一种基于整数双正交小波变换的鲁棒可逆水印算法

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基于混沌序列的整数小波域鲁棒水印算法

ｔｅｄａｔｇｏｈｓｕｄｅｆｒａｃｏｎｅｅｗｖｌｔｒｎｆｒｔｉｒｖｔｅｕｌｏｉｇｒｃｎｔｕｔｎｈａｖｎａｅｆｔｅｏｎｐｒｍｎｅｆｉｔｇｒａｅｅｔｓｏｏａｍｏｍｐｅｈｑａｉｏｙｔｆｍａｅｅｏｓｒｃｉ．ｏＥｐｒｎａｅｕｔｅｎｔｔａｅｐｐｓｄｓｈｍｅｈｓｇｏｂｓｎｓｎｍｐｒｅｔｉｔｏｓｔｃｅａｏｄｒｕｔｅｓａｄｉｅｃｐｉｌｔｎｉａｔｋａｄｉｒｓｒｈｈｏｏｂｉｏｙｅａ
息叠加在中频系数上．后进行整数小波逆变换重构蓝色通道，并三通道得到水印图像。由于混沌序列对初值具有极最合
强的敏感性．击者很难从一段有限长的序列推断出混沌系统的相关参数，保水印信息的安全性。整数小波变换的优攻确良特性使图像在嵌入适量水印信息后拥有较低的细节损失率．实现了对彩色图像的高保真水印嵌入。实验结果表明，水印信息具有很好的透明性．有损压缩、声干扰等常见的水印攻击具有较强的鲁棒性。对噪
关键词整数小波变换混沌序列鲁棒水印扩频文章编号１０ — ３１（０６２ — ０００文献标识码Ａ０２８３－２０）７０４ — ３中图分类号Ｔ３９Ｐ０

一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法

，
（．ｌｔｎｃＩｆｒｔｎＤｐｒｎ，ｕｈｕＰｌｅｈｉｌｎｔｕｅｏＡｒｕｔｒ，ｕｈｕ２５０，ｈｎ；１ＥｅｒｉｎｏｍａｉｃｏｏｅａｔｔＳｚｏｏｙｃｎｃｓｉｔｆｇｉｌｅＳｚｏ１０８ＣｉｍｅｔａＩｔｃｕａ
俞伟新杨善超２龚声蓉２，，
（．１苏州农业职业技术学院电子信息系，江苏苏州２５０；１０８２苏州大学计算机科学与技术学院，苏苏州２５０）．江１０６
摘
要：对数字水印技术的概念、特点、分类、型等作了简单的介绍，出一种基于小波变换的图像鲁棒性盲水印算法。模给
ＡｂｓｉｍａｅＷａｅｍａｋｉｇＡｌｏｉｈＲｏｕｔＢｌｎｄＩｇｔｒｒｎｇｒｔｍＢａｅｎａｅｅａｓｏａｉｎｓｄｏＷｖｌｔＴｒｎｆｒｔｏｍ
ＹＵｅ．ｉＹＡＮＧｈｈｃａｚＧＯＮＧｈｎ．ｏｇＷｉｎ，ｘＳａ．ｈｏＳｅｇｒｎ２
０引言
随着以微电子技术为代表的信息产业的飞速发展，多
保留在内容中，起到防止拷贝和版权保护的作用。
媒体、计算机网络等进入寻常百姓家，数字化已深入人心，以Ｉｔｔｎｅ为先锋的网络化浪潮更是席卷全球。国际互ｍｅ联网是一个优秀的数字媒体发行系统，数字作品的传播和复制变得越来越容易，用户可以方便地下载或拷贝数字作品（图片、音乐、视频）因此版权作品被盗版的风险也随之，

一种小波域新颖鲁棒语音扩谱水印

微电子学与计算机２００６年第２３卷第４期收稿日期：２００５－０６－１３基金项目：重庆通信学院科技创新基金资助项目重庆市应用基础研究资助项目（８０２８）１引言随着计算机网络通讯技术的发展，数据的交换和传输变成了一个相对简单的过程。

然而数字化技术本身的可复制和广泛传播的特性所带来的负面效应，已成为信息产业健康持续发展的一大障碍。

语音是人们通信和交流的一种最简单和高效的方式。

如何提高语音通信的安全性，如何保护音频产品的知识产权已经成为越来越多被人们关注的话题。

因此，语音数字水印技术应运而生。

近年来有关语音水印技术方面的研究发展很快，大多数的语音水印技术都是依赖于人耳听觉系统（ＨＡＳ）的不完美性。

根据人耳的听觉特性，一个语音信号中，如果弱信号在强信号后很短的时间内（一般０￣２００ｍｓ）出现，弱信号就会变得不可听见，语音回声隐藏［１］正是利用人耳的这一特性。

频域中的水印技术利用了听觉系统对频谱小的波动的不敏感的特性。

量化编码技术［２］是另一种语音数字水印技术。

其中，最有发展前途的语音数字水印技术可以依赖于扩谱（ｓｐｒｅａｄ－ｓｐｅｃｔｒｕｍ）技术［３，４］。

本文提出了一种新颖的语音扩谱数字水印技术，在第二部分我们将介绍传统的扩谱水印技术。

第三部分将介绍我们提出的一种新颖的、高可靠性及鲁棒性的扩谱水印技术，其中引入的同步搜索技术和对数谱滤波技术极大地改善了检测效果。

在第四部分中我们将讨论多比特水印的嵌入的问题。

实验结果及结论在第五部分讨论。

２基本的扩谱水印技术假设Ｘ为欲嵌入水印的原始语音信号向量。

Ｘ可以是将原始信号进行可逆变换之后选取的样值。

相应的嵌入水印后的向量为Ｙ＝Ｘ＋Ｗ，其中Ｗ＝（ｗ１，一种小波域新颖鲁棒语音扩谱水印王潇１柏森１，２袁晓芳１（１重庆通信学院，重庆４０００３５）（２重庆大学计算机学院，重庆４０００４４）摘要：文章提出一种基于小波变换的新颖的鲁棒语音扩谱水印算法。

