离散余弦变换数字水印的尺度系数研究

数字水印是一种应用于数字多媒体产品的版权的技术,基于离散余弦变换数字水印是一种鲁棒性较好的方法,在该方法中有一个非常关键的尺度系数,直接决定了水印不可见性的质量.对该系数的取值及其对水印的影响进行研究:首先把需要嵌入水印的图像进行离散余弦变换,然后选择变换后的低频系数作为水印的嵌入位置并将二值化的水印图像放入,最后通过改变尺度系数得到不同的水印图像.对该嵌入不同尺度系数的水印图像进行比较,得出尺度系数的取值范围.实验结果表明,基于离散余弦变换的数字水印嵌入方法在尺度系数小于0.0001时,其水印具有更好的不可见性,从而具有更实际的版权保护意义.

基于离散余弦变换的数字水印算法研究

数字多媒体产品随着信息化和网络的发展,在网络上得到了广泛传播。为了保护数字产品的著作权和产地信息的标识,将数字水印技术应用到数字媒体产权的保护中。主要介绍了基于离散余弦变换(DCT)的数字水印算法,并研究了该算法。

基于二维离散余弦变换的加密图像水印算法

将高级加密标准(Advanced Encryption Standard,AES)算法与基于二维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的水印嵌入和提取算法相结合,得到基于二维离散余弦变换的加密图像水印算法。该算法先对嵌入水印进行AES加密,再在DCT域将加密后的水印嵌入载体图像。提取水印时,算法先对嵌入信息的载体图像进行DCT变换,再在DCT域完成嵌入信息提取,最后对提取的密文信息进行AES解密,得到嵌入水印。通过抗攻击能力分析,证明该算法能够同时保证嵌入信息的隐蔽性和安全性。

基于内容的离散余弦变换域自适应遥感图像数字水印算法

提出一种适于遥感图像知识产权保护和机密信息传递的离散余弦变换域自适应数字水印嵌入算法,该算法能够通过数字水印置乱、嵌入位置自适应选取、嵌入深度智能调节等措施,将二值水印图像信息安全地嵌入到遥感图像(纹理区)的离散余弦变换域中高频系数内。实验结果表明:该遥感图像数字水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声J、PEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克等攻击均具有较好的抗差性,整体性能优于Ho等提出的数字水印嵌入方案。

基于多级离散余弦变换的鲁棒数字水印算法

将多级离散小波变换的"多级"思想引入到离散余弦变换中,并对多级离散余弦变换的特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于多级离散余弦变换的数字水印算法,该算法从多级离散余弦变换系数中选择适当的位置嵌入水印信息.实验结果表明文中算法的鲁棒性优于常规基于离散余弦变换的数字水印算法,并且它的实时性不受多级变换的影响.此外,该文对多级离散余弦变换中变换系数和变换级数的选择进行了研究,实验结果表明合理选择变换系数进行二级变换可以获得最佳性能.

离散余弦变换域图像数字水印技术

基于变换域的水印技术由于其较好的鲁棒性和安全性成为了目前水印技术领域研究的热点。详细地分析了目前离散余弦变换域的图像数字水印技术,对离散余弦变换域的算法进行分类比较,并对拉伸因子α的取值以及对图像水印嵌入效果的影响进行了讨论,提出了一些有效的水印方案,实验结果表明了其对常见攻击的抵抗性。分析和讨论了DCT变换域图像数字水印技术在嵌入水印方面的实现。

基于离散余弦变换的数字水印算法

在图像离散余弦变换重要系数的幅度成分中加入水印并利用相关监测器进行监测,以实现对多媒体数字产品的版权保护.实验证明,该算法对通常的图像处理,如剪切、噪声干扰、几何旋转等都具有一定的鲁棒性和不可见性.

基于离散余弦变换和Arnold变换的数字水印算法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)和Arnold变换的数字水印算法。该算法首先使用Arnold变换对水印图像进行置乱预处理,然后对载体图像进行8×8的离散余弦变换,根据预处理后的水印像素值,调整DCT系数的大小关系。算法简单且易于实现,并具有较好的安全性、鲁棒性和不可见性。仿真结果证明该算法的有效性及抗JPEG压缩、低通滤波、剪切和噪声干扰能力。在版权保护方面具有一定的应用价值。

基于离散余弦变换的数字水印算法

针对数字产品的版权保护问题,提出了一种基于离散余弦变换的数字水印算法;通过对水印攻击原理的分析,提出了由认证中心分密钥和作者分密钥组成的水印密钥生成方案,较好地解决了水印在抵抗解释攻击方面问题,提高了水印信息的安全性。实验结果表明,该算法不仅具有良好的不可见性,而且对JPEG压缩、高斯噪声和图像剪切等攻击有理想的鲁棒性。

一种基于离散余弦变换的数字水印算法

给出一种基于离散余弦变换的数字水印算法。该算法先用Arnold变换对水印图像进行加密处理,再采用较大数值的离散余弦变换分块,同时选取较大频率范围的系数嵌入水印,最后提取数字水印时需要有正确的密钥,以实现水印的安全性、不可见性和鲁棒性。仿真结果表明,该算法对常见的图像攻击具有较强的鲁棒性,同时水印又具有安全性。

