基于DWT-SVD数字水印算法共3篇

基于DWT-DCT-SVD 的鲁棒盲视频水印算法摘要：为更有效的保护多媒体数据，文中提出了一种基于 DWT、DCT 与 SVD 结合的盲视频水印算法。

利用视频帧内的 R、G 通道的颜色差值进行关键帧的快速选取，将关键帧的 B 分量进行多级离散小波变换，对变换后的子带进行 Arnold 置乱，将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中。

当嵌入水印视频受到攻击时，利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性，用嵌入水印视频关键帧的 G 分量代替原始视频关键帧的 B 分量，实现水印的盲提取。

试验结果表明，该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG 压缩等攻击具有较好的鲁棒性。

关键词：视频水印；关键帧；蓝色通道；奇异值；盲提取由于互联网技术和数字多媒体技术的快速发展，现如今大量的多媒体数据都可以通过网络被人们轻松的访问、拷贝和传播。

因此，寻求有效的方法来解决多媒体数据的版权保护问题日益受到人们重视。

其中，数字水印技术成为一种非常有效的版权保护方法。

近年来，人们对数字图像水印技术的研究已日趋成熟，而视频水印正处于研究阶段。

文献[2]提出了三维 Gabor 变换的视频水印算法，将水印信息嵌入到三维 Gabor 变换的系数中，该算法计算复杂度较高，不满足水印的实时性要求。

文献[3]基于三维小波变换的空时多分辨率特性，将扩频水印自适应的嵌入到三维小波系数中，鲁棒性较好，但实时性较差且水印为非盲提取。

文献[4]中对每 4 帧图像进行三维小波变换，将水印自适应的嵌入到视频的低频与高频帧中，水印为盲提取且鲁棒性较好。

文献[5]、[6]中的算法对几何攻击都具有较强的鲁棒性，但对于帧置乱、帧丢失等时间同步攻击鲁棒性较弱。

文献[7]利用压缩传感和Arnold变换对水印进行加密，然后将视频关键帧的某一颜色分量进行SVD分解，将加密后的水印嵌入到相应的奇异值中，该算法使水印具有较好的保密性和鲁棒性。

文献[8]提出了一种盲视频水印算法，但该算法将视频中的每一帧图像都进行DWT变换与分解，计算量大且对噪声的鲁棒性较差。

邮局订阅号：/年技术创新图像处理PLC 技术应用200例》基于DWT-SVD 域的自适应独立分量分析数字图像水印A Content Adaptive ICA Watermarking Scheme Based on DWT-SVD Domain(苏州大学黄北京顾济华陶智HUANG Bei-jing GU Ji-hua TAO Zhi摘要:提出了一种DWT-SVD 域的自适应ICA 水印算法。

首先对原始图像进行小波变换, 分解出其逼近子图, 对以低频信息为主的逼近子图再进行奇异值分解, 然后根据逼近子图的噪声可视函数, 用独立分量分析方法在不同区域嵌入不同强度的水印信息, 达到自适应的目的。

实验结果表明, 水印信息在噪声干扰、图像处理、图像压缩下具有很好的鲁棒性, 同时能满足水印的不可见性。

关键词:离散小波变换; 奇异值分解; 噪声可视函数; 独立分量分析中图分类号:TP391文献标识码:AAbstract:The paper proposes an adaptive watermarking algorithm based on DWT-SVD domain. The original image is transformed in -to discrete wavelet domain. The watermark is embedded into the singular value decomposition of the approaching sub-image with dif -ferent strength according the noise visibility function of the sub -image by the independent component analysis. Experimental results show that the algorithm has good robustness against noise, normal image processing, image compression.Key words:discrete wavelet transform; singular value decomposition; noise visibility function; independent component analysis文章编号:1008-0570(201003-2-0195-02引言数字水印的产生与数字技术及因特网的发展密切相关, 就其本质而言, 它是信息隐藏技术的一个分支。

基于DWT-SVD的抗几何攻击水印算法
袁影影
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2016(000)007
【摘要】目前大多数水印系统对噪声、滤波等攻击具有较好的鲁棒性，但对综合
性的几何攻击抵抗能力还不够强大。