算法对原始语音进行离散小波变换，利用扩谱水印技术将水印隐藏到小波域。

一种基于时间轴小波变换的鲁棒性水印算法研究

一
１鲁棒性视频水印
ｎｓｎａｅｙｅｓａｄｓｆｔ．
【ｅｏｄ】ｉｏａｒａ；ｂｓｅ；（ｖｌｒｓｒ）ｍｌｅｌｅｕｎｙＫｙｒｓｖｅｗｔｒｒｕｎｓＷＴＷａｅＴａｆｍｔｅｎ；ｗｆｑｅｃｗｄｅｋｏｔｓｍｅｔｎｏｉｉｏｒ
【ｂｔｃ】ａｅｎｏｔｍｏａａｋｎｔａｒａｉｅｉｏｎｉｏｏｐｓｏｔｋｔｒｌｓｓＡｓａｔＴｒｔｇｎｈｃｍｎ￣ｃｅｔｍｒｎｏｔｄｄｖｅｍｒｓｎｔｃ，ｅｔｅｅｒｇｉｅｏｏｈｗｅｋｇｆｈｖｅａｄｃｅｉａａｈａｉｔｃ
不断发展的多媒体技术和互联网技术加速了数字视频作品
的应用和传播，但是在给人们带来便利的同时，数字视频产品的盗版和非法复制问题也变得越来越严重。目前，数字水印技术成为多媒体版权保护的一项重要技术，正受到越来越多研究者的注意。
文献［提出了一种鲁棒性的水印算法，该算法首先随机选择３１
ｆｍｅｏｓｃｔｅｙｆｍｅｃｃｎｅｄｄｗｔｔｒａｋｒａｓｃｎｅｕｉｌｒａｈｓｅｅｂｄｅｉｗａｅｖｏｈｍｒ．ＡｎｈａｃｌｔｎｏｈｈｅｏｄｔｌｅＷＴｍａｅｄｔｅｃｌｕａｉｔｅｔｒｅｆｌｉｉｏｆｍｅｎｋｓｈｒｂｏｒｑｅｃｒｍｅｂｄｉｇｔｅｗａｅａｋｉｔｈｏｅｕｎｙｄｔｆＤＣｉｅｆａａｔｅｗａｏｅｓｒｅｅｙａｌｗｆｅｕｎｙｆａｅｄｎｔｒｒｎｏｔｅｌｗｆｑｅｃａａｏＴｗｔｓｌｄｐｉｙｔｎｕｅｈｍｒｈｖｔｅａｔａｔｃｔｅｇｈｏｅｗｔｒａｋＴｅｒｓｌｓｏｓｔｅｗａｅａｋｓｓｅｏｅｖｄｏｉｉｖｓｂｅｗｉｒａｏｕｔｈｎｉｔｋｓｒｎｔｆｔａｅｒ．ａｈｍｈｅｕｔｈｗｈｔｒｒｙｔｍｆｈｉｅｓｎｉｉｌｔｇｅｔｒｎｆｒ）ｉｌｅＷｖｌｔａｓｍＴｍｅｉＴｏｎ

基于人类视觉系统的双树复小波变换的鲁棒图像水印

一，引言
● 在[7]中，Lahouari Ghouti等人。 ● 提出了一种使用平衡多小波变换（BMW）的鲁棒水印算法。 ● 他们应用了BMW的固有结构， ● 可用于建设性地实现更高的数据隐藏能力。 ● 实验表明， ● 它们的水印方案对常见的攻击（如加性高斯白噪声（AWGN），JPEG压缩和Winner过滤） ● 具有鲁棒性。
一，引言
● 其余文件的组织方式如下。 ● 首先，第二部分介绍了DTCWT和基于人类视觉系统（HVS）的感知模型的简要视图。 ● 然后在第三节中详细给出了该方案， ● 在第四节中给出了实验结果。 ● 最后，我们总结了提议的方案，并在第五节中给出了未来的工作。源自。双树复数小波和人类视觉系统的背景
● A.双树复数小波变换的背景 ● 双树复数小波变换由N.Kingsbury教授[11]开发。 ● DTCWT是对单独的离散小波变换[12]的宝贵增强， ● 具有其他重要特性： ● 它在二维和更高维度上几乎不变且具有方向选择性。 ● 对于d维信号，它仅使用2d的冗余因子就可以实现这一目标， ● 该冗余因子大大低于未抽取的离散小波变换。 ● [13]使用实小波滤波器的对偶树来生成复数小波系数的实部和虚部。
一，引言
● 在[10]中，Lino E. Coria等人。 ● 提出了一种基于双树复数小波变换（DTCWT）的视频水印方案。 ● 他们的计划依赖于DTCWT的特征。 ● DT CWT具有规则小波和复杂小波的优点（完美重构，近移不变性和良好的方向选择性） ● 。他们的实验结果证实， ● 当针对基因组失真进行测试时，他们的方法简单易行，并且比其他方案具有更好的性能。 ● 对于变换域中的大多数水印方案， ● 如何实现鲁棒性和保真度之间的折衷是一个复杂而具有挑战性的问题。 ● 一方面，当将水印嵌入到感知上最重要的组件中时，该方案将对攻击具有鲁棒性， ● 但水印可能难以隐藏。 ● 另一方面，当将水印嵌入在感知上无关紧要的组件中时，隐藏水印会更容易隐藏， ● 但是该方案在抵抗攻击时会很脆弱。

基于多变换域的鲁棒数字水印算法

基于多变换域的鲁棒数字水印算法
数字水印技术的出现为多媒体版权保护提供了一种有效的方法,它利用信号处理的方法在原始信息中嵌入特定的水印信息。

本文设计了两种基于多变换域的数字水印算法,通过对这两种多变换域的算法进行大量的仿真实验和分析,验证
了这两种数字水印算法的不可见性和强鲁棒性。

本文的主要研究内容如下:提出了基于离散小波变换、离散余弦变换和离散分数随机变换的数字水印算法。

该算法首先对水印进行Arnold置乱,通过Logistic映射分别对置乱后的水印进行行置乱和列置乱得到最终的置乱水印图像。

此外,对宿主图像做二维离散小波变换分解得到四个子带图像。

随后将低频子带图像划分成多个8?8的小矩阵,对每个矩阵做离散余弦变换,并选择离散余
弦变换后系数矩阵的中频系数去构造一个大小与水印图像相同的中频系数矩阵。

接着对中频系数矩阵做离散分数随机变换并将置乱后的水印嵌入到离散分
数随机变换域内,实现数字水印的嵌入。

仿真实验验证了该算法具有良好的不可见性和鲁棒性。

设计了基于多级离散小波变换、离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法。

该算法对原始图像做多级二维离散小波分解,取第四级对角线子图做二维离散余弦变换。

然后对二维离散余弦变换的系数矩阵进行奇异值分解得到对角矩阵。

另外利用Arnold变换和Logistic映射对水印进行置乱,并对置乱后的图像进行奇异值分解,利用水印的奇异值和系数矩阵的奇异值实现数字水印的嵌入。

仿真结果表明该数字水印算法能抵御常见的数字信号处理攻击(如:JPEG压
缩攻击、椒盐噪声攻击、高斯噪声攻击、滤波攻击、亮度变化攻击等)和几何攻击(如:剪切等)。

基于深度残差网络的医学图像鲁棒可逆水印算法

基于深度残差网络的医学图像鲁棒可逆水印算法作者：李智周旭阳殷昕旺张丽来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2020年第03期摘要：醫学图像作为医生诊断的重要依据，其版权保护一直是研究重点。

