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。

A New Robust Color Image Watermarking Scheme Based on 3D-DCT

In this paper, for color image copyright protection application, a new and blind color image watermarking algorithm based on quantitation method in three dimensional discrete cosine transform (3D-DCT) is proposed. Firstly, the original RGB color image is divided into non-overlapping blocks sized 8 × 8 × 3, and then performs 3D-DCT transform on each block. Secondly, embed a bit watermarking signal into each block’s 3D-DCT direct-current (DC) coefficient by quantization method. The results show that the proposed scheme has very good imperceptibility and robustness against the common image processing attacks. Compared with similar algorithm, the proposed scheme has better robustness performance for most attacks.

基于离散余弦变换的快速对抗训练方法

为了提升深度神经网络的鲁棒性,从频域的角度提出基于离散余弦变换(DCT)的快速对抗训练方法.引入对抗初始化生成模块,根据系统的鲁棒性自适应地生成初始化信息,可以更精准地捕捉到图像特征,有效避免灾难性过拟合.对样本进行随机谱变换,将样本从空间域变换至频谱域,通过控制频谱显著性提高模型的迁移与泛化能力.在CIFAR-10与CIFAR-100数据集上验证提出方法的有效性.实验结果表明,在以ResNet18为目标网络,面对PGD-10攻击时,本文方法在CIFAR-10上的鲁棒精度较现有方法提升了2%~9%,在CIFAR-100上提升了1%~9%.在面对PGD-20、PGD-50、C&W等其他攻击以及架构更复杂的模型时,均取得了类似的效果.提出方法在避免灾难性过拟合现象的同时,有效提高了系统的鲁棒性.

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。

一种DCT变换域的鲁棒数字水印

提出一种以二值图像为水印的离散余弦变换(DCT)域数字水印算法,对水印图像进行Arnold置乱,用置乱次数作为提取时的密钥,将置乱后的水印图像和载体图像分别进行分块DCT。为了使嵌入的水印具有较强的鲁棒性,把水印的每个子块同时嵌入到多个载体图像的子块中,按照奇数块和偶数块分别将水印嵌入到直流分量和交流分量的中频系数中,实现水印的完全嵌入。实验结果证明,该算法具有良好的鲁棒性和不可见性,能够抵抗有损压缩、剪切、随机涂改和白噪声等攻击。

基于DCT域和纹理复杂度的图像水印算法

水印的鲁棒性受背景、纹理、边缘等条件影响较大。为此,提出基于离散余弦变换(DCT)域和纹理复杂度的图像水印算法。对水印信息进行预处理,计算每个图像块的方差并将其按大小排序,对各子块进行离散余弦变换,计算变换后每个图像块的方差并将其按大小排序,根据中频系数将经过方差值排序的水印图像块嵌入载体图像中。测试结果表明,该算法比原始基于DCT的水印算法具有更好的鲁棒性和图像可见性。

DCT域音频水印透明健壮算法

提出一种新的基于离散余弦变换的数字音频水印算法。把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,每帧划分为若干节。对指定帧的第一节、第二两节实施DCT变换,将二者DCT中、高频系数的绝对值之和进行比较,结合水印序列为"0"或"1",采取不改变、缩小及增加中、高频DCT系数的方法,在DCT系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有较强的健壮性,较好的透明性,提取水印属盲水印提取,能经受重采样、重新量化、添加噪声、低通滤波、音频格式转换等常见信号处理及攻击。

基于粒子群优化的DCT域盲水印算法

提出了一种基于粒子群优化的DCT域盲水印算法。该算法采用粒子群优化在图像DCT变换域中寻找最优的水印嵌入位置,并综合考虑不可见性和鲁棒性两个数字水印基本要求,以PSNR值和NC值的线性组合为适应度函数。根据粒子群算法得到的最优值,将水印信息嵌入到图像分块的DCT变换的AC系数中。实验结果表明,在满足水印不可见性同时,算法在噪声,压缩,裁剪等攻击下具有较好的鲁棒性。

基于DCT域的数字水印潜入算法研究

文章主要对数字水印的一种变换域——DCT(离散余弦变换域)算法做了介绍,并对水印的潜入做了Matlab的仿真实验。通过实验说明,DCT算法在水印信号的不可见性和图像信号的鲁棒性上均能得到较好的结果,具有实用性。

一种基于DWT＿DCT的数字图像盲水印算法

为了进一步提高嵌入水印算法的鲁棒性,提出一种离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)相结合的盲水印算法。首先对载体图像进行一级小波变换,然后对低频子带进行分块处理,并对每个子块完成DCT变换,最后利用随机矩阵将经过加密处理的水印信息嵌入到载体图像中。实验结果表明,嵌入水印的载体图像具有良好透明性,除了高斯噪声与剪切攻击外,其余攻击类型提取水印的归一化值均达到0.96以上,验证算法的有效性,并且该算法实现水印的盲提取。

