基于小波—奇异值分解的数字水印新算法

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基于奇异值分解与小波变换的盲数字水印算法

ＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄＤｉｓｃｒｅｔｅＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ
ＹＡＮＤｅ — ｊａｎ，ＷＥＩＸｉａｏ—ｄａｎ，ＬＩＵＸｉａｎｇ—ｄｏｎｇ，ＪＩＡＮＧＮａｎ
（ＳＶＤ）ａｎｄｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｍ（ｒＤＷＴ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｘｅ —
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＤａｌｉａｎＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＤｌｉａａｎＬｉａｏｎｉｎｇ１１６６０５，Ｃｈｉｎａ）
ｅａｃｈｂｌｏｃｋ，ｔｈｅＳＶＤｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｉｔｓｓｉｎｕｌｇａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅ
（ＬＬ２）ｏｆｔｈｅＤＷＴｄｏｍａｉｎｉｓｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄｉｎｔｏｎｏｎ—ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇｂｌｏｃｋｓｗｉｔｈ２× ２ｐｉｘｅｌｓ．Ｆｏｒ

基于奇异值和迭代技术的小波域双水印算法

基于奇异值和迭代技术的小波域双水印算法
首先，我们通过小波变换将原始图像分解为不同尺度的小波系数，然后利用奇异值分
解（SVD）对小波系数进行处理，提取其中的主要信息。

接下来，采用迭代方法嵌入水印。

首先将两个水印插入到相应的小波系数中，然后对插入后的小波系数进行SVD分解，提取
主要信息，并将其反变换为图像。

最后，通过嵌入和提取过程来检测水印的正确性和完整性。

相比于传统的双水印算法，本文提出的算法具有以下优点：
1. 鲁棒性更强。

通过SVD分解提取小波系数中的主要信息，可以增强水印的鲁棒性，使其对多种攻击具有一定的容错性，例如噪声攻击、剪切攻击等。

2. 安全性更高。

加密算法可以通过嵌入和提取过程来加强算法的安全性，保护水印
不被恶意攻击者恶意篡改或删除。

3. 嵌入速度更快。

由于使用了奇异值分解和迭代方法，本算法的嵌入速度相对较快，能够提高算法的实用性。

综上所述，本文提出了一种基于奇异值和迭代技术的小波域双水印算法，该算法不仅
能够同时嵌入两个水印，而且具有较强的鲁棒性和安全性。

在实验中，我们通过比较不同
算法的嵌入效率、提取精度、鲁棒性和安全性等指标，证明了算法的有效性和可靠性。

基于奇异值分解和小波变换的抗几何失真数字水印新方法

，
度变换等，由于几何攻击破坏了水印分量的同步，即使微小幅度的图像旋转或尺度变换都可能导致水印检测过程失败。提出了一种
基于奇异值分解和小波变换的方法来盲提取受到几何攻击后的图像中的水印，即利用了奇异值对几何失真的稳健性又利用了小波变换对一般攻击的稳健性。实验证明，出的方法对几何攻击具有很好的鲁棒性。提
，
关键词
几何攻击数字水印奇异值分解
小波变换
ＡＮＥＷＧＩ＇ Ⅵ ＴＥＲＭ－ＤＩＡＬＩＡＲＫＩＮＧＥＴＨｏＤＭＡＧＡＤＩＴＧＥｏＭＥＴｌ『ＳＵＣＡＬ
ＤＩＴｏＲＴＩＳｏＮＢＡＳＥＤｏＮＶＤＳＡＮＤＤＷＴ
本文提出了一种将奇异值分解和小波变换结合起来的数字
水印算法，首先把载体图像进行一层小波变换，然后取其低频逼近子图进行奇异值分解，在分解后的对角矩阵中加入水印序列，
基于奇异值分解和小波变换的抗几何失真数字水印新方法
张仁昌耿国华
（西北大学信息科学与技术学院陕西西安７０６１０９）
摘
要
目前，大多数鲁棒图像水印所面临的最大问题就是几何攻击，而现有水印技术大都难以抵抗几何变换类攻击如旋转、尺
维普资讯
第２４卷第６期
２００７年６月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｍｐｔｒＡｐｐｉａｉｎｎｆｒｌｃｔｓａｄＳｏｔｅｏｗａ
Ｖｏ．４Ｎｏ６１２．

算法步骤—基于奇异值分解的小波域水印算法

0 引言数字水印是随着信息技术和计算机网络飞速发展而兴起的一种重要的版权保护手段，它通过在数字载体 (图像、音频、视频、文本等 )中加入隐秘信息来达到这个目的，在需要时这种隐秘信息可以通过特定方法检测出来，以验证作品是否合法或受到篡改。

目前数字水印已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点，也是信息隐藏技术研究领域的重要分支。

数字图像水印技术从实现过程上分空域算法和变换域算法。

空域算法是在图像的空间域中嵌入水印的方法[1~4 ]，空域算法通常具有较快的速度，但一般鲁棒性较差。

变换域算法是指在图像的变换域中入水印的方法[5~7 ]。

变换域包括DCT 域、DF T 域、DWT 域等,由于图像的小波变换能够很好地匹配人类视觉系统( HVS) 的特性[8 ]，还可以与J PEG2000 标准相兼容，因此小波域数字水印技术具有很好的应用前景。