在对医学图像进行版权保护时，必须保证图像修改后能无损恢复。

但是，当前大多数应用于医学图像的可逆水印算法并未考虑鲁棒性。

因此，本文针对具有一定鲁棒性的可逆水印算法进行研究，提出一种基于深度残差网络ResNet的鲁棒可逆医学图像水印算法。

首先，算法利用深度残差模型提取医学图像的深度特征信息，自适应确定最优嵌入强度，均衡水印的不可见性和鲁棒性;此外，结合遗传算法和模糊C-均值的聚类算法对水印区域动态划分，根据聚类结果提取水印信息，有效克服信号攻击对含水印图像的影响，提高可逆水印算法的鲁棒性。

实验结果表明：在嵌入水印后，含水印医学图像的PSNR值都可以达到36 dB以上，具有较好的图像质量;在提取水印后，算法可以完全无损恢复医学图像;在受到高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩等常见信号攻击后，算法仍然可以准确提取水印信息，表现出较强的鲁棒性。

关键词：医学图像;版权保护;深度残差网络;聚类算法;鲁棒可逆水印中图分类号：TP309文献标识码： A随着网络技术的快速发展，智能医学和远程诊断技术日趋成熟。

大量医学图像经常在网络上进行传输和使用，未授权者可轻易通过网络获取、存储、使用和篡改网络上的医学图像[1]。

因而，保护医学图像的版权信息显得十分重要。

数字水印算法是一种常用的信息隐藏技术，可用于医学图像的版权保护[2]。

在对医学图像进行保护时，为了不影响医生的诊断，不可破坏原始医学图像的信息，因此，基于医学图像的可逆水印算法成为研究者们关注的重点。

郑洪英等[3]提出了基于位平面的可逆信息隐藏算法。

首先，将医学图像分解为八位平面，通过压缩最高的四位平面获得对空间进行像素填充后的重建图像;其次，分别对重建图像的头部、中间、尾部进行加密;再次，利用直方图移位的方法将水印信息嵌入图像中。

