基于人类视觉特性(HVS)的离散小波变换(DWT)数字水印算法

伴随着计算机网络通信技术的蓬勃发展,数字媒体数据的交换和传输变得日益简单且快捷.数字水印技术是一项将数字、序列号、图像标志等版权信息嵌入到数字产品信息中,用来保护数字产品版权和认证来源及完整性的新型技术.提出了一种基于人类视觉特性HVS的小波域盲数字水印算法,通过借鉴人类视觉特性HVS算法思想自适应的嵌入水印信息,能够很好地达到水印嵌入透明性和鲁棒性的平衡.通过Matlab软件实验仿真,表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性.

一种基于HVS的DWT数字水印算法研究

版权保护和信息隐藏最重要的方法就是数字水印技术.该文提出了一种基于HVS的DWT数字水印算法,该算法充分利用人类视觉特性和离散小波变换特点把图像进行分解,并且将低频子带块按升序排列,能选出最优的嵌入水印系数对,这样就能很好地平衡鲁棒性和水印嵌入透明性.测试结果表明,此算法鲁棒性和透明性都很好,具有广阔的应用空间.

基于模糊聚类和HVS的DWT自适应盲水印算法研究

文章提出了一种基于离散小波变换(DWT)的模糊自适应盲水印算法,根据人类视觉系统的亮度、纹理、以及对比度掩蔽特性,利用模糊聚类来决定水印的嵌入强度,使之可以自适应于图像,水印嵌入位置随机选择,并且水印的检测无需原始图像。为增强水印鲁棒性,笔者在图像的不同位置多次嵌入水印。通过仿真实验,表明算法可以在保证加水印后图像质量的前提下,以最大强度嵌入水印,对JPEG压缩、噪声、图像剪切具有较强的鲁棒性,由于水印检测无需原始图像,该方法具有实用性。

基于人类视觉特性HVS和DWT的数字水印算法

伴随着网络技术和多媒体技术的飞速发展,如何保护多媒体信息的安全成为国际上研究的热门课题。数字水印技术是保护版权和认证来源及完整性的新型技术,提出了一种基于人类视觉特性HVS和DWT的静态图像数字水印算法,借鉴了人类视觉特性HVS算法的思想,并做了一些改进。实验表明该算法稳健性较好,有一定的抗裁剪、噪声、压缩和涂改的能力,并且算法复杂度较低,实用性较强。

一种基于DWT和HVS的数字水印算法

分析了基于离散小波变换的图像水印嵌入方法。运用人眼视觉掩蔽模型(HVS)增强了数字水印的安全性和隐蔽性,把水印嵌入到感觉重要的小波变换系数中,提高了水印的稳健性。实验结果表明,该算法复杂度低,实用性较强,对JPEG压缩、滤波、加噪等图像处理操作有较强的鲁棒性。

一种基于DWT和HVS的图像版权保护研究

提出一种基于离散小波变换(DWT)的数字水印进行图像版权保护的新方法。将一幅有意义的二值图像作为水印来隐藏,先将水印图像使用推广Arnold的变换进行置乱后和图像同时进行多尺度分解,然后将分解后的水印系数根据人类视觉系统(HVS)特性自适应地嵌入到具有相同尺寸的低中频系数中,重构得到水印图像。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性。

基于HVS和DWT的彩色图像数字水印算法

一直以来不可见性和鲁棒性是数字水印算法两个相互制衡的因素,结合人类视觉系统提出了一种建立在离散小波变换基础之上的图像数字水印算法,该算法依据人类视觉系统的光学特性在图像的蓝色通道实施2层离散小波变换,利用小波变换后的高频系数之和的近零性这一统计特性量化嵌入二值水印图像,水印实现了盲提取。同时水印在嵌入前实施了Arnold变换,在嵌入过程中利用密钥控制水印嵌入位置的随机选择,从两方面保证了水印算法的安全性。实验表明算法对压缩、添加噪声等攻击有抵抗力,同时确保算法的不可见性得以很好地维持,而且在针对图像的局部篡改可以定位篡改,能够实现版权保护和内容认证的功能。