本文针对二值水印图像，结合奇异值分解与小波变换, 提出了基于奇异值分解的小波域水印算法。

实验结果表明, 本文提供的方法具有较好的鲁棒性和不可见性。

1 小波变换与奇异值分解作为一种数学工具，小波变换是对人们熟知的傅里叶变换和窗口傅里叶变换的一个重大突破，为信号分析、图像处理、量子物理及其他非线性科学的研究领域带来革命性的影响。

小波变换具有许多良好的特性，这些性质奠定了小波域水印技术的基础。

小波分解的空间－频率特性与HVS 某些视觉特性有相似性。

该特性是小波变换区别于DFT 和DCT 的一个重要方面，根据该特性可以将高强度的水印嵌入到 HVS 不太敏感的区域，这样在保证不影响图像视觉质量的前提下可以最大限度地增加嵌入水印的强度。

小波变换可以将图像分解成低频子带和高频子带。

其中低频带表示由小波变换分解级数决定的最大尺度、最小分辨率下对原始图像的最佳逼近, 图像的大部分能量集中在此。

高频带系列则分别是图像在不同尺度、不同分辨率下的细节信息，二维图像一级小波分解所得子图像按其重要性排序为LL1、HL1、LH1、HH1。

基于小波变换和奇异值分解的盲水印算法

Ａ＝ＵＳＶ‘
收稿日期：２０１５ —０２—１５
作者简介：周万府（１９８０一），男，讲师，研究方向：图形图像处理。
・
４２・
楚雄师范学院学报２０１５年第６期
周７５１￣ｆ：基于小波变换和奇异值分解的盲水印算法＇
鼠万府
（楚雄师范学院信息科学与技术学院，云南楚雄６７５０００）
摘要：小波变换具有良好的时频特性，图像的奇异值具有良好的内蕴性和稳定性，本文基于小波变
换和奇异值分解提出了一种盲水印算法。算法通过二级小波变换、低频子带分块、分块奇异值分解、根据水印信息修改最大奇异值实现水印嵌入；并通过其逆过程实现水印提取。经仿真实验表明，该算法能够实现水印的嵌入和盲提取，具有良好的视觉不可见性和鲁棒性。关键词：小波变换；奇异值分解；盲水印中图分类号：Ｏ１７７．６文章标识码：Ａ文章编号：１６７１—７４０６（２０１５）０６ —００４２ —０３
小波变换过程中，需兼顾二者来考虑变换级数。１．２ＳＶＤ奇异值分解奇异值分解是一种重要的矩阵变换方法，它可将矩阵对角化。设有矩阵Ａ ∈ Ｒ，Ｒ为实数

基于奇异值分解和小波变换的数字水印算法

２１Ｌｇｓｉ射．ｏｉｔｃ映
抗外来影响的能力好而各层高频子图则分别保持了
Ｌｇｓｃ映射．称为虫口模型Ｌｇｓｃ混沌序列被分解图像各方向的边缘细节．刻画了被分解图像的ｏｉｉｔ也ｏｉｉｔ的遍历统计特性近似于零均值白噪声．具有良好的随边缘细节特征．故统称为被分解图像的细节子图：高但机性、关性和复杂性ｆ相其具体描述及相关特性详见参频子图这些边缘细节易受外来噪声、常规图像处理等
【摘要】本文研究了一种基于奇异值分解及小波变换的二值图像水印算法，在嵌入过程中综合运：
用了Ｌｇｓｃ混沌映射和广义猫映射，采用了改正的二值运算与奇异值分解相结合的方法。大量仿真结ｏｉｉｔ并果证明了该算法具有很好的隐蔽性．及较理想的鲁棒性。
一
将上述猫映射作如下推广．首先将相空问推广为
适用于信息安全问题该技术为知识产权保护提供了｛，， …，一｝｛，，，，一｝即只取０至１的正０１，Ｎ１ｘＯ１ … Ｎ１，２２０Ｎ一种新的手段『根据水印加载方法的不同，以分整数；次，２可其将方程推广为最一般的二维可逆保面积方
）（ｃＦ＝）ｏ￣＝：（ｍｄ７ｎ］．＼
式中ａｂｃｄ为正整数．，，，其保面积要求ＩＩｄｂ＝Ｃ＝ａ－ｃ不可察觉性；）变换域．２在人类视觉系统和听觉系统的１。在此要求下ａｂＣｄ中四个参数只有＿个是独立，，，＝某些特性（频率掩蔽效应）以更方便地结合到水印的，如可比如我们可以让ａｂＣ独立。ｄ由保面积条件确，．而加载过程中：）一些变换域的方法可与数据压缩标准定。推广的猫映射仍然具有混沌映射的特性。因此，３我