一种基于正交相似变换的数字水印算法

一种基于正交相似变换的数字水印算法颜惠琴;牛万红【摘要】为了提高水印的鲁棒性,提出一种基于正交相似变换的数字水印算法.首先,选取一个可逆矩阵并对其做正交变换,这个可逆矩阵可当做密钥;然后,利用该正交变换矩阵对载体进行相似变换,得到一个具有良好频谱特性的相似矩阵;最后,将置乱后的水印信息嵌入到相似矩阵中较大的非零像素值中,再重构图像.实验结果表明,该水印算法简单易行,具有较好的鲁棒性和不易感知性;与主流算法之一的DCT水印算法比较,验证了该算法的优越性.【期刊名称】《宁夏工程技术》【年(卷),期】2010(009)003【总页数】4页(P213-216)【关键词】数字水印;正交变换;相似变换【作者】颜惠琴;牛万红【作者单位】宁夏大学,数学计算机学院,宁夏,银川,750021;宁夏大学,远程教育学院,宁夏,银川,750021【正文语种】中文【中图分类】TP391数字水印作为版权保护的一项重要内容，已被越来越多的研究者关注，算法也越来越丰富.水印算法可以分为2大类，一类是时－空域算法，另一类是变换域算法.由于时－空域算法一般都是根据载体图像的统计特征来嵌入水印，再就是根据位平面特点来嵌入水印，这样的算法容易被攻击，安全性得不到保证，所以现在大部分水印研究者都把目光转移到变换域，因为变换域的安全性较强.考虑到矩阵在变换域方面的优越性及成熟性，本文将矩阵的相似变换运用到数字水印这一信息技术领域，并且和当今一种主流的离散余弦变换（DCT）水印算法进行比较，取得了较好的效果.1 理论基础矩阵相似关系是矩阵之间的一种重要关系，通过这种关系可以把一个复杂矩阵化为另一种形式的矩阵来研究.定义1 n级方阵A称为可逆的，如果有n级方阵B，使得这里E是n级单位矩阵.定义2 如果矩阵B适合式（1），那么B就称为A的逆矩阵，记为A-1.定义3 数域R上的n×n矩阵A称为非退化的，如果|A|≠0；否则称为退化的.显然，一个n×n矩阵是非退化的充分必要条件是它的秩等于n.定理1 n级方阵A可逆的充分必要条件是A非退化[1].详细证明见文献[1].定义4 设A，B是n级方阵，如果存在可逆阵P，使得则称矩阵A与B相似.对A进行运算P-1AP称为对A进行相似变换，可逆矩阵P称为把A变成B的相似变换矩阵.由于并非每个方阵都可逆，所以相似变换矩阵P不唯一[2]，而这种不唯一性在一定程度上能给本文研究的水印系统带来安全性.根据定义4，如果要找到一个n级可逆的方阵P使式(2)成立并不是一件困难的事情.研究中，选取一个满足定义1和定义3的n×n的方阵，并对其进行正交变换作为式(2)中相似变换的变换矩阵.由于对所选的方阵进行了正交变换，所以得到的正交变换矩阵也一定是可逆的[1]，从而能够满足式(2)成立.实验表明，这样处理后对载体图像利用式(2)得到的相似矩阵B与对载体图像直接进行离散余弦变换（DCT）具有同样良好的频谱特性，如图1所示.图1 woman.bmp的正交相似变换与DCT变换图1对比显示了2种变换的结果，均以频谱的形式给出，各自直观地表明了低频系数、中频系数和高频系数的分布规律.可以看出，图像经过正交相似变换后能量也是集中在变换系数的一小部分，这“一小部分”就是低频部分[3]；而中低频系数所含有的原始信号的成分较多，所以由其反变换重构图像就能得到图像的近似部分.试验发现，图像经过正交相似变换后再重构图像，其误差仅为1.902 8×10-13，具有极佳的重构特性；同时发现，图像经过正交相似变换之后，变换系数相关性很低或不相关，而且变换前后的信号熵和能量不变；另外，变换后的特征还具有独立描述图像全部信息的能力.如果直接选取一个可逆矩阵，在不进行正交化处理的情况下，利用式（2）得到的相似矩阵的对应图像如图2所示，却发现没有图1（a）的效果，即信号的能量并未向低频集中，而重构图像的误差为1.155 9×10-6，显然此误差值较大.图2 woman.bmp的非正交相似变换2 水印系统2.1 水印的嵌入图像采取正交相似变换后主要能量集中在少数低频系数中，纹理和边缘信息集中在中低频系数.如果在低频嵌入水印，即使图像发生一些失真，但只要主要信息保留不丢失(视觉质量不降低)，那么嵌入的信息也不会丢失，从而可以保证水印有很好的鲁棒性.算法的嵌入步骤如下：步骤1 读入原始载体图像A，将其转化为双精度实数矩阵，便于后面的处理.步骤2 选取可逆矩阵P，并求其正交矩阵I作为式（2）的相似变换矩阵，可逆矩阵P当做密钥.步骤3 利用式（2）求A的相似矩阵B.步骤4 读入水印信息W.考虑到信息的安全性，需要将水印信息用Arnold方法置乱[4].步骤5 把相似矩阵B的元素排序，将水印信息尽可能嵌入到矩阵B较大的非零像素值中.嵌入公式：式中：B是相似矩阵；W是水印信息；α是强度系数（本文α=0.1）；B1是被嵌入水印信息的矩阵.步骤6 利用式（2）的逆向运算重构图像,得到含水印图像Aw.2.2 水印的提取通常情况下，水印的提取过程都是嵌入过程的逆过程.本文的水印提取是基于原始图像可以获取的情形，这种要求对于应用于版权保护的鲁棒性水印来讲是可以的.算法的提取步骤如下：步骤1 读入含水印图像Aw，将其转化为双精度实数矩阵.步骤2 利用密钥矩阵P，求出含水印图像Aw的相似矩阵B2.步骤3 利用式（3）的逆运算，即提取水印信息.步骤4 用Arnold逆算法恢复水印信息为可识别的信息.3 实验结果实验采用纹理比较丰富的woman.bmp（256×256）图像作为载体，nxdx.bmp （64×64）灰度图像作为水印，如图3所示.由图3（b）可知，算法具有较好的不可见性，但人眼视觉是不能观察出图3（a）和图3（b）的差别的；图3（d）为含水印图像未受到任何攻击时，水印相关性值的图示效果.下面的攻击实验从主观视觉和客观数据两方面来衡量算法性能.主观视觉是通过直接观察提取的水印质量进行对比评估；客观数据则利用Matlab7.0工具箱提供的二维矩阵归一化相关性公式计算图像的相关性值c进行性能评价，公式如下：式中：Amn可看作是原始水印图像；Bmn可看作是恢复的水印图像.图3 woman.bmp图像嵌入水印在相同条件下，针对含水印图像分别受到几种不同类型的图像处理攻击，本文算法与DCT算法提取水印的主观效果和客观检测数据对比如下所述.3.1 噪声、滤波和镜像攻击含水印图像受到乘性噪声(参数，0.002)、高斯低通滤波(模板，5×5)及镜像攻击，2种算法提取水印的主观、客观比较实验结果分别如表1和表2所示[4].表1 噪声等攻击提取水印的视觉效果对比算法DCT算法提取水印本文算法提取水印噪声攻击滤波攻击镜像攻击表2 噪声等攻击提取水印的相关性值对比算法噪声攻击滤波攻击镜像攻击DCT 算法c 0.845 1 0.875 6 0.785 4本文算法c 0.917 6 0.928 4 0.780 6由表1可知，在抗噪声和滤波攻击的性能方面，两种算法提取水印的视觉效果基本相当，但由表2的对比数据可以计算出，本文算法的水印相关性值比DCT算法分别提高了9%和6%；在抗镜像攻击的性能方面，两种算法的水印相关性值近似相等，约为0.78，但从提取的水印视觉效果来看，本文算法比DCT算法的清晰度好.3.2 JPEG压缩攻击含水印图像分别受到质量因子[5]为70，40，10的JPEG压缩攻击，两种算法提取水印的主、客观比较实验结果分别如表3和表4所示.其中，质量因子是一个0～100的整数，值越小，图像退化越严重.表3 JPEG压缩攻击提取水印的视觉效果对比算法质量因子70 质量因子40 质量因子10 DCT算法提取水印本文算法提取水印表4 JPEG压缩攻击提取水印的相关性值对比算法质量因子70 质量因子40 质量因子10 DCT算法c 0.982 8 0.956 1 0.833 6本文算法c 0.988 1 0.966 8 0.898 8在3种不同参数的JPEG压缩攻击情况下，由表4的客观对比数据显示，本文算法的水印相关性值比DCT算法分别提高了0.5%，1%和7%，甚至含水印图像受到质量因子为1的JPEG压缩攻击时，本文算法的水印相关性值还能达到0.753 6，仍体现出很好的抗压缩性能.这表明，正交相似变换在集中图像的主要信息能力方面比DCT变换更有优势.3.3 剪切攻击含水印图像先后受到从左向右1/4、1/3、1/2比例的剪切攻击，两种算法提取水印的主、客观比较实验结果分别如表5和表6所示.表5 剪切攻击提取水印的视觉效果对比算法剪切1/4 剪切1/3 剪切1/2 DCT算法提取水印本文算法提取水印表6 剪切攻击提取水印的相关性值对比算法剪切1/4 剪切1/3 剪切1/2 DCT算法c 0.769 9 0.745 7 0.740 7本文算法c 0.872 9 0.862 3 0.849 6由表5可知，随着剪切比例的增大，DCT算法提取的水印，其视觉质量明显不如本文算法；而由表6的数据也可得出，DCT算法的水印相关值平均为0.752 1，本文算法平均为0.861 6，后者比前者有14.5%的提高，说明本文算法抗剪切攻击的性能也优于DCT算法.3.4 旋转攻击含水印图像受到3°，15°，45°的旋转攻击时，两种算法的主、客观比较实验结果分别如表7和表8所示.表7 旋转攻击提取水印的视觉效果对比算法旋转3° 旋转15° 旋转45°DCT算法提取水印本文算法提取水印表8 旋转攻击提取水印的相关性值对比算法旋转3° 旋转15° 旋转45°DCT算法c 0.843 3 0.809 6 0.802 5本文算法c 0.811 2 0.820 6 0.814 8由表8 可知，含水印图像受到3°，15°，45°的旋转攻击，DCT算法的水印相关性值平均为0.818 4，本文算法为0.815 5，两者基本持平.由表7给出的水印视觉效果来看，本文算法的水印清晰度稍逊色于DCT算法，但从客观角度来衡量，本文算法仍具有较好的抗旋转攻击性能.4 结语数字图像可以看作矩阵，根据矩阵变换域的优越性，本文提出了一种基于正交相似变换的数字水印算法，其主要是利用矩阵经过正交相似变换之后，变换系数相关性很低或不相关的特性，以及变换前后的信号熵和能量不变，且变换后的特征又具有独立描述图像全部信息的能力的特性，实现水印信息的隐藏和提取.在抵御各类攻击的性能方面，本文算法检测到的水印相关性值相比DCT算法分别有0.5%～14.5%不同程度的提高，表明本文提出的水印算法具有良好的鲁棒性.【相关文献】[1]北京大学数学系几何与代数教研室.高等代数[M].北京:高等教育出版社,2003:372-374.[2]金辉.相似变换矩阵的空间结构探讨[J].工科数学,2001,17（4）:93-96.[3]王丽娜,郭迟,李鹏.信息隐藏技术实验教程[M].武汉:武汉大学出版社,2004:75-77.[4]牛万红，潘晨.一种基于NMF的零水印算法[J].济南大学学报：自然版：2009，23（3）：270-274.[5]GONZALEZ R C.数字图像处理(matlab版)[M].阮秋琦,译.北京:电子工业出版社,2005:12-13.。

