基于多层变换的置乱水印

文章在多层变换(即图像分层分块DCT变换)的基础上,每层加入了一种置乱后的水印,每个置乱水印由不同的离散沃尔什-哈达玛变换产生。一方面具备了多层嵌入的隐蔽性和鲁棒性,另一方面水印本身置乱后即使提取也不易被还原,从而构成了数字水印的双重保险,加大了水印的保密性和鲁棒性。

神经网络的Contourlet域水印研究

为了更好地保证数字水印的鲁棒性和安全性,提出了一种基于Contourlet变换分解和ANFIS网络结合的数字水印算法。宿主图像先进行Contourlet分解,将置乱后的水印嵌入到Contourlet分解的低频系数中。根据ANFIS网络能够很好的模拟出输入输出之间关系的特点,训练好逼近宿主图像和水印图像之间的关系的ANFIS网络。在接收端用训练好的ANFIS网络盲提取水印,实现了在Contourlet域中采用神经网络盲提取的水印算法。实验结果表明,该水印算法安全性较高,经过噪声干扰、滤波、压缩等攻击具有很好的鲁棒性。

基于HVS特性的数字图像水印研究

提出了一种基于小波变换低频系数的数字水印嵌入和检测算法。其中使用了有意义的二值图像水印来替代随机序列,先将水印通过Arnold置乱加密后再全部嵌入到低频子带系数中。该算法利用了人眼视觉系统(HVS)特性对水印嵌入强度做自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可感知性。实验结果表明,使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性,并且嵌入水印的图像对有损压缩、滤波、加入随机噪声和旋转等操作具有较强的抵御攻击能力。

遗传算法和小波变换相融合的视频水印算法

水印算法对视频产品的版权保护、内容认证具有重要的意义,为了在不影响视频质量的前提下,提高视频的安全,防止出现视频产品非法侵权及盗版等问题,提出了遗传算法和小波变换的视频水印算法。首先分析当前国内外对视频水印算法的研究进展,找到引起当前视频水印效果不理想的原因,然后采集视频,采用小波变换对原始视频进行多尺度分解,并采用遗传算法智能搜索水印信息嵌入的最优位置,对水印信息进行置乱,将水印信息嵌入到最优位置,最后与其他当前经典视频水印算法进行了对比测试。结果表明,视频水印算法具有很好不可见性,可以对各种恶意攻击具有很强的鲁棒性,不仅加强了视频水印的安全性,而且视频水印质量要明显优于当前经典视频水印算法。

Contourlet watermarking algorithm based on Arnold scrambling and singular value decomposition

A new digital watermarking algorithm based on the contourlet transform is proposed to improve the robustness and anti-attack performances of digital watermarking. The algorithm uses the Arnold scrambling technique and the singular value decomposition （SVD） scheme. The Arnold scrambling technique is used to preprocess the watermark, and the SVD scheme is used to find the best suitable hiding points. After the contourlet transform of the carrier image, intermediate frequency sub-bands are decomposed to obtain the singularity values. Then the watermark bits scrambled in the Arnold rules are dispersedly embedded into the selected SVD points. Finally, the inverse contourlet transform is applied to obtain the carrier image with the watermark. In the extraction part, the watermark can be extracted by the semi-blind watermark extracting algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm has better hiding and robustness performances than the traditional contourlet watermarking algorithm and the contourlet watermarking algorithm with SVD. Meanwhile, it has good robustness performances when the embedded watermark is attacked by Gaussian noise, salt- and-pepper noise, multiplicative noise, image scaling and image cutting attacks, etc. while security is ensured.

Contourlet域的灰度水印技术研究

为了提高水印算法的鲁棒性和安全性,提出一种基于Contourlet域的双重置乱灰度图像水印算法。首先对灰度水印图像进行Amold变换和Baker映射双重置乱处理,提高水印安全性;然后将宿主图像进行Contourlet分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像,最后选择Contourlet低频系数嵌入水印,并采用明提取的方法获取水印。实验结果表明,该算法能有效的抵抗JPEG压缩、噪声、剪裁等攻击,具有较好的不可见性和更强的稳健性。