基于HVS的多通道DCT彩色图像水印算法

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的彩色盲水印算法,首先将彩色图像由RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间,利用其良好的空间独立性,分别对三个空间进行DCT,并根据人眼视觉特性自适应选择嵌入量,嵌入水印。实验结果表明,嵌入算法容易实现,且该水印算法具有很好的不可见性,并对剪切和JPEG压缩等图像处理都有很好的鲁棒性。

CLAHE优化低频DCT系数重变换的鲁棒人脸识别

针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的低频离散余弦变换(DCT)系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对每个局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;利用核主成分分析进行特征提取,采用K-最近邻分类器以完成最终的人脸识别。在ORL、扩展YaleB和AR人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别技术,所提算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所用时间。

一种基于DCT域鲁棒水印的设计

随着数字产品的广泛应用且存在有巨大的商业价值,其内容的安全性已成为备注关注的课题。数字水印技术是为了保护数字内容的版权而产生的,它通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌到数字产品内容中作为数字产品拥有权的依据。水印嵌入算法较多,该文设计一种常见的基于DCT域的鲁棒性水印。通过实验结果表明,DCT域嵌入的水印具有较好的隐藏性和较强的鲁棒性。

一种基于DCT域与图像置乱的数字水印算法研究

提出了一种将水印图像进行Arnold置乱后嵌入到经DCT域进行变化的载体图像中的数字水印算法。算法研究结果表明水印具有较好的不可见性及健壮性。同时,文中采用不同图像处理方式对嵌入水印后的图像进行了攻击实验,实验表明该算法对于JPEG压缩具有较好的鲁棒性。

一种基于HVS和DC分量的DCT域数字水印算法

为增强数字水印的透明性和鲁棒性,提出了一种基于人类视觉系统和直流分量的DCT变换域数字水印算法。算法依据原始图像的纹理掩蔽特性确定水印信息的嵌入位置,依据照度掩蔽特性确定水印信息的嵌入强度,将二值水印图像嵌入到原始图像在DCT域的直流分量中。在仿真实验中与同等条件下的中频嵌入做比较,实验结果表明,该算法提取的水印具有良好的透明性和鲁棒性。

离散余弦变换(DCT)在彩色图像盲水印技术中的应用

研究了基于离散余弦变换(DCT)的图像水印技术在彩色图像中的应用,提出了一种基于DCT域的彩色图像水印算法,该算法在保证水印不可见和鲁棒性的前提下,可以实现水印的盲提取。实验结果表明,此算法可以很好地保护图像的质量,并且对常用的图像处理具有较强的鲁棒性。

峰度特征值在视频水印中的应用

提出一种基于峰度的视频水印新算法。峰度是一个能表征图像是否呈正态分布的特征值。选择峰度较小的视频帧,对亮度空间分块后实施离散余弦变换,在中频系数中嵌入水印。实验证明,该算法对有损压缩有较强的健壮性,较好的透明性。能经受添加噪声、剪切、视频格式转换及丢帧等常见视频信号处理及攻击。

基于偏斜度的视频水印算法

提出一种基于偏斜度的视频水印新算法。偏斜度是一个能表征图像是否对称分布的特征量。选择偏斜度很小的视频帧,对亮度空间分块后实施离散余弦变换,在中频系数中嵌入水印。实验证明,该算法对有损压缩有较强的健壮性,较好的透明性,能经受添加噪声、剪切、视频格式转换等常见视频信号处理及攻击。

基于离散余弦变换的鲁棒感知图像哈希技术

对现有感知图像哈希的生成方法进行深入研究,分析该方法存在的不足之处。分别介绍离散余弦变换、Watson视觉模型和混沌模型的原理和特点,提出将这3种模型进行融合来设计感知图像哈希的生成方法。该方法采用离散余弦变换提取图像特征,对比敏感表对特征向量进行处理并用Logistic方程作为混沌序列发生器进行加密,最后采用预测差分方法进行量化编码。试验结果表明:该方法可以抵抗内容保持的修改操作,并具有较强的鲁棒性、安全性和检索性,且冲突概率降低到10-7数量级。该技术在图像认证、版权保护、安全和基于内容的图像检索等方面有应用价值。

基于MPEG-2的视频水印算法

提出一种基于MPEG-2的视频水印方案,利用分组调制技术,将影视作品的版权信息嵌入到低频DCT系数中,以此来保护版权。实验结果表明,该算法生成的视频质量较高,同时算法在抵抗旋转、剪切、缩放、投影攻击方面具有较强的鲁棒性。