基于 Krawtchouk 矩和 NSCT 变换的鲁棒零水印算法

基于 Krawtchouk 矩和 NSCT 变换的鲁棒零水印算法张春凯;杨德志;丛佩丽【摘要】为了解决现有数字水印中鲁棒性和不可感知性之间的矛盾，设计一种基于 Krawtchouk 矩和 NSCT（Non-subsampled Cont-ourlet Transform）变换的鲁棒零水印算法。

算法首先对图像进行 NSCT 分解，其次计算其低频成分的Krawtchouk 低阶矩不变量来构建特征向量，最后通过特征向量和水印的运算得到原始图像的版权信息。

实验结果表明该方案对常见信号处理具有很强的鲁棒性，同时密钥的使用保障了算法的安全性。

%In order to solve the contradiction between the imperceptibility and the robustness in current digital watermarking,we design a robust zero-watermarking algorithm which is based on Krawtchouk moments and nonsubsampled contourlet transform (NSCT).The algorithm first decomposes image with NSCT,then constructs the eigenvector by calculating the lower order Krawtchouk moments invariant of its low frequency component,finally obtains the copyright information of original image through the operation of eigenvector and watermark. Experimental results show that the scheme has strong robustness against common signal processing,meanwhile the security of the algorithm is guaranteed by using secret keys.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P281-285)【关键词】数字水印;Krawtchouk 矩;非采样 Contourlet 变换;特征向量【作者】张春凯;杨德志;丛佩丽【作者单位】江苏食品职业技术学院计算机应用技术系江苏淮安 223003;辽东学院经济学院辽宁丹东 118001;辽宁机电职业技术学院信息工程系辽宁丹东118009【正文语种】中文【中图分类】TP309零水印算法［1］是指通过数字媒体自身特征构造水印密钥，然后再与实际数字水印结合形成代表原始作品版权信息序列的过程。

一种基于小波变换的鲁棒彩色图像水印算法

一种基于小波变换的鲁棒彩色图像水印算法Nur Mohammad;孙星明;杨恒伏【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2008(045)0z1【摘要】With the growth of networked multimedia systems, the need of secure communication and data transfer goes increasingly. Applications such as satellite or medical imagery, or remote monitoring are numerous and various. During images transfer, data integrity is not really secure. Watermarking can be an answer to such problems. In this paper, a new robust wavelet-based color image digital watermark algorithm is proposed. The proposed digital watermark is a random real number of a sequence of bits embedded into low frequency of G component sub-band. The embedding method is based on three-level discrete wavelet transform (DWT). A threshold is used to generate frequency of watermarks with the comparison of created frequency of DWT in embedding position. Experimental results show that the algorithm is robust against various kinds of attacks such as salt & pepper noise addition, cropping, scaling JPEG compression, mean filtering, copy and pasting and so on.%随着网络化多媒体技术的迅速发展,安全的数据通信与传输需求日益增加,如卫星遥感、医疗图像、远程监控等领域都迫切需要安全的通信与传输.而数据完整性不能完全解决数据传输过程中的安全性问题,数字水印技术是一种解决该问题的方案,基于小波变换,提出了一种鲁棒的彩色数字水印算法.算法以一随机实值序列为水印,首先对彩色图像G分量进行三层小波变换,然后将水印嵌入到G分量的低频子带中.通过阈值选择比较水印嵌入前后G分量低频子带系数以提取水印.实验结果表明提出算法能抵抗多种不同类型攻击,如椒盐噪声、剪切、尺度、JPEG压缩、中值滤波、复制*/粘贴等.【总页数】6页(P379-384)【作者】Nur Mohammad;孙星明;杨恒伏【作者单位】湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;湖南工程学院计算机系,湘潭,411101【正文语种】中文【中图分类】TP391.7【相关文献】1.一种基于整数双正交小波变换的鲁棒可逆水印算法 [J], 吴万琴;阮文惠;曹晓丽;潘颖2.一种基于整数双正交小波变换的鲁棒可逆水印算法 [J], 吴万琴;阮文惠;曹晓丽;潘颖;3.一种鲁棒的彩色图像多功能水印算法 [J], 袁志民;赵宝琴4.一种彩色图像无损鲁棒数字水印算法 [J], 翦环;陈志刚;邓小鸿;邓晓衡;漆华妹5.基于四元数指数矩的鲁棒彩色图像水印算法 [J], 王向阳;杨红颖;牛盼盼;王春鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印