基于HVS和DWT的双彩色数字图像水印技术

根据HVS系统,人眼对于红、绿、蓝三色的敏感程度是不同的。人眼对于蓝色分量最不敏感,故嵌入水印有良好的透明性,但同时在红色分量中嵌入水印具有良好的鲁棒性。为解决水印嵌入的视觉失真问题,采用了不同基色对应不同的加权系数的水印嵌入方案。同时,将彩色水印图像嵌入彩色宿主图像的中频段以及多次嵌入低频段来增加算法的鲁棒性。仿真结果表明,该算法具有较好的透明性,且提取水印效果较好。

一种基于DWT与HVS的图像数字水印技术

本文基于数字水印对于版权保护的作用,从数字水印嵌入原理,嵌入水印信息要求出发,综合DWT(离散小波变换)对图像分解的特点,以及数字水印的鲁棒性与不可见性要求,提出一种基于DWT和HVS(人类视觉系统)的图像数字水印技术。这种数字水印方法在保证数字水印不可见性的同时,确保数字水印在对加水印图像进行JPEG压缩、加噪、中值滤波等处理具有较强的鲁棒性。

一种基于离散小波变换和HVS的彩色图像数字水印技术

提出了一种将彩色数字水印嵌入到原始彩色数字图像中的算法，通过将水印多次嵌入到DWT后相应的频段来增强鲁棒性；该算法利用了HVS(Human Visual System)特性，并通过实验得出了水印不同彩色分量(R、G、B)的加权系数，从而使嵌入水印后的图像无主观视觉上的失真。通过实验验证，该算法在对嵌入水印后的图像进行JPEG有损压缩、剪切、不规则色块污染、添加各种噪声处理后，提取出的水印表现出了较好的鲁棒性，且主观视觉失真较小。

基于混沌和HVS的小波域自适应图像水印算法

针对常规的小波域水印算法自适应性差的缺陷,提出了一种新的基于混沌和人类视觉系统的小波域自适应图像水印算法。首先对载体图像进行二级DWT变换;然后对特定的中频子带进行分块,并对每块做SVD分解;最后将Logistic混沌置乱后的二值水印信息嵌入到每块的最大奇异值中,嵌入的强度根据HVS原理自适应地进行调整。仿真实验表明,该算法不仅具有很好的不可见性,且对JPEG压缩、加噪、滤波等常见的图像攻击具有很强的鲁棒性。

结合Zernike矩和模板具有RST不变性的DWT-HMM鲁棒水印算法

抵抗几何攻击是鲁棒水印研究的关键问题之一。为实现水印同步,提出了一种结合Zernike矩和小波域模板实现由粗到精几何同步的算法,即首先利用平移归一化图像的Zernike矩估计旋转和缩放参数,并用校正旋转和缩放后的图像和原图像之间的质心增量估计平移参数;然后基于粗略估计的参数,通过匹配小波域模板实现旋转、缩放和平移(RST)参数的精确识别和校正,该同步方法可以较大程度地降低搜索空间。水印嵌入和检测采用了小波域向量隐马尔可夫模型(DWT-HMM)。仿真结果表明,利用由粗到精的几何同步方法和基于HMM的水印算法能有效抵抗StirMark平台的多种单项攻击和联合攻击,算法具有较好的鲁棒性能。

基于HVS的小波变换数字图像水印算法

为实现图像水印在数据认证、访问控制和版权保护等领域发挥作用,提出一种人眼视觉感知特性的小波变换数字图像水印算法。首先对二值图像水印进行Arnold变换,并采用行堆叠的方法,转换成一维序列,然后根据密钥生成的高斯序列中值的正负来确定水印信息嵌入时是采用那种调制方式,最后对原始图像进行3级DWT分解,在小波图像的第二层中频子带中,结合人眼视觉特性将水印正向或负向调制叠加在宿主图像大于JND值的小波系数上。实验结果表明:该算法能抵抗JPEG压缩、加噪、剪切等多种攻击,具有良好的透明性,鲁棒性和安全性。