基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法

２ｅｒＣｉａＣｍａｙＬｍｔｄａｉｇＰｔｃｅｃｌｏａｙＤｑｎ６７４，Ｃｉａ．Ｐｔｈｎｏｐｎｉｉ，Ｄｑｎｅｒｈｍｉｍｐｎ，ａｉ１３１ｏｅｏａＣｇｈｎ）
ＡｂｔａｔＤｉｉａｔｒｒｅｈｎｌｇｓａｎｅｋｎｆｐｏｅｔｎｍｅｓｒｆｄｉｉｌｓｒｃ：ｇｔｌｗａｅｍａｋｔｃｏｏｙｉｗｉｄｏｒｔｃｉａｕｅｏｇｔｍｅａ，ｗｈｃｎｅｔｏａｄｉｉｈｉｓｒｓｓｅｉｌｉｆｒａｉｎｉｔｏｉｉｉｌｍｅｉｍｕｈａｍａｅ，ｖｉｅ，ｖｄｏａｅｔｆｌｓｉｒｒｔｒｔｃｄｎｉ－ｐｃａｎｏｍｔｏｎｏｓｎｃｄｇｔｄｕｓｃｓｉｇａｏｃｉｅｎｄｔｘｅｎｏｄｅｏｐｏｅｔｉｅｔｉｉｆｅ，ｒｍａｋｎｃｐｒｇｔｒｅｒａｄｏｙｈ．Ｔｈｓａｅｐｏｏｅａｗａｅａｋｎｌｏｔｍｂｓｄｎｉｃｅｅｉｉｐｐｒｒｐｓｄｔｒｒｉｇａｇｒｈｍｉａｅｏｄｓｒｔｗａｅｅｔａｓｏｖｌｔｒｎｆｒｍ
到原始图像的小波变换系数中．实验结果显示：其对一般的常见攻击和几何攻击等均具有良好的鲁
棒性．
关键词：字水印；离散小波变换；奇异值分解；沌置乱数混
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标志码：Ａ文章编号：０７６３２１）４００ — ４１０ —２８（０００ — ０６０

基于DWT-SVD数字水印算法共3篇

基于DWT-SVD数字水印算法共3篇基于DWT-SVD数字水印算法1数字水印技术是一种把信息嵌入到数字媒体中的技术，可用于图像、音频或视频等多媒体信息的保护。

其中DWT-SVD数字水印算法是一种应用广泛、效果优良的数字水印算法。

本文将从以下三个方面进行讲解：DWT-SVD数字水印算法的基本原理、其优点和不足以及应用场景。

一、DWT-SVD数字水印算法的基本原理DWT-SVD数字水印算法主要是使用小波变换DWT和奇异值分解SVD方法实现，其基本原理如下：首先，我们将需加入水印的原始图像进行一次小波分解，将其分解成多个低频子带和高频子带。

选取其中一些高频子带进行奇异值分解，得到一个奇异值矩阵以及对应的左右奇异向量。

其次，将需要嵌入的信息经过编码处理，得到一个水印向量，通过调整奇异矩阵中的某些值来将水印嵌入到奇异矩阵中。

最后，将修改后的奇异矩阵与左右奇异向量相乘，得到最终的水印图像。

反解时，将加入水印后的图像再次进行DWT分解，提取出嵌入的水印并解码，即可得到原始的水印信息。

二、DWT-SVD数字水印算法的优点和不足1. 优点DWT-SVD数字水印算法具有以下优点：1）水印容量较大，可嵌入的信息量较大，可达到几百比特甚至更高的水平，适用于保护大量机密信息。

2）水印的鲁棒性较强，可以抵御很多常见的攻击，如裁剪、旋转、缩放、添加噪声等。

3）加水印后的图像质量较高，肉眼难以察觉。

2. 不足DWT-SVD数字水印算法也存在以下不足：1）算法的复杂度较高，计算量较大。

水印嵌入和解码过程需要进行DWT和SVD计算，耗费时间较长。

2）水印的鲁棒性受到嵌入位数和噪声干扰的影响，过高的噪声会使水印易被攻击者攻击。

三、DWT-SVD数字水印算法的应用场景DWT-SVD数字水印算法广泛应用于数字版权保护、信息安全等领域。

具体应用场景包括：1. 银行或金融机构的重要数据或文档嵌入数字水印，保护机密信息。

2. 电影、音乐、软件等数字内容的版权保护，嵌入数字水印防止黑客盗版。

基于小波_奇异值分解的数字水印新算法

收稿日期:2009-08-23;修回日期:2009-09-24 基金项目:澳门科技发展基金资助项目(003/2009/A )作者简介:周鹏颖(1983-),男,天津人,硕士研究生,主要研究方向为数字水印和图像处理(zy m ust @163.co m );沈磊(1982-),男,安徽人,硕士研究生,主要研究方向为数字水印和图像处理;田小林,女,教授,博导,主要研究方向为数字图像处理与模式识别;夏绍玮,女,教授,博导,主要研究方向为大系统理论与应用、智能决策、系统建模、优化与决策、人工神经网络.基于小波)奇异值分解的数字水印新算法*周鹏颖1,沈磊1,田小林1,夏绍玮1,2(11澳门科技大学资讯科技学院,澳门特别行政区;21清华大学自动化系,北京100084)摘要:为了有效地保护数字作品的版权,提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。