一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印
唐宁;赵景秀
【期刊名称】《计算机安全》
【年(卷),期】2009(000)011
【摘要】提出了一种基于小波变换的鲁棒数字图像水印算法.该算法首先对水印信息进行置乱以降低空间相关性,然后把原始图像进行三级小波变换.并将水印信息嵌入到原始图像的低频子带中,最后经三级小波反变换得到嵌入水印后的图像.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.
【总页数】3页(P44-46)
【作者】唐宁;赵景秀
【作者单位】曲阜师范人学,计算机科学学院,山东,日照,276826;曲阜师范人学,计算机科学学院,山东,日照,276826
【正文语种】中文
【相关文献】
1.3D小波变换的抗裁剪鲁棒数字图像水印算法 [J], 邓铭辉;郝燕玲
2.一种基于角点检测的鲁棒数字图像水印算法 [J], 朱碧磊;万乾荣;李伟
3.基于小波变换的鲁棒型数字图像水印算法 [J], 张美玲;谢元旦;栾丽华;刘俊清
4.一种智能鲁棒数字图像水印方案 [J], 刘金安;金聪
5.一种曲波域鲁棒数字图像水印算法 [J], 宋依青
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一种基于小波系数边信息的鲁棒水印算法

一种基于小波系数边信息的鲁棒水印算法
胡青
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)010
【摘要】为了实施图像的版权保护,提出了一种基于小波系数幅值关系的盲水印算法.原始图像通过三级小波分解得到小波系数,算法在密钥的控制下,伪随机地选择中频子带中两块共8个系数组成一组.通过小幅度量化来加强每组数据中两块系数幅值的大小关系特征,利用这组系数的特征作为边信息和水印信息生成密钥、嵌入水印.保存密钥,并在密钥的控制下提取水印.实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗JPEG压缩、低通滤波、高斯噪声和几何攻击,而且水印图像的PSNR可以保持在50 dB以上.
【总页数】3页(P3866-3868)
【作者】胡青
【作者单位】中山大学,数学与计算科学学院,广州,510275
【正文语种】中文
【中图分类】TP307
【相关文献】
1.一种在图像中嵌入有意义文本信息的新型鲁棒水印算法 [J], 秦娜;张贵仓;魏伟一
2.一种基于新的正交复数变换的鲁棒水印算法 [J], 张悦;舒华忠;伍家松;罗立民
3.一种基于奇异值分解的鲁棒水印算法 [J], 王超
4.一种基于Arnold置乱变换和DCT的医学图像鲁棒水印算法 [J], 隋淼;李京兵
5.一种基于傅里叶变换的鲁棒水印算法 [J], 王树梅; 张文斌
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一种基于置乱的双彩色图像鲁棒水印算法