基于DWT的3D点云模型数字水印算法

提出一种基于离散小波变换(DWT)的3D点云模型数字水印算法。选取3D点云模型各点到模型重心距离值的一维DWT低频信号部分,进行水印信息的嵌入。实验结果表明,该算法嵌入数据量大,算法简单且容易实现,同时对仿射变换、重排序攻击、简化、剪切和噪声等变形攻击具有较强的鲁棒性。

基于LAB色彩空间和DWT的数字水印算法

为了解决电子产品印刷盗版的问题,提出了基于LAB色彩空间和DW T的彩色图像数字水印算法。算法将水印置乱后嵌入到LAB色彩空间的亮度L分量的小波分解系数。实验证明,选择LAB色彩空间的亮度L分量比选择Y IQ色彩空间的Y分量嵌入水印具有更好的实验效果。所提出的算法对常用的图像处理如JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击具有较好的鲁棒性、不可见性和安全性。

一种基于HVS的彩色图像水印算法

讨论了一种将彩色水印图像嵌入到原始彩色图像中的数字水印算法。它利用人眼视觉系统特性,采用了在DWT域下按照频带重要性来嵌入水印的规则,即:水印应当首先嵌入图像小波低频系数,若有剩余,再按图像小波频带重要性的排序嵌入高频带。实验结果表明,提取的水印表现出较好的鲁棒性,且主观视觉失真较小。

基于HVS和量化的自适应盲水印算法

提出了一种基于HVS和量化的自适应盲水印算法,基于HVS的视觉模型使用亮度掩蔽系数,纹理掩蔽系数,频率掩蔽系数来自适应地调整水印的嵌入强度。算法选择在DCT域,通过用JPEG量化表量化DCT系数,比较量化后的DC系数|DC|与选定的量化后的AC系数|AC|之间的关系来嵌入和提取水印,并实现了水印的盲检测。由于DCT系数基于JPEG量化表来量化,对JPEG压缩具有很好的抵抗能力,对叠加噪声、模糊等常规的图像操作也具有很好的鲁棒性。实验结果证明,该算法是一种行之有效的方法。

一种基于HVS和EZW的水印算法

对Inoue提出的基于零树小波编码的水印算法进行了改进,提出了基于人眼视觉特性和零树小波编码的二值图像水印算法。该算法对图像和图像块进行分类,设置不同的视觉权值,并根据重要小波系数和纹理掩蔽函数嵌入水印。在C++ Builder6.0中对水印算法进行了测试。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,当加入水印后的图像经过常规的信号处理后,该算法仍能够检测到水印的存在。并且该算法有较强的抵抗JPEG压缩攻击能力,对噪声、滤波等图像处理操作也取得了良好的鲁棒性。

一种基于混沌加密的DWT数字音频水印算法

提出一种基于混沌加密的DWT数字音频水印算法。算法从水印的安全性出发,水印信息加密过程引入混沌理论,第一次加密过程利用二维映射对水印信息进行置乱加密,再利用高维混沌系统对得到的第一次加密后的水印进行二次加密。为了提高算法鲁棒性,采用同时嵌入多个同一水印信息的方式,通过少数服从多数的原则来确定提取出的水印信息,进而增强水印信息的纠错能力,提高水印的鲁棒性。仿真实验结果及数据分析表明该算法具有较好的鲁棒性及安全性。

一种基于DWT_SVD的抗几何攻击彩色图像水印算法

针对传统离散小波变换(DWT)水印算法不能较好地抵抗几何攻击的缺点,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)相结合的彩色图像水印新算法。首先对原始彩色载体图像进行RGB三基色分解,然后进行离散小波变换,再选取4个子块的1/4重构成新子块,并进行二次离散小波变换,最后对其低频部分进行奇异值分解嵌入水印信息,得到嵌入水印的彩色图像。实验结果表明,该算法能够较好地抵抗诸如高斯噪声、椒盐噪声、压缩等常规攻击,并对大角度旋转、任意角度旋转、剪切加旋转等几何攻击也表现出了较强的鲁棒性,其总体性能明显优于传统的DWT水印算法。