该算法充分利用小波与奇异值的固有性质,对原始图像进行多级小波分解,并对部分子带作奇异值分解。

将水印置乱来保证一定的安全性,再对其进行分块离散余弦变换,然后将它嵌入到中间奇异值及其周围的部分矩阵块中。

实验表明,该方法不仅有较好的透明性,而且能抗大多数处理攻击,有较好的鲁棒性。

关键词:数字水印;A r nold 变换;离散小波分解;离散余弦变换;奇异值分解中图分类号:TP391141 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2010)05-1896-02do:i 10.3969/.j i ssn .1001-3695.2010.05.083D i g italw aterm ark i ng algorith m based on D WT and S VDZ HOU Peng -y i ng 1,S H EN L e i 1,T I AN X i ao -li n 1,X IA Shao -we i 1,2(1.F ac u lt y of Infor ma tion T ec hnology ,M acau Universit y of S cience&Technol ogy,M acau,China;2.De p t .of Au t o m ation,T singhua Un i versit y,Be i jing 100084,Ch i na )Abstract :To protect copyrights of di gital products effectivel y ,proposed a ne w scheme of digital m i agew ater m arki ng based on the co m binati on of discretew avelet transf or mati on (DWT)and si ngular val ue decompositi on(S VD).The algorith m used DWT and S VD i nherent characteristic f u lly ,and decomposed t he ori g i nal m i age to the subbands ofm ulti O D WT,t hen app lied S VD to transfor m so m e of subbands .The Arnol d transf or m ati on coul d increase the security of w ater m ark ,and decomposed the gray -level water m ark m i agew ith b l ocked -DCT transf or m after beingA rnol d scramb l ed .Then classified DCT coeffici ents and i nserted into the m i dd l e of third level of S VD of origi nal m i age .The experm i ental based on t h is al gorit h m de m onstrates t hat t he water -m ark i s i nvisi b l e ,and it is robust to the co mm on s i gnal processi ng technol ogy .Key words :d i gital w ater m ark i ng ;A rnold transfor m ati on ;d i screte w avelet transfor m ati on ;d i screte cosi ne transfor m ation ;si ngu l ar val ue deco m position 数字水印技术为保护多媒体信息的版权和保证多媒体信息的安全性提供了一种新的思路。

基于奇异值分解的小波域图像水印算法

ＡＢＴＲＡＣＴ：ｅａｓｈｔｒｒｎｏａｉｎｉｄｓｒｕｅｎｔｅｗｈｌｍａｅ，ｇｅｔｄｓｏｔｎａｄｂａｋｔｉＳＢｃｕｅｔｅｗａｅｍａｋｉｆｒｔｓｉｔｂｔｄｉｈｏｅｉｇｍｏｉｒａｉｔｒｏｎｌｃｈｎｉｌｅｅｉｔａｏｎｈｉｉｇｎｌｉｅｓｗｈｌｍｐｏｉｇａｃｎｅｔｎｌＶＤ — ｂｓｄｍｅｏｏｘｒｃｉｇａｄｒ・ｉｘｓｕｄｔｅｍａｎｄａｏａｘｌｎｒｐｉｅｌｙｎｏｖｎｉａｅｏＳ — ａｅｔｄｆｒｅｔａｔｎｅ－ｈｎｃｖｔｇｔｅｗｔｒａｋｆｏｔｅｃｖｒｉｇｉｈｉａｔｃｅ．Ｉｒｅｏｖｈｒｂｅ，ａｎｖｌｍａｅｗａｅ－ｏｅｎｈａｅｒｒｍｏｅｉｍｈｍａｅｗｈｃｓｔｋｄｎｏｄｒｔＳｌｅｔｅｐｏｌｍａｏｏｅｇｔｒｉｍａｋｎｌｏｉｍａｅｎＳｎｗａｅｅｏｉｎｉｒｓｎｅｎｔｉａｅ．ＦｒｔｒｉｇａｇｒｈｂｓｄｏＶＤｉｖｌｔｄｍａｓｐｅｅｔｄｉｈｓｐｐｒｉｌｔｓｙ，ａｓｃａｉａｙｍｅｎｎｆｌｐｉｂｎｒａｉｇｕｅｌｉｇｈｕｄｂｏｓｒｃｅｎｅｔｘｎｏｍａｉｎｉｓｔｉｈｏｅｅｔａｄｕｐｒｒｇｔｃｍｅｆｔｅｉｇ，ｉｍａｅｓｏｌｅｃｎｔｕｔｄａｄｔｅｔｉｒｔｓｅｎｔｅｌｗｒｌｆｎｐｅｉｈｏｒｏｍａｅｎｈｆｏｈｗｈｃｈｒｓｎｅｔｎｏｍａｏｒｕｄｔｅｍａｎｄａｏａｉｅｓＡｇｏｅｕｔａｌｂｂａｎｄｗｈｎｗｅｅｔｃｉｈｔｅｅｉｏｔｘｆｒｔｎａｏｎｈｉｉｇｎｌｐｘｌ．ｏｄｒｓｌｃｌｅｏｔｉｅｅｘｒｔｉｉａｎｅｏｅａｅｍａｙｍｅｆｓｌｏｕｉ．Ｎｅｔｈｌｐｉａｉｎｏｔｘｉａｐｉｄｔｅｕｅｔｅａｄｒｃｖｒｔｅｗｔｒｒｋｂａｓｏｍｐｅｃｍｐｔｇｈｎｉｎｘ，ｔｅｍｕｔｌｔｆｍａｒｓｐｌｏｒｄｃｉｃｏｉｅｈｓｖｎａａｔｒｒｍｏ１ｔｋｅａｇｒｔｍｉｌ．Ｅｐｒｎａｅｕｔｉｄｃｔａｅｐｏｏｅｇｒｔｍａｉｇｐｒｍｅｅｓｆｏ３ｔｏｍａｅｔｏｈｓｈｌｉｍｐｅｘｅｍｅｔｌｒｓｌｎｉａｅｔｔｈｒｐｓｄａｏｈｉｓｈｔｌｉｉｉｖｓｂｅａｄｒｂｓｎｌｏｅｉｎｔｓｔｅｄｓｏｉｎｉａｌ，ａｇｏｔｒａｋｅｔｃｉｎｉｏｔｉｅｎｅａ — ｓｎｉｉｌｎｏｕｔｄａｓｌａｍｉａｅｉｔｒｏ．Ｆｎｌｈｔｙｏｄｗａｅｒｘｒｔｂａｎｄａｄｔｍａｏｓｈｌ