将奇异值分解应用于数字水印以来，得到了广大学者的关注。

由于奇异值分解具有稳定性和展现图像代数的特性，已有很多基于奇异值分解的鲁棒水印算法被提出。

文章提出了一种易于实现的基于DWT-SVD
的数字水印算法，算法中采用Arnold置乱加强水印图像的安全性。

仿真实验表明，利用奇异值的稳定性和能量性嵌入水印可以保证水印的鲁棒性和不可见性。

【总页数】2页(P8-9)
【作者】袁影影
【作者单位】山东科技大学信息科学与工程学院，山东青岛266590
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于DWT变换的彩色图像抗几何攻击的置乱水印算法 [J], 汪太月;明廷桥
2.基于小波变换的全息图像抗几何攻击水印算法 [J], 庞建萍;刘福平;朱晓峰;郭蕾;
李诗珂
3.基于SURF和RDWT的抗几何攻击水印算法 [J], 朱怡馨; 唐正宁
4.基于DWT-SVD和QR码的抗几何攻击数字水印技术 [J], 薛青晨;吴丹;陈大庆;
陈维霞;顾济华
5.一种基于仿射矩阵校正的抗几何攻击水印算法 [J], 罗茂;陈建华
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第36卷第4期湖南理工学院学报(自然科学版)V ol. 36 No. 4 2023年12月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Dec. 2023基于DWT和SVD的鲁棒零水印算法王利彬, 王树梅(江苏师范大学计算机科学与技术学院, 江苏徐州 221116)摘要:为了解决传统水印算法需要平衡鲁棒性和不可见性矛盾的问题, 提出一种用DWT和SVD构造零水印算法的方案. 利用SVD分解后U、V矩阵第一个列向量被攻击后具有稳定性的特点, 采用DWT使低频区域能量集中, 再使用SVD分解获取U、V矩阵. 通过比较U、V矩阵第一列向量的方式保证了水印的鲁棒性. 同时对数字水印进行Arnold变换, 既可隐藏水印信息, 又可提高水印信息的安全性. 由于算法采用零水印方式, 故拥有良好的不可见性. 实验结果表明, 该算法拥有较高的鲁棒性, 并且简单易行.关键词:零水印; 离散小波变换; 奇异值分解中图分类号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2023)04-0035-04A Robust Zero-watermarking AlgorithmBased on DWT and SVDWANG Libin, WANG Shumei(School of Computer Science and Technology, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China) Abstract: In order to solve the problem that traditional watermarking algorithms need to balance the contradiction between robustness and invisibility, a scheme for constructing zero watermarking algorithms with DWT and SVD is proposed. Using the stability of the first column vectors of the U and V matrices after SVD decomposition, DWT is used to concentrate the energy in the low-frequency region, and then SVD decomposition is used to obtain the U and V matrices. The robustness of the watermark is ensured by comparing the first column vectors of the U and V matrices. At the same time, the Arnold transform is applied to the digital watermark, which can both hide the watermark information and improve the security of the watermark information. Since the algorithm adopts zero watermarking, it has good invisibility. The experimental results show that the algorithm has high robustness and is simple and easy to implement.Key words: zero-watermark; discrete wavelet transform; singular value decomposition0 引言信息隐藏技术是在传统加密学的基础上, 利用多媒体时空上的冗余性以及人眼的不敏感性, 隐藏信息的存在. 图像作为日常生活中常见的数字媒体形式, 也是一个很好的信息隐藏载体. 由于图像中存在着很高的冗余性, 故可以利用人眼的不敏感性和图像的冗余性将秘密信息嵌入到载体图像之中. 其过程是将加密后的水印信息利用嵌入算法隐藏到宿主图像中[1]. 例如在空间域中, 将原始图像像素提取转为二进制, 并将信息嵌入到最低位的最低有效位算法LSB[2], 或者是通过各种变换域构造算法, 比如利用离散余弦变换DCT中频和低频系数构造算法[3~5], 利用DWT构造算法[6~9], 或者利用DFT构造算法[10]. 以上算法均有较强的鲁棒性和不可见性, 满足了信息隐藏的需求. 但由于传统构造算法需要将水印信息嵌入到图像中去, 所以平衡鲁棒性和不可见性之间的矛盾成为了主要问题. 为了平衡鲁棒性和不可见性之间的矛盾, 本文采用零水印算法通过小波变换选择低频LL区域, 再进行分块, 通过奇异值分解获得每个子块的U、V矩阵. U、V矩阵中的第一列具有较好的稳定性[11], 通过比较每个子块U、V矩阵的大小获得图像的特征信息并进行存储, 最后与经Arnold变换后的水印图像做异或运算, 将得到的矩阵信息S保存下来. 水印检测过程中, 将S与待检测图像相异或, 通过逆Arnold变换恢复水印信息. 实验结果证明, 本算法具有较强的鲁棒性和不可见性.收稿日期: 2022-08-17作者简介: 王利彬, 男, 硕士研究生. 主要研究方向: 数字图像处理通信作者: 王树梅, 女, 博士, 副教授. 