灰度图像水印的自适应二维数字水印算法

本文提出了一种采用可视灰度图像作为水印信号,根据人类视觉掩体特性进行分类,并结合系数自身的特点,通过修改DCT域中低频和次低频系数来嵌入不同强度水印的算法。实验结果表明,应用所提出的算法实现的水印对常见图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。

灰度图像水印综述

数字水印技术作为数字媒体版权保护的重要手段之一,近年来已成为国内外研究的热点。与传统的嵌入一个无意义的一维或二维伪随机序列以及可视的二值图像相比,嵌入灰度图像水印不仅嵌入信息量大,而且更加有意义。对灰度级数字图像水印技术的最新发展情况进行了介绍,主要内容包括:空域及变换域的灰度数字图像水印技术,其中变换域水印主要讨论了DCT域和DWT域两类灰度数字水印;自适应灰度级数字水印技术;灰度数字图像水印的性能评价。最后展望了该技术的进一步研究前景及可能的研究热点。

一种基于DCT的图像灰度水印算法

针对二值水印信息量小的缺陷,提出一种基于DCT的图像灰度水印算法,通过修改DCT域中低频系数值来嵌入水印,易于实现。仿真实验证明本算法能够抵御剪切、噪声和JPEG压缩失真,具有良好的不可见性和鲁棒性。

基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法

图像中嵌入的多为二值水印,容量有限且抗攻击能力有待提高。为了增加嵌入水印的容量以及增强算法的鲁棒性,提出基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法。首先对灰度水印进行Arnold置乱预处理,其次对所选取的载体图像进行二级小波变换,选择第二层的逼近子带LL2与细节子带LH2、HL2、HH2依次嵌入灰度水印的高四位位平面。嵌入水印时对4个子带分别进行8×8分块DCT变换,然后采用一种改进的交换中频系数的方法将置乱后水印的高四位位平面分别嵌入所选取的4个子带,为增强算法的鲁棒性,在不同的子带由实验选择不同的水印嵌入因子。仿真实验表明,本算法抵抗图像裁剪、图像加噪、直方图均衡化、常用滤波处理、JPEG压缩等攻击的效果较好。

结合纹理复杂度与BEMD的灰度水印图像算法

本文提出并实现了一种结合纹理复杂度和二维经验模态分解(BEMD)的灰度水印图像算法。该算法首先对Arnold变换的水印图像进行BEMD分解,得到不同尺度的内蕴模态函数及余量信息。其次,对宿主图像分块进行纹理复杂度的计算,选择纹理复杂度高的区域作为嵌入位置;为了使水印图像的内蕴模态函数能与宿主图像更好地融合,对宿主图像进行了与水印图像相同筛分条件的BEMD分解。最后,将水印信息重复地嵌入到宿主图像预先选好的位置中,再对嵌入水印信息后的内蕴模态函数及余量重建得到嵌入水印后的图像。水印提取则为水印嵌入的逆过程。通过对不同纹理程度的宿主图像进行实验,得到嵌入水印后图像的峰值信噪比均在40 dB以上,面对8种常见攻击时提取水印的NC值均在0.95以上。与现有算法进行对比,该算法在大比例剪切、噪声攻击、图像滤波和JPEG压缩攻击上表现出色,且结果整体优于对比算法。

一种综合空域和时频域的数字水印算法

提出一种空域和时频域相结合的多分辨率灰度图像水印算法。该算法对原始载体图像进行离散小波分解,并对灰度水印图像先进行拉普拉斯金字塔分解再进行位平面分解。将水印图像位平面分解系数嵌入到原始图像的水平和垂直分量上,水印嵌入小波系数的位置由具有混沌特性的Arnold映射确定,从而实现水印的盲提取。实验结果证明,该算法对图像的普通处理,如噪声、滤波、剪切、JPEG压缩和旋转等,均具有较好的鲁棒性。

基于分形技术的小波包域多重数字水印算法

文中提出了一种基于分形图像编码的方法,显著地减少了灰度图像水印嵌入的数据量,同时结合人类视觉系统模型,将混合多重水印嵌入到小波包域的多个频带内。使用对称加密算法的密钥作为个人密钥,水印方案具有双重的安全性。实验结果表明,该算法有效地克服了灰度图像水印数据量大的缺点,并且提高了水印的鲁棒性。大量仿真结果证明了该算法的有效性。