基于奇异值分解的小波域水印算法的开题报告

基于奇异值分解的小波域水印算法的开题报告一、选题背景数字图像的广泛应用，使得数字水印技术在信息隐藏领域中被广泛关注。

水印可以作为一种隐蔽的标识，嵌入图像或视频中，并随着样本一起传播，在信息反复传递和篡改时起到保护和维护版权的作用。

由于数字水印具有不可视和隐匿的特性，因此它也被应用于许多其他领域，如版权保护、身份验证和法律证据等。

小波变换是一种有效的数据压缩和分析工具，小波变换具有对数据的分解和重构、多分辨率分析等特点，在数字图像处理方面有广泛的应用。

在数字水印的嵌入方面，小波域技术也被广泛采用。

特别是在大规模图像或视频水印嵌入时，小波域水印算法能够快速处理较大大小的图像和视频，而且不会降低嵌入数据容量。

针对当前数字水印在图像版权保护和安全性方面的需求，本文选择基于奇异值分解的小波域水印算法进行研究，并深入探讨该算法的研究现状、核心思想和实现方法，为水印技术的进一步研究提供理论基础和实践支持。

二、选题意义随着互联网的普及和数字内容的广泛传播，原始图像被大量复制、编辑、传输和共享，导致图像的源头难以追溯和保护。

数字水印技术的研究和应用可以有效地防止图像内容被恶意篡改、剪切和重制，保护版权，提高数字内容的安全性和可追溯性。

该研究的主要目的在于理解和掌握基于奇异值分解的小波域水印算法，同时还可以探究数字水印的应用和实现方法，实现图像的版权保护和安全性防护。

此外，该研究也可以为未来数字水印技术的进一步发展提供思路和参考。

三、研究内容1. 研究现状调研：调查国内外数字水印技术的研究现状，对比不同水印技术的优劣和适用场景，为本文研究提供基础和参考。

2. 数字水印的基本概念和原理：了解数字水印的基本概念、原理和应用，为后续研究提供理论基础。

3. 基于奇异值分解的小波域水印算法的实现：深入研究基于奇异值分解的小波域水印算法的实现过程和原理，包括水印的嵌入、提取和检测算法等。

4. 实验设计和实现：利用Matlab等计算机软件进行实验设计和实现，验证算法的有效性和可靠性。

一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法

ＣＨＥＮＭｉｇｊ。ＣＨＥＮＳａ－ｕｎ－ｖｈｎｘｅ
（ｏｅｅｆｏｍｎｃｔｎｈｎｑｎｎｅｓｙｆｏｔｎｅｅｏｍｎｃｔｎ，Ｃｏｇｉｇ００５ｈｎ）Ｃｌｇｍｕｉｉ．Ｃｏｇｉｇｉｒｉｓａｄｌｃｍｕｉａｏｓｈｎｑｎ０６，ＣｉａｌｏＣａｏＵｖｔｏＰＴｉ４
一
种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法
陈明举，陈善学
（庆邮电大学通信学院，重庆４０６）重００５
摘要：提出一种基于离散小波变换（ｉｒｔＷａｅｅＴａｓｒＤｓｅｖｌｔｒｎｆｍ，Ｄ）ｃｅｏＷＴ与奇异值分解（ｉｇｌＳｎｕｒａｖｌＤｃｍｏｉｏ，Ｖ）ｕｅｏｐｓｉｎＳＤ相结合的数字水印算法。ｔ该算法将原始图像的小波子图进行奇异值分解，将灰度水印图像进行Ａｎｌ变换以及扰乱加密，再进行分块离散余弦变换（ｉｒｔＣｓｅｒｏｄＤｓｅｅｏｉｃｎＴ０ｍ，ＤＴ，将变换后的系数分类嵌入到相应的奇异值中。实验仿真表明，这种方法能抗大ｎｆｒＣ）
ｄｆｅｅｔｓｒｎｔ．ｅｅｐｅｉｎａｅｕｔｅｎｔａｅｈｇｒｔｍａｅｐｇｏｕｌｔｏｔｒｒｋｎｉｆｒｎｔｅｇｈＴｈｘｒｍｅｔｌｒｓｌｓｄｍｏｓｒｔｓｔｅａｏｈｃｎｋｅｏｄｑａｉｙｆｒｗａｅｍａｉｇｌｉｉｇｎａｘｅｌｎｏｕｔｅｓｕｄｅｅｃｎｉｉｎｏｅｃｍｍｏｍａｅｐｏｅｓｎｃｎｑｅ．ｍａｅａｄｈｓｅｃｌｅｔｂｓｎｓｎｒｈｏｄｔｏｆｔｏｒｔｈｎｉｇｒｃｓｉｇｔｈｉｕｓｅ