主要研究方向: 数字图像处理, 数字水印, 信息隐藏36 湖南理工学院学报(自然科学版) 第36卷1 理论基础1.1小波变换小波变换是图像处理中十分受重视的技术, 它不仅继承了傅里叶分析的良好性质, 也弥补了傅里叶分析的许多不足. 小波变换的窗口大小是固定的, 而波形能够通过分析要求进行局部改变, 具有自适应性.当分析信号的高频部分时, 小波分析就显示较低的频率分析率; 而当分析信号的低频部分时, 小波分析就显示出较高的频率分析率[12].在数字图像处理中, 信号是离散的, 所以离散小波变换的应用范围更加广阔. 离散小波函数的定义为2,000()||().m m m n t a a t nb ϕϕ--=- (1)其中m , n 都是整数. 设尺度伸缩因子为a , 平移参数为 b , a 与b 分别满足0m a a =, 00m b nb a =. 离散小波变换的定义为,(,(()d ).)m n Wfx m n f t t t ϕ+∞-∞=⎰ (2)1.2 奇异值分解奇异值分解SVD 是线性代数中处理矩阵的一种重要工具, 能够获取矩阵数据的奇异值. 可以将图像看作一个矩阵, 本文将应用矩阵的SVD 来获取图像的特征信息. 图像大小为N N ⨯, 其奇异值分解为1.r TT i i i i I USV u v λ===∑ (3)其中U 和V 为左右奇异向量, 是大小为N N ⨯的正交矩阵, 12diag (,,,,0,,0)r S λλλ= 为非负对角矩阵,其中i λ为图像的奇异值并且满足120,r r λλλ> ≥≥≥为矩阵的秩.图像U , V 矩阵所对应的第一列主要用来表征图像的结构信息. 在文[9]中, 先对图像添加高斯噪声和进行JPEG 压缩攻击, 再计算攻击前后的向量内积变化. 实验数据表明, 只有U , V 矩阵的第一列向量在经过攻击后仍具有良好的稳定性.2 零水印算法设计设载体图像为I , 其大小为N N ⨯, 水印图像为W , 其大小为M M ⨯.2.1 零水印构造步骤Step1 对载体图像I 进行DWT 变换, 分为LL 、LH 、HL 、HH 四部分, 选择LL 进行分块, 分成88⨯不重叠的子块block.Step2 对每个子块block 进行奇异值分解, 选择U , V 矩阵第一列中的第一个元素进行比较. 若u v >则置1, 若u v <, 则置0, 依次遍历每一个子块的结果, 将比较结果存入矩阵temp.Step3 对原水印图像进行K 次Arnold 变换, 将变换结果记作W '.Step4 将W '与 temp 矩阵相异或, 将所得结果记作S .Step5 将所得结果S 和K 保存在认证库中, 使用认证库中数据对待检测图片进行检测.2.2 零水印检测步骤Step1 对待检测图像进行如零水印构造步骤Step1 和Step2所示的操作, 得到待检测图像的temp 矩阵.Step2 将待检测图像的temp 矩阵与认证库中的矩阵异或, 得到矩阵S .图1 水印图像算法框图 水印图像W Arnold 变换 与temp 异或 保存S 与K 结果第4期王利彬, 等: 基于DWT和SVD的鲁棒零水印算法 37 Step3 对矩阵S进行K次Arnold逆变换, 得到原水印图像.3 实验结果及分析采用归一化相似度NC来进行评价. NC用来评价检测后的水印和原始水印的相似度, 若NC的值越⨯像素大小的灰度图像Lena作为载体接近1, 则表示提取出的水印和原始水印越相似. 实验使用512512⨯像素大小的二值图像如图3所示.图像如图2所示, 采用3232图2 原始图像与攻击后图像图3 原始与攻击后的水印图像38 湖南理工学院学报(自然科学版) 第36卷本文采用的具体攻击类型如下. 实验结果见表1.(1)高斯噪声, 在图像中添加零均值, 方差为0.01的高斯噪声;(2)椒盐噪声, 添加比例为2%;;(3)均值滤波, 滤波模板尺寸为55(4)旋转攻击, 旋转角度为10°;(5)剪切攻击, 裁剪图像左上角四分之一大小.表1 水印载体图像在各种攻击下的实验结果攻击类型高斯噪声椒盐噪声均值滤波旋转攻击剪切攻击PSNR值20.01 19.36 28.25 5.68 11.55NC值0.90 0.91 0.95 0.71 0.95 从实验结果来看, 该算法对于常见的噪声、滤波之类的攻击方式有良好的鲁棒性. 在几何攻击中, 曾尝试剪切图像的二分之一大小, 结果图像仍具有很好的鲁棒性. 但针对旋转攻击, 图像的鲁棒性较差.4 结束语本文采用DWT变换选择LL低频部分做分块, 并对子块进行奇异值分解, 构造了一种新的零水印算法. 利用U, V矩阵第一列的元素具有稳定性的特点, 使得算法在面对常见攻击时具有较好的鲁棒性. 在后续研究工作中, 该算法在面对水印的旋转攻击时还需要进一步改进.参考文献:[1]王树梅. 数字图像水印技术综述[J]. 湖南理工学院学报(自然科学版), 2022, 35(1): 31−36+68.[2]Chan C K, Cheng L M. Hiding data in images by simple LSB substitution[J]. Pattern Recognition, 2004, 37(3): 469−474.[3]王珂. 基于DCT域中频系数替换的盲水印算法攻击的研究[J]. 信息通信, 2017 (11): 4−7.[4]汪太月, 李宏伟. 基于DCT变换的彩色图像置乱数字水印算法[J]. 通信技术, 2014, 47(9): 1084−1089.[5]刘昕浩, 郭腾, 谢德辉, 等. 基于Logistic混沌映射的图像加密通信系统研究[J]. 湖南理工学院学报(自然科学版), 2015, 28(4): 27−31.[6]雷求胜. 基于小波变换的数字水印图像处理技术研究[J]. 电子设计工程, 2021, 29(22): 161−165.[7]吕海翠, 傅鹂, 王丹. 小波变换的低频数字水印[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(11): 99−101.[8]熊祥光, 王力. 一种改进的DWT-SVD域参考水印方案[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(7): 75−79.[9]陈明举, 陈善学. 一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法[J]. 信息与电子工程, 2007, 5(1): 57−61.[10]王树梅, 张文斌. 一种基于傅里叶变换的鲁棒水印算法[J]. 湖南理工学院学报(自然科学版), 2019, 32(3): 17−22.[11]王巍. 变换域图像零水印技术研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2013.[12]杨垚婷. 基于小波变换的数字水印算法的研究与实现[D]. 成都: 成都理工大学, 2017.。

