阐述了变换域算法中的小波变换 ,说明了小波变换的基本思想、含义、实现方法、优点和作用等     

基于混沌序列和HVS的数字图像水印方法

提出了一种新的数字水印算法,该算法对原始图像进行小波变换,利用混沌序列产生的相应密钥对水印信息进行置乱,并在充分考虑了人眼的视觉特性的基础上确定原始信息嵌入的位置和强度,使数字水印不仅能抵抗有损压缩攻击的能力,而且还能抵挡各种变形处理,达到了隐藏信息的目的。     

基于奇异值分解的抗几何失真数字水印算法

设计抗几何攻击的数字水印算法是数字水印技术研究中的难点,也是数字水印技术实用化的一个瓶颈.利用奇异值分解的原理,提出了一种基于奇异值分解的抗几何攻击数字水印算法.该算法对图像的频域幅度值进行分块奇异值分解,通过修改SVD的最大奇异值嵌水印.实验结果表明:该算法对抗平移、缩放、旋转、剪切等几何攻击,具有很好的鲁棒性.     

基于Arnold变换和图像梯度的水印算法

针对空间域水印嵌入算法鲁棒性不强的问题,利用Arnold变换的周期性,将其应用于水印图像的前期处理,然后再嵌入原始图像的内容(边缘)。使提取的水印图像的错误像素被分散到整个水印图像空间中,提高了人眼视觉系统对水印图像的辨识能力。从试验结果来看,该算法在一定程度上满足了数字水印的鲁棒性要求。     

基于Turbo码和小波分形的数字水印算法

利用Turbo码的强纠错性和小波分形思想,提出了基于Turbo码和小波分形的图像数字水印算法。嵌入水印之前,对水印信息序列首先进行混沌变换和Turbo编码,并利用HVS(Hum an V isual System)将水印自适应嵌入到载体图像视觉不敏感的零树和分形的相似域。实验结果表明,该算法不仅提高了提取水印的准确度,也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。     

一种新的基于小波域的灰度水印嵌入算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.为保证水印的鲁棒性,利用人类的视觉特性,提出一种基于离散小波变换的数字水印技术,并给出了攻击分析.分析中,采用灰度图像作为数字水印,使其具有二维信号可视化的优点.实验表明,该算法能够经受住噪声、高斯滤波、压缩、直方图均衡化、增加对比度等的处理,具有较强的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法.     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。     

基于离散余弦变换的数字水印技术

针对当前在开放的网络环境下对数字产品版权保护和认证来源及完整性的需求,在人们寻求办法保护他们在网络上传输的信息时,数字水印变得越来越重要,提出了基于离散余弦变换的数字图像水印方案。利用离散余弦变换嵌入的数字水印具有感官上的不可见性,并且原图像信息丢失量少,根据离散余弦变换抗几何变换的性质,使水印图像能够抵抗缩放和剪切等一系列攻击。具有很好的鲁棒性。并且能使用密钥较高精度地恢复水印。     

两种基于 DCT 变换的数字水印算法分析

本文介绍了多媒体数字水印的概念，对当前的技术现状进行了简单的综述，重点研究了两种ＤＣＴ 域上的数字水印算法的检测过程，在此基础上对两者的性能和特点进行了分析，并且进行了实验仿真验证。     

基于静止图象的数字水印算法研究

随着因特网和多媒体技术的不断发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但也带来一系列的问题:如作品侵权、非法复制和传播等。而数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的应用和研究。概述了数字水印技术,并提出了一种新的基于静止图象的数字水印算法。该算法的密钥由原始图象、水印图象和随机数发生器的种子共同决定。而且,该算法能承受有损压缩、旋转、剪切等几种攻击,经实验证明具有良好的鲁棒性。     

给定降质约束下一类DCT域图像水印算法的拉伸系数估计

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段。与噪声污染类似,数字水印的嵌入必然会损失原作品的质量。数字图像的质量直接关系其商业价值,在给定降质约束下自适应地调节嵌入深度是符合产业化标准的数字水印关键技术之一。根据DCT交流系数的拉普拉斯分布模型,推导了DCT域典型水印算法中拉伸系数与信噪比和峰值信噪比之间的理论关系。依据该理论关系,得到了在给定降质约束下一类典型图像水印算法的拉伸系数估计方法,实验结果表明该估计方法具有较高的精度。     

一种精确定位篡改攻击位置的混沌数字水印算法

基于混沌变换良好的随机性和初始条件极端敏感性,提出了一种精确定位篡改位置的脆弱混沌数字水印算法．该算法将混沌加权后DCT中低频系数作为图像特征,利用混沌DCT匹配块对生成脆弱水印序列,最后嵌入到图像的DCT中频系数中．实验结果与分析表明,该算法几乎不影响图像的视觉质量,对图像篡改区域具有检测有效性和定位准确性,实现了盲认证．该算法不仅提高了篡改定位的精度,虚检率与漏检率也相应降低．     

两种数字水印算法的比较

分别介绍迭加水印方案和量化水印方案,对每种方案一些常见算法予以说明,阐明其优缺点,对两种水印方案的相同点和不同点进行了研究。通过实验证明,两种水印方案的PSNR比较相似：迭加水印检测的相关值分布比较扩散,受高斯影响大;量化水印检测的相关值比较稳定,受高斯噪声的影响小。     

网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

一种基于双重数字水印和数字签名的文档防篡改算法

提出了一种新的文档防篡改算法，将文档和数字图章的签名信息进行不同处理后，利用小波变换的多分辨率特性，在小波变换的中频部分嵌入鲁棒性水印，而在容易遭受攻击破坏的高频部分嵌入脆弱水印。对文档的各种篡改仿真实验表明，该算法对保证文档的安全性和完整性有很好的效果。     

一种基于混沌的数字水印算法研究

基于混沌对初值的敏感性和混沌伪随机序列的唯一性,以DCT变换为工具,给出了混沌数字水印生成及嵌入的算法,兼顾了水印的鲁棒性和透明性。实验结果表明,该方法提高了水印图像的不可见性和鲁棒性,具有极强的抗攻击性。     

基于云模型的XML数字水印算法

XML(Extensible Markup Language)的快速发展和广泛应用需要数字水印技术以保护XML的版权,文中首先介绍了云模型的知识,然后提出了一种基于云模型的XML数字水印方案,给出了XML云水印嵌入和提取检测方法,通过计算机仿真分析,证明了算法的可靠性和有效性。     

基于汉明编码和提升小波变换的数字水印算法

通过对水印图像混沌加密和汉明编码,以及对原始图像进行提升小波变换,并结合人类视觉系统特性值计算,提高了水印算法的鲁棒性。     

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。实验结果表明该检测器与被广泛应用的线性相关检测器相比具有更好的鲁棒性