基于小波与奇异值分解的图像盲水印算法(含程序源码)

基于小波与奇异值分解的图像盲水印算法摘要：提出了一种新的基于离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的数字图像水印算法。

该算法将原始图像作小波分解并将小波分解得到的低频子带进行分块，对每一块进行奇异值分解后，选取每块中最大的奇异值通过量化的方法嵌入水印信息。

水印的提取不需要原始图像。

实验结果表明，该算法具有一定的不可感知性、鲁棒性。

关键词：离散小波变换；奇异值分解；盲水印随着计算机网络的迅速发展和广泛应用，数字媒体的非法篡改、复制和盗版现象也越来越普遍，数字媒体的版权保护已成为迫切需要解决的问题。

作为信息隐藏领域中的数字水印技术是实现多媒体版权保护与信息完整性保证的有效方法。

它的基本思想是在数字图像、音频和视频等产品中嵌入秘密的水印信息以便保护数字产品的版权。

对于数字水印技术，一般要求水印系统具有不可见性、鲁棒性和安全性。

也就是说，水印必须是不可察、不可测和难于破坏的。

目前，从实现角度看水印算法主要分为空域和变换算法两大类。

空域算法是直接对空域数据进行操作，变换域算法是在变换域中进行水印的嵌入与提取，如离散傅里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)[1]等。

与空域相比，变换域算法具有更好的鲁棒性。

由于离散小波变换具有良好的多分辨率表示、时频局部分析特性，基于DWT变换域的数字图像水印算法的研究更是得到了普遍的关注。

按水印的提取方法划分，水印算法又可分为提取时需要原图像和不需要原图像两种。

前者称为非盲水印，后者称为盲水印。

非盲水印算法在提取过程中需要原始图像，在版权认证的应用中，意味着需要大量的存储资源和计算资源，如果需要认证的数字作品数量很多，给定一个数字作品要去查找相应的原作品本身就很困难。

近几年来学术界研究的数字水印算法大多数属于盲水印算法。

本文提出的水印算法是一种新的基于小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)相结合的盲水印算法。

这样可以充分利用DWT的多分辨率特性和SVD所固有的特征，增强了水印的不可见性和鲁棒性。

基于离散小波变换和奇异值分解的盲水印算法

［３］王红卫．基于平滑Ａ＊算法的移动机器人路径规划［Ｊ］．同济大学
学报：自然科学版，２０１０，３８（１１）：１６４７ — １６５０．
［４３孙树栋，曲彦宾．遗传算法在机器人路径规划中的应用研究［Ｊ］．
置乱技术是一种图像加密技术，它置乱图像中像素的位置，使之变成一幅令人无法识别的图像。Ａｒｎｏｌｄ变换
是Ａｒｎｏｌｄ在遍历理论研究中提出的一种变换。
方法通常都具有很好的鲁棒性，且对图像压缩、常用图像
西北工业大学学报，１９９８，１６（１）：７９－８３．
虑，综合多方面影响游戏路径的因素，找出了一条在多个
目标之间达到平衡的最优路径。本文的研究和尝试仅仅是模拟游戏环境，后续还需要
关键词：离散小波变换；奇异值分解；Ａｒｎｏｌｄ变换；数字水印技术
中图分类号：ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ７８００（２０１４）００１ — ００５验表明，本文提出的算法对图像的压
参考文献：
［１］ＳＣＨＲＵＭＪＲ，ＭＩＩＫＫＵＩＡＩＮＥＮ．ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘＮＰＣｂｅ — ｈａｖｉｏｒｖｉａｍｕｌｔｉ — — ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｎｅｕｒｏｅｖｏｌｕｔｉｏｎ［Ｍ］．ＩｎＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ

matlab 基于奇异值分解的数字水印算法

基于奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的数字水印算法是一种常用的信息隐藏技术，它通过在原始载体数据（如图像、音频或视频）中嵌入秘密信息（即水印）来实现数据的版权保护和完整性验证。