基于离散余弦变换的数字水印图象

从离散余弦变换出发，提出了一种图象中植入数字水印的方法此。方法与JPEG，MPEG图象数据压缩标准算法相一致，不仅可方便地实现水印的图象植入，而且在JEPG，MPEG压缩之下，可取得高质量图象效果，并在很大程度上解决了由于图象能量损失导致的数字水印丢失问题。

粒子群算法优化离散余弦变换的数字水印

为了获得更加理想的数字水印效果,提高数字载体的安全性,针对当前数字水印算法的一些缺陷,提出了粒子群算法优化离散余弦变换的数字水印技术。首先对水印图像进行置乱处理,并采用离散余弦变换对数字载体进行分解,然后将水印信息嵌入到离散余弦变换域的各系数中,其中水印信息的嵌入强度采用粒子群优化算法决定,最后采用仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,相对于其它数字水印算法,本文水印算法不仅可以很好的满足水印不可感知性,而且增强了抵抗各种攻击的鲁棒性。

基于菲涅耳全息图和离散余弦变换的“盲数字水印”技术

基于光学菲涅耳全息图和相位密码板,结合离散余弦变换,设计了一种新的正实值编码的'盲数字水印'计算方法.相位密码板是多个点光源的菲涅耳衍射光场的相角之和,原始水印图像在其菲涅耳衍射域中与通过相位密码板的参考光作相干叠加,形成菲涅耳全息图;之后将其嵌入到原始宿主图像的离散余弦变换中,同时将此叠加水印信息的原像素值用其邻近的原像素均值来替换;通过作逆离散余弦变换,获得了已嵌入水印信息的正实数值的目标图像;通过对载有水印信息的目标图像作逆运算,从中提取了原始水印图像.数值计算结果表明:该水印计算法对JPEG有损压缩、剪切、噪音污染和重采样等攻击,具有很强的鲁棒性.由于本算法属'盲数字水印'技术,以及水印信息的灵活嵌入和多重密钥(衍射距离、多个点光源位置等)的随意选择,从而使该算法具有很高的安全性和实用价值.

一种基于离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法

提出了一种新的基于离散余弦变换和奇异值分解的水印算法,其所嵌入的水印图像是灰度图像,增加了嵌入的信息量,能够满足数字水印系统的透明性和鲁棒性要求.在该方法中,置乱技术用于水印图像隐藏的预处理和后处理,更加保障了数据的安全性.实验结果表明,该算法对于JPEG压缩、噪声等具有鲁棒性,尤其对于几何攻击如旋转、剪切等具有很好的鲁棒性.

基于离散余弦变换系数分解的数字水印嵌入算法

提出了一种在静止图像中嵌入数字水印的新算法 ;该算法采用灰度级图像作为水印 ,通过分解水印的离散余弦变换 (DCT)系数和修改原始图像的DCT中频系数实现水印的嵌入 .在水印嵌入过程中使用了伪随机排序和基块方差排序技术 .实验结果表明该算法对JPEG有损压缩、剪切等图像处理操作有很强的稳健性 .

改进离散余弦变换图像数字水印技术的研究

针对离散余弦变换存在健壮性不理想的缺陷,提出一种改进的基于离散余弦变换的数字水印新方法。该方法在利用离散余弦变换中高频带系数平均值接近零的特性基础上,将数字水印加上乱序排列法的前置处理。实验结果证明:改进的离散余弦变换不仅能较好地取回数字水印,而且取出数字水印后的图像接近完美,健壮性较好。

基于小波变换和离散余弦变换的数字水印方法

提出一种以灰度或彩色图像作为水印、基于小波变换的数字水印算法 .该算法将宿主图像分解为小波系数 ,利用小波变换的自相似性构造QSWT选择并排序系数来嵌入水印 ,在嵌入水印之前对水印图像进行离散余弦变换 (DCT)并做Z扫描 ,使水印信息也做一个大致的排序嵌入在宿主图像中来增强算法隐蔽性和鲁棒性 .实验结果表明 ,本方法能有效地抵抗一些常见的水印攻击 .

基于离散余弦变换彩色图像的数字水印研究

为了在彩色图像中嵌入彩色数字水印,同时保持原始彩色图像的完整性及健壮性,提出基于空间域和频率域间转换,配合RGB色彩系统,利用离散余弦变换将图像的空间域表示转换为频率域,将彩色数字水印频域系数经适当处理后嵌入图像的低频部分,使嵌入的彩色数字水印能抵抗各种图像处理时的破坏。实验结果表明:应用该方法嵌入彩色数字水印,不仅不破坏原始彩色图像品质,而且能抵抗外界的破坏,成功取回所嵌信息。

基于离散余弦-广义小波变换的数字水印技术

提出了兼备离散余弦变换和小波变换两者优点的离散余弦-广义小波变换和分层嵌入数字水印的概念与方法,该变换具有较强的数据压缩能力和嵌入水印的能力。用MATLAB语言在512×512Lena图像中分两层嵌入了图片及随机码,通过实验证明了该数字水印具有较好的隐蔽性和抵抗常见攻击的鲁棒性,也证明了为适应网络传输进行分层嵌入水印的可行性。

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.