基于关键点信息的鲁棒参考水印算法

鲁棒参考水印 (RRW)算法是基于小波多分辨分析的用于静态图像的数字水印算法 ,在分析了RRW算法在图像小波分解系数的平均值较小时的缺陷的基础上 ,根据人眼视觉原理 ,提出了利用水印的关键点信息来改进RRW算法的思想 .与常规RRW算法不同 ,算法使用关键点信息 ,在对小波系数进行特征量化时 ,对关键点取较小的Q值 ,对非关键点取较大的Q值 .在水印检测中 ,对关键点和非关键点赋予不同的权值 ,并深入分析了该方法的正向错误概率和负向错误概率的计算公式 .实验结果表明 ,改进算法不但其性能优于原算法 ,而且还在一定程度上缓解了水印的不可见性和健壮性之间的矛盾 .

基于小波的鲁棒参考水印算法的实现

小波由于其良好的时频特性 ,已被应用于图像水印中。基于小波域的图像水印技术中 ,鲁棒参考水印算法是将水印的嵌入与提取结合起来的 ,并且在水印检验时无需原始载体图像。算法的实现过程包括小波变换的实施、水印的选取、水印位置的添加以及经验阈值的确定。仿真结果充分说明了该算法取得的成效 ,并预见在JPEG2 0 0 0图像压缩领域中 。

基于嵌入定位的改进RRW算法

基于嵌入定位的改进RRW算法是通过结合嵌入点的定位,对原始鲁棒参考水印算法进行改进,使得水印更加隐蔽和安全。该算法主要先将载体图像进行3层小波变换,确定各细节子带中将要嵌入水印的小波系数,对照行扫描后的水印信号,然后按鲁棒参考水印算法进行嵌入。实验结果表明算法对常见图像处理操作、有损压缩、裁剪、挤压、像素移位等几何变换有较高的鲁棒性,且有较高的安全性、有效性和透明性。