一种基于彩色图像绿色分量的数字水印嵌入方法

通过研究三基色抵抗JPEG压缩和加性噪声的鲁棒性 ,提出了一种在彩色图像嵌入水印的新方法 ,该方法是将水印直接嵌入在RGB图像的绿色分量中 .先对绿色分量 8× 8像素分块进行离散余弦变换 (DCT) ,然后利用人眼视觉模型选择要嵌入数字水印的DCT块的位置 ,并用密钥K2 确定隐藏数字水印的低频系数 .水印信号采用二值图像 ,利用密钥K1生成的混沌序列对水印加密后 ,嵌入到由密钥K2 选择的低频系数中 .实验结果显示 ,在绿色分量嵌入水印比在红色或蓝色分量嵌入水印能更好地抵抗有损压缩和加噪攻击 ,具有更好的鲁棒性 .当JPEG压缩比为 37 3∶1时 ,提取水印和原始水印的归一化相关值可达到 0 980 9.

一种基于绿色分量的CCD颜色插值算法

提出了基于 Bayer阵列的 CCD颜色插值算法。在 CCD阵列中 ,接收 G色分量的像素占据总像素的一半 ,所以其中包含的景像信息对红 (R)色、蓝 (B)色分量的插值具有参考作用。本文以此为依据 ,首先利用中值插值算法对 G色分量进行插值处理 ,然后参照 G色分量的分布 ,插值产生 R色和 B色分量。基于此方法进行实验 ,结果显示 。

基于纠错编码和扩频调制的彩色图像水印算法

提出一种基于纠错编码和码分多址(CDMA)的彩色图像水印算法,先后将秘密信息进行Arnold置乱,纠错编码,扩频调制。提取宿主图像的绿色分量,对其进行离散余弦变换,将预处理的水印嵌入到变换后的部分中频区域。水印提取部分,首先对待测图像的绿色分量做离散余弦变换,其次提取中频部分的水印信息,将提取的值和由密钥得到的Gold序列集做互相关进行解扩,最后纠错译码并进行Arnold反变换即得到需要的水印序列。理论分析和实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗剪切攻击和局部恶意篡改,对噪声亦具有很好的稳健性,其整体性能优于现有同类水印算法。

基于掺铒光纤激光器混沌系统的彩色图像水印方法

提出一种基于光延迟反馈掺铒光纤激光器(ODF-EDFL)混沌系统的彩色图像小波数字水印方法.在单环掺铒光纤激光器中加入光延迟反馈回路后,随着系数的变化,在一个较大范围内将出现混沌现象.通过优化后的ODF-EDFL系统混沌序列加密水印图像,将调制好的水印嵌入宿主图像的绿色分量中,即经小波变换后的低频高端部分.实验结果表明,该算法可较好地嵌入和提取彩色图像的水印,并对图像压缩、加噪和滤波等攻击具有较好的鲁棒性.

基于扩频调制和视觉掩蔽的彩色图像盲水印算法

为了更好地实现彩色图像的版权保护,首先,从理论上说明了应该选择彩色图像绿色分量嵌入水印,然后提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法。该算法先对宿主图像的绿色分量以8×8pixels分块进行DCT变换;然后将二值水印图像用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制;最后为了最大限度地增强水印强度,且不影响透明性,通过引入人眼视觉掩蔽因子,将调制好的水印根据视觉掩蔽因子大小,不同强度地嵌入到DCT变换域的中频子带系数上。该算法是通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲水印算法。实验结果证明,该算法能有效抵抗JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等常见攻击,而且在绿色分量中嵌入水印比在红色和蓝色分量中嵌入水印能更好地抵抗JPEG压缩的攻击。

基于离散余弦变换的彩色图像水印算法

根据水印在离散余弦变换(DCT)系数低、中、高频的嵌入性能,提出基于绿色分量的DCT中频系数中水印的嵌入算法。即将Arnold置乱加密后的水印图像嵌入宿主图像绿色通道的DCT中频系数中,再对原始图像进行通道分离获得绿色分量,由DCT变换得到嵌入水印信息图像分块并DCT逆变换后将其合并成整图,得到加载水印信息的绿色分量灰度图,最后合成通道得到含水印的彩色图像。由此解决了水印算法对不可感知性和鲁棒性的矛盾。

基于人类视觉系统的小波域彩色图像水印算法

为提高水印的鲁棒性和透明性,提出一种基于小波变换域的水印算法。提取RGB图像的绿色分量并对其进行3层小波变换,将置乱处理过的水印图像嵌入已排好序的小波域水平方向细节子带大值系数中,通过计算所需的JND阈值,调整水印嵌入强度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性及水印透明性。

基于双混沌置乱和扩频调制的彩色图像盲水印算法

提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法,先对宿主图像的绿色分量以8×8像素分块进行离散余弦变换(DCT)变换,用logistic映射生成两个混沌序列,然后用混沌序列置乱加密二值水印图像,并用两个互不相关的伪随机序列扩频调制水印,最后将调制好的水印嵌入到DCT变换域的中频子带系数上,进行分块DCT反变换得到水印化图像。提取水印时,通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲提取水印算法。实验结果证明本文算法能有效地抵抗JPEG压缩、加噪、剪切等常见攻击,绿色分量嵌入水印比红色和蓝色分量嵌入水印能更好地抵抗JPEG压缩的攻击。