SVD 是一种强大的矩阵分解技术，可以用于提取和修改图像的关键特征，从而实现水印的嵌入和提取。

以下是一个基于SVD 的简单数字水印算法的基本步骤，以及如何在MATLAB 中实现它：步骤1：选择载体图像和水印信息•载体图像：选择一张用于嵌入水印的图像。

•水印信息：可以是文本、二值图像或灰度图像等。

步骤2：对载体图像进行奇异值分解•使用MATLAB 的svd函数对载体图像的某个重要部分（如DCT 或小波变换的系数矩阵）进行奇异值分解。

步骤3：嵌入水印信息•修改分解得到的奇异值矩阵中的某些值，以嵌入水印信息。

通常，可以选择修改较小的奇异值，以减少对原始图像视觉质量的影响。

步骤4：重构图像•使用修改后的奇异值矩阵和原始的左右奇异向量矩阵重构图像。

步骤5：提取水印信息•当需要验证图像版权或提取水印时，再次对嵌入水印后的图像进行奇异值分解，并从分解得到的奇异值矩阵中提取出水印信息。

MATLAB 示例代码以下是一个简化的MATLAB 示例代码，展示了如何在图像中嵌入和提取基于SVD 的水印：matlab% 读取载体图像和水印图像carrier_image = imread('carrier.png');watermark_image = imread('watermark.png');% 将图像转换为灰度图像（如果需要）if size(carrier_image, 3) == 3carrier_image = rgb2gray(carrier_image);endif size(watermark_image, 3) == 3watermark_image = rgb2gray(watermark_image);end% 对载体图像进行奇异值分解A = double(carrier_image); % 将图像转换为双精度矩阵[U, S, V] = svd(A); % 进行奇异值分解% 嵌入水印信息（简化示例）% 假设水印是一个简单的二值矩阵，且其大小远小于载体图像watermark_vector = double(watermark_image(:)); % 将水印图像转换为一维向量% 选择要修改的奇异值的位置（这里简单选择第一个非零奇异值）idx = find(S > 0, 1);S(idx) = S(idx) + sum(watermark_vector); % 修改奇异值以嵌入水印% 重构图像watermarked_image = U * diag(S) * V'; % 使用修改后的奇异值重构图像watermarked_image = uint8(watermarked_image); % 转换回 uint8 格式以显示和保存imshow(watermarked_image); % 显示嵌入水印后的图像% 提取水印信息（简化示例）% 重新进行奇异值分解以提取水印[U_ext, S_ext, V_ext] = svd(double(watermarked_image));% 从修改的奇异值中提取水印信息extracted_watermark_value = S_ext(idx) - S(idx); % 减去原始奇异值以得到水印信息extracted_watermark_vector = round(extracted_watermark_value /length(watermark_vector)); % 将水印值转换回水印向量extracted_watermark_image = reshape(extracted_watermark_vector,size(watermark_image)); % 将水印向量重塑为图像大小imshow(extracted_watermark_image, []); % 显示提取的水印图像请注意，这个示例代码是非常简化的，并且可能不适用于所有情况。