一种基于置乱的双彩色图像鲁棒水印算法谢斌;任克强;肖玲玲【摘要】结合视觉特性和小波变换,提出了一种基于Fibonacci置乱变换的双彩色图像水印算法.该算法首先对彩色宿主图像进行三基色分离和小波变换,然后将Fibonacci置乱变换后的彩色水印图像数据嵌入到宿主图像对应基色的低频小波系数中,较好地实现了彩色水印的嵌入及提取.实验结果表明,该算法在保证透明性的同时对多种常规攻击具有较强的鲁棒性.%Combined with the HVS and the DWT, a double color image watermarking algorithm based on Fibonacci scrambling transform is proposed. Firstly, the color host image separation and wavelet transform to the three primary colors are carried out. Then, the color watermark image data after Fibonacci scrambling transformation are embedded into the host image wavelet coefficients corresponding to the low-frequency color,which realizes the color watermark embedding and extraction. The experimental results show that the algorithm is robust enough to fight against various conventional attacks.【期刊名称】《江西理工大学学报》【年(卷),期】2011(032)003【总页数】4页(P15-18)【关键词】数字水印;图像置乱;Fibonacci变换;鲁棒性【作者】谢斌;任克强;肖玲玲【作者单位】江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】TP309所谓数字水印就是将序列号、文字和图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中，以证明数字作品版权的一种技术[1].数字水印技术作为知识产权保护的一种有效手段得到了国际学术界的广泛关注，并已成为人们的研究热点之一，其中以图像水印的研究居多.按照水印嵌入位置的不同来划分，数字图像水印可以分为空间域水印[2]和变换域水印[3].空间域水印主要考虑视觉上的不可见性，水印一般是嵌入到图像中最不重要的像素位上.空间域水印的特点是算法相对简单，但其鲁棒性较差，对滤波、量化和压缩等处理比较敏感，可嵌入的信息量相对较小.变换域算法一般是在原始图像的某个变换域(如DWT、DCT、DFT等)嵌入水印，该类算法可以较好地结合人眼视觉掩蔽特性，并且水印信号的能量可分布至图像所有像素，因此变换域算法相对于空间域算法具有更好的不可见性和鲁棒性[4].文献[5]提出了一种基于二维DFT 的一对多非对称图像水印算法，该算法选用的水印是伪随机序列，其容量太小，且版权意义不够直观.文献[6]提出了一种空间域和频率域相结合的图像水印算法，按行或列分解水印图像，并将其分别嵌入载体的空间域和频率域，该算法所使用的水印载体为灰度图像.文献[7]提出了一种基于DCT的彩色图像水印算法，通过修改彩色图像绿色分量的DCT系数来实现水印的嵌入，该算法使用二值图像作为水印，其信息量不够丰富，很多时候难以满足人们的需求.文中在考虑了人类视觉系统特性的基础上，结合Fibonacci置乱技术[8]、三基色分离及小波变换，提出了一种DWT域双彩色图像水印算法.实验结果表明，该算法能够较好地实现彩色水印图像在彩色宿主图像中的嵌入及提取，对诸如JPEG压缩、椒盐Speckle、高斯及等攻击具有较强的鲁棒性.为了加强算法的安全性和鲁棒性，水印图像在嵌入载体之前先要进行置乱处理.图像置乱是利用某种特定算法将图像的像素位置打乱，消除像素之间的相关性，使可能受到的局部影响分散到整幅图像中.另外，水印图像置乱后将会失去其本来的面目，即使被非法攻击者截获，也仅仅是一幅杂乱无章且毫无意义的图像.文中采用Fibonacci变换对彩色水印图像进行置乱处理.Fibonacci变换在图像置乱中的应用占有重要的位置[8].对于给定的自然数N≥2，下列变换称为Fibonacci变换：对于N×N大小的图像矩阵，设像素坐标为（x，y），迭代地对其进行Fibonacci 变换，即将左端输出的x′、y′作为下一次Fibonacci变换的输入，如此便可得到一系列不同结果的图像.将迭代次数作为密钥，对N×N的水印图像进行λ次Fibonacci变换，可以得到置乱后的水印图像.彩色图像经过DWT变换后可以分解成一个低频逼近子图LL1和不同分辨率级下的高频细节子图LH1、HL1及HH1（下标1表示DWT变换的级数）.其中，高频部分对应于图像的边缘、轮廓和纹理等细节信息，其能量相对较小，在这一区域嵌入水印其临界可见误差较低，且高频分量容易被低通滤波、有损压缩等常见的信号处理破坏.低频部分则对应于图像的全局信息，这一区域集中了图像的大部分能量，其视觉容量和嵌入信号的临界可见误差相对较高，并且常见的信号处理和噪声干扰对低频部分的影响相对较小，在这一区域嵌入水印既可以保证算法的透明性，又能够较好地抵抗多数常规信号处理.因此，文中选择将彩色水印信息嵌入在彩色宿主图像三基色的低频小波系数中，水印嵌入算法原理如图1所示.（1）彩色水印图像在嵌入彩色宿主图像之前先采用置乱的方法使其失去本来的面目，以加强算法的安全性和鲁棒性.对N×N大小的彩色水印图像进行Fibonacci置乱变换，得到置乱后的水印图像.（2）将置乱后的彩色水印图像进行三基色分离得到RS、GS及BS分量，然后分别进行1级DWT变换，得到其对应的低频分量LLS1和高频分量LHS1、HLS1及HHS1.（3）对M×M大小的彩色宿主图像进行三基色分离得到Rz、Gz及BZ分量，然后分别进行3级DWT变换.其中低频小波系数部分包括最低频分量LLZ3和次低频分量LHZ3、HLZ3及HHZ3.（4）水印的嵌入.将彩色水印图像三基色的低频分量LLS1嵌入到宿主图像对应三基色的最低频分量LLZ3中，即式（2）中：ψ为水印嵌入系数，LL′Z3为彩色宿主图像嵌入水印三基色低频分量LLS1后的最低频分量.另外，水印图像三基色的高频分量LHS1、HLS1及HHS1依次嵌入到彩色宿主图像对应三基色的次低频分量LHZ3、HLZ3及HHZ3中，即式（3）中：LH′Z3、HL′Z3及HH′Z3分别为宿主图像嵌入水印三基色高频分量LHS1、HLS1及HHS1后的次低频分量.（5）对嵌入水印后的宿主图像三基色小波系数进行IDWT变换，经过图像重构后得到嵌有彩色水印的彩色图像.彩色水印提取时需要彩色宿主图像的参与，水印提取算法原理如图2所示.（1）对嵌有水印的彩色图像进行三基色分离，然后分别进行3级DWT变换，得到其对应的最低频分量LL′Z3和次低频分量LH′Z3、HL′Z3及HH′Z3.（2）对彩色宿主图像进行三基色分离，然后分别进行3级DWT变换，得到其对应的最低频分量LL′Z3和次低频分量LH′Z3、HL′Z3及HH′Z3.（3）水印的提取.水印图像三基色的低频分量从含水印彩色图像三基色的最低频分量LL′Z3中提取，即式（4）中：δ为水印提取系数，LLS1为提取出的水印图像三基色低频分量.另外，水印图像三基色的高频分量依次从含水印彩色图像三基色的次低频分量LH′Z3、HL′Z3及HH′Z3中提取，即式（5）中：LHS1、HLS1及HHS1为提取出的水印图像三基色高频分量. （4）对提取出的水印小波系数进行IDWT变换，经过图像重构得到置乱后的水印图像.（5）对置乱后的水印图像进行Fibonacci逆置乱变换，得到提取出的彩色水印图像.文中在Matlab7.0环境下对所提算法进行仿真实验.实验中采用的原始宿主图像为512×512的彩色图像，如图3(a)所示.原始水印图像为64×64的彩色图像，如图3(b)所示.图3(c)为置乱后的水印图像.文中使用彩色宿主图像和含水印彩色图像的峰值信噪比PSNR值来衡量算法的透明性，用提取出的水印与原始水印之间的相似度NC值来衡量算法的提取效果.图4(a)为嵌入彩色水印后的宿主图像,其与原始宿主图像的PSNR值为57.6366，人眼很难觉察二者的区别,说明嵌入的水印具有良好的透明性.图4(b)为正常无攻击时提取的水印图像,其与原始水印的相似度NC 值为0.9912，说明在无攻击时提取的水印失真程度非常小，算法具有较好的提取效果.对嵌入水印后的彩色宿主图像进行多种类型的常规攻击实验，通过比较攻击后提取出的水印图像与原始水印图像的相似度来进行算法鲁棒性的评估.图5(a)为q=95的JPEG压缩攻击后提取的水印图像，与原始水印的相似度NC值为0.9395.图5(b)为d=0.005的椒盐攻击后提取的水印图像，与原始水印的相似度NC值为0.9675.图5(c)为δ2=0.0005的高斯攻击后提取的水印图像，与原始水印的相似度为0.9526.图5(d)为v=0.001的Speckle攻击后提取的水印图像，与原始水印的相似度为0.9651.为了更好地证明算法的鲁棒性，对文中算法还进行了多种强度的JPEG压缩攻击、椒盐攻击、高斯攻击和Speckle攻击实验.含彩色水印的宿主图像经过不同强度的上述攻击后，提取出的水印与原始水印的NC值统计结果如表1所示.综合以上实验结果可知，嵌入彩色水印后的宿主图像虽然经过了不同强度的多种类型攻击，但是提取出的彩色水印与原始彩色水印的相似度仍然保持了较高的数值，人眼能够较容易地识别提取水印的内容.实验结果表明，文中所提算法对上述攻击具有较强的鲁棒性.文中利用人类视觉系统特性，结合小波变换和Fibonacci置乱，提出了一种鲁棒性双彩色图像水印算法，将彩色水印嵌入到彩色宿主图像三基色的低频小波系数中，较好地完成了水印的嵌入和提取.水印图像经过了Fibonacci置乱变换处理，提高了水印信息的安全性.实验结果表明，该算法在无攻击时的嵌入及提取效果良好，并且对JPEG压缩、椒盐、高斯及Speckle等攻击具有较强的鲁棒性.由于目前多数图像水印算法是以二值图像或灰度图像作为水印，因此文中所提以彩色图像作为水印的双彩色图像水印算法具有较强的实际意义.如何在视频载体中较好地完成彩色水印的嵌入将是下一步的研究重点.【相关文献】[1]凌贺飞,卢正鼎.基于YCbCr颜色空间的二维DCT彩色图像数字水印实用技术[J].小型微型计算机系统,2005,26(3)：482-484.[2]李江华,陈丰.一种基于DCT理论的空域数字水印算法-DAS算法[J].江西理工大学学报,2007,28(3)：41-43.[3]李军,陈康.一种抗几何攻击的小波域盲图像水印算法[J].江西理工大学学报,2010,31(3)：51-55.[4]严明,夏建平,周激流.基于分块DCT和Tucker分解的彩色图像数字水印[J].计算机应用,2010,30(6)：1505-1526.[5]刘向丽,党岚君,寇卫东，等.一种基于二维DFT的一对多非对称数字水印算法[J].四川大学学报,2007,39(5)：133-136.[6]初勇波,冯子亮.一种空间域和频率域结合的数字水印算法[J].计算机工程与应用,2008,44(8)：115-138.[7]李海燕.一种DCT域的彩色图像数字水印算法[J].合肥工业大学学报,2009,32(7)：1034-1080.[8]杨金华,王霄,林祝亮.一种基于DCT和置乱变换的数字图像水印算法[J].仪器仪表学报,2006,27(6)：923-924.。