一种基于小波变换的数字图像水印算法

一种基于小波变换的数字图像水印算法随着数字图像传输和存储的普及，图像的安全性和版权保护问题日益受到关注。

为了保护数字图像的版权和完整性，数字图像水印技术应运而生。

本文将介绍，旨在提高图像的安全性和版权保护能力。

数字图像水印算法是一种在图像中嵌入特定信息以实现版权保护和图像完整性验证的技术。

小波变换是一种将信号分解为多个频带的数学变换方法，具有良好的时频局部性和多分辨率特性。

基于小波变换的数字图像水印算法利用小波变换的多分辨率特性，将水印信息嵌入到图像的低频子带中，以实现对图像的保护。

该算法的具体步骤如下：首先，将原始图像进行小波变换，得到图像的低频子带和高频子带。

然后，选择适当的低频子带进行嵌入水印信息。

水印信息可以是数字签名、版权信息等。

接下来，将水印信息通过嵌入算法嵌入到选定的低频子带中。

嵌入算法可以采用替换或增加的方式，将水印信息嵌入到图像中。

最后，对嵌入水印后的图像进行逆小波变换，得到带有水印信息的图像。

基于小波变换的数字图像水印算法具有以下优点：首先，水印信息嵌入到低频子带中，不会引起人眼的明显变化，保证了图像的可视性。

其次，小波变换具有多分辨率特性，可以根据需求选择适当的子带进行水印嵌入，提高了水印的鲁棒性和安全性。

另外，小波变换可以实现对图像的分解和重构，可以有效地抵抗常见的攻击如压缩、旋转和裁剪等。

然而，基于小波变换的数字图像水印算法也存在一些挑战和限制。

首先，水印信息的嵌入和提取需要较大的计算量，对算法的实时性提出了要求。

其次，水印信息的鲁棒性对于图像的失真和攻击具有一定的容忍度，但仍然需要进一步的改进和研究。

综上所述，基于小波变换的数字图像水印算法是一种有效的保护数字图像版权和完整性的技术。

随着数字图像的广泛应用，该算法在信息安全领域具有重要的研究和应用价值。

未来的研究方向可以在提高算法的实时性和鲁棒性的基础上，进一步改进和优化算法，以满足不同应用场景的需求。

基于块奇异值分解的小波域数字水印算法

先提出了一种基于奇异值分解的数字水印技术，其算法与文献［２］的思想类似，先将宿主图像整体进行奇
异值变换，再将水印信息嵌入到图像的奇异值矩阵中，该算法虽然没有将最大奇异值排除在外，但也没有考虑奇异值大小的问题，并且在水印提取时没有实现盲检测．胡志刚等ｌ＿３］也提出了一种基于ＳＶＤ的水印技术，该算法是对图像进行分块奇异值分解，通过对奇异值域做数学变换来嵌入水印信息，它虽然实现了
第３４卷
第 ห้องสมุดไป่ตู้期
吉首大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｓｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
Ｖｏ１．３４ＮＯ．２
Ｍａｒ．２Ｏ１３
２Ｏｌ３年３月
文章编号：１００７ —２９８５（２０１３）０２— ００５６— ０５
基于块奇异值分解的小波域数字水印算法
于帅珍，殷仕淑，高玲
（安徽财经大学电子信息工程系，安徽蚌埠２３３０３０）
（ＫＪ２０１１Ｚ００２）
作者简介：于帅珍（１９６８一），女，山东烟台人，安徽财经大学电子信息工程系副教授，硕士，主要从事信息监测与信息处理、数字水印研究；殷仕淑，女，安徽财经大学电子信息工程系副教授，博士，主要从事音频／视频信号处理研究．

一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法

一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法
陈明举;陈善学
【期刊名称】《太赫兹科学与电子信息学报》
【年(卷),期】2007(005)001
【摘要】提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)相结合的数字水印算法.该算法将原始图像的小波子图进行奇异值分解,将灰度水印图像进行Arnold变换以及扰乱加密,再进行分块离散余弦变换(Discret Cosine Transform,DCT),将变换后的系数分类嵌入到相应的奇异值中.实验仿真表明,这种方法能抗大多数图像处理攻击,具有良好的鲁棒性.
【总页数】5页(P57-61)
【作者】陈明举;陈善学
【作者单位】重庆邮电大学,通信学院,重庆,400065;重庆邮电大学,通信学院,重庆,400065
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于提升小波变换和奇异值分解的灰度图像水印算法 [J], 张敏;蒋华;刘新平
2.基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法 [J], 张翼;陈丽萍;唐向宏
3.基于离散小波变换和奇异值分解的彩色图像水印算法 [J], 祁清
4.基于小波变换和奇异值分解相结合的加密图像数字水印算法 [J], 边笛;肖华勇;李建辉
5.基于双树四元数小波变换与奇异值分解的数字图像水印算法 [J], 肖婷婷;李万社因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于图像加密和奇异值分解的小波域数字水印算法研究的开题报告

基于图像加密和奇异值分解的小波域数字水印算法研究的开题报告一、选题背景和研究目的数字图像在网络传输和存储中广泛应用，为了保护数字图像的版权和完整性，数字水印技术应运而生。

数字水印是一种在数字图像、音频、视频等文件中嵌入特定信息的技术。

在数字水印技术中，数字图像水印技术是应用最广泛的一种。

本文拟基于图像加密和奇异值分解的小波域数字水印算法，研究并实现同步加密水印算法的设计，实现对数字图像的加密和水印嵌入操作。

主要研究工作包括：设计基于离散小波变换的数字水印算法，研究数字水印嵌入算法和提取算法的实现方法，分析数字水印算法在通信系统中可能的应用场景、技术难点及其解决方法。

二、研究内容和方法本文主要研究内容包括数字图像加密和数字水印算法，具体实现方法如下：1. 对数字图像进行可逆压缩和加密操作，提高数字水印的安全性和不可见性。

2. 设计基于小波变换和奇异值分解理论的数字水印算法，并对水印算法进行安全性分析和实现。

3. 研究数字水印嵌入算法和提取算法的实现方法，并对算法进行性能测试和优化。

4. 对数字水印算法在通信系统中的应用场景、技术难点及解决方法进行分析和讨论。

研究方法主要包括算法设计、实验仿真、性能评估等。

三、预期成果及意义1. 实现同步加密水印算法的设计，提高数字图像在网络传输和存储中的安全性和不可逆性。

2. 研究基于小波变换和奇异值分解的数字水印技术，在数字图像版权保护和防抄袭方面具有广阔的应用前景。

3. 对数字水印算法在通信系统中的应用场景、技术难点及解决方法进行深入分析和讨论，丰富数字水印技术的研究理论和实用价值。

四、研究进度安排第一阶段（1-2周）：调研数字图像加密和数字水印算法的相关文献，了解其理论原理和应用情况。

第二阶段（2-3周）：研究和设计数字水印算法，包括基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法。

第三阶段（2-3周）：实现数字水印嵌入算法和提取算法，并对算法进行性能测试和优化。

第四阶段（2-3周）：对数字水印算法的应用场景、技术难点及解决方法进行分析和讨论，并撰写毕业论文。