一种基于小波系数块的鲁棒数字水印

一种基于小波系数块的鲁棒数字水印吕波;陈青【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2012(000)012【摘要】提出了一种基于小波系数块的数字水印算法,首先对载体图像进行小波分解,将低频子图分割成互不重叠的系数块,然后将置乱后的水印嵌入到系数块的平均值上,经过一系列信号处理,系数块的平均值不会有很大改变,并使用模运算,以增强水印的鲁棒性.实验表明该算法对诸如旋转、缩放等几何变换和常规的图像处理具有较强鲁棒性.%Digital watermark is an effective method in data authentication and protection of the copyright, to enhance its robustness. This paper puts forward a digital image watermarking algorithm based on the wavelet coefficients block. In the embedding, the lowest frequency components of the source image which were transformed into discrete wavelet transform ( DWT) were divided non-overlap blocks, then embedded the watermark which was scrambled in the average value of the blocks, after a series of signals handling, the average of coefficient block does not have a great change, and using of modular arithmetic enhances the robustness of watermark. The experimental results show that the processing of the proposed algorithm is robust against geometric attacks such as rotating attack, scaling attacks, as well as common signals processing.【总页数】4页(P74-77)【作者】吕波;陈青【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于小波系数块的感兴趣区域数字水印算法 [J], 吕双君;陈青2.一种基于DWT抗几何攻击数字水印鲁棒算法 [J], 李京兵;黄席樾3.一种基于多级DCT和SVD的鲁棒数字水印算法 [J], 曲长波;阎妍4.一种鲁棒的基于DCT域的数字水印方案研究 [J], 杨华春5.基于小波系数块相似鲁棒育水印水印技术 [J], 刘泽平;徐向阳;贺文华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

小波域中基于支持向量机的鲁棒性数字水印算法

小波域中基于支持向量机的鲁棒性数字水印算法
付永钢;王惠蓉
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(29)17
【摘要】提出一种在小波域中新的基于支持向量机的鲁棒性水印嵌入和检测算法.通过对彩色图像中蓝色分量的小波变换,同时在小波域中计算低频子带的JND(just noticeable distortions)值,水印信号被自适应地嵌入到小波变换后的低频子带系数中.当图像经历各种攻击以后,通过支持向量机的训练,它仍然可以记住添加水印信号的位置同其周围像素之间的相对关系,利用支持向量机强的学习泛化能力,可以有效实现对水印信号的鲁棒性检测.实验结果表明,该方法对多种攻击具有较好的鲁棒性.【总页数】5页(P4584-4588)
【作者】付永钢;王惠蓉
【作者单位】集美大学,计算机工程学院,福建,厦门,361021;集美大学,文学院,福建,厦门,361021
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.一种基于小波域的鲁棒性数字盲水印算法 [J], 刘国华;华柏兴;沈建国
2.基于小波变换的数字水印算法鲁棒性研究 [J], 池越
3.基于小波域多元非线性回归的鲁棒性数字水印算法 [J], 刘云如;易叶青;羊四清
4.基于Bior4.4小波基数字水印算法的鲁棒性研究 [J], 杨成科
5.基于超混沌和小波变换的鲁棒性数字水印算法 [J], 殷虹;陈增强;袁著祉
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小波变换域互补鲁棒性视频多水印算法

小波变换域互补鲁棒性视频多水印算法
徐达文;王让定;鲍吉龙
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2007(34)9
【摘要】数字水印是解决数字视频版权保护问题的一种有效技术手段.为了能同时抵抗几何攻击和时间域去同步攻击,本文提出了一种新的互补视频水印方案.根据视频序列的特点,沿时间轴嵌入第一个鲁棒水印,用以抵抗各种几何攻击;第二个鲁棒水印是借助静止图像水印技术在每一帧中嵌入,用以抵抗时间域去同步攻击.整个水印系统能互补地抵抗各种攻击形式,从而增强了算法的整体鲁棒性.水印的提取不需要原始视频信号.实验结果表明,该水印算法对帧丢失、帧插入等时间域去同步攻击以及几何攻击具有良好的鲁棒性.
【总页数】5页(P41-45)
【作者】徐达文;王让定;鲍吉龙
【作者单位】宁波工程学院,电子与信息工程学院,浙江,宁波,315016;宁波大学,纵横智能软件研究所,浙江,宁波,315211;宁波工程学院,电子与信息工程学院,浙江,宁波,315016
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.2
【相关文献】
1.一种抗几何攻击的小波变换域图像水印算法 [J], 梁丽香
2.一种小波变换域的自适应视频水印算法 [J], 刘红梅;黄继武;肖自美
3.自动调和小波变换域嵌入数字水印的鲁棒性和不可见性的方法 [J], 王锡梅;李广平;徐亚飞;卢秀林;刘全福;徐龙骄
4.分数傅立叶变换域的一种鲁棒性图像水印算法 [J], 张贞凯;田雨波;王建华
5.一种新的小波变换域数字水印算法 [J], 王钢飞; 康琳
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