基于分块DWT和SVD的鲁棒性数字水印算法作者：赵蒙蒙 袁影影 杨涛 万国超 刘贵彬来源：《软件导刊》2016年第09期摘要：与传统基于DWT和SVD的数字水印算法不同，该算法将原始载体图像进行DWT 变换后，对低频子带进行分块处理，再对每个子块进行奇异值分解，并进行水印嵌入。

大量实验证明，该算法既满足数字水印的不可见性，又对各类攻击具有较强的鲁棒性。

关键词：DWT；SVD；分块矩阵；奇异值分解；数字水印DOIDOI：10.11907/rjdk.161548中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2016）009002902基金项目基金项目：作者简介作者简介：赵蒙蒙（1990-），女，山东潍坊人，山东科技大学信息科学与工程学院硕士研究生，研究方向为数字水印、CAD与图形图像处理；袁影影（1994-），女，山东菏泽人，山东科技大学信息技术与工程学院硕士研究生，研究方向为数字水印、CAD与图形图像处理；杨涛（1991-），男，山东济宁人，山东科技大学信息科学与工程学院硕士研究生，研究方向为数字水印、CAD与图形图像处理；万国超（1988-），男，山东泰安人，国网山东省电力公司泰安供电公司助理工程师，研究方向为电力系统计量装表接电方案设计及数据采集；刘贵彬（1990-），男，山东泰安人，国网山东省电力公司泰安供电公司助理工程师，研究方向为电力系统计量装表接电方案设计及数据采集。

4结语本文结合离散小波变换的多分辨率特征和奇异值分解的稳定性优点，提出了基于分块DWT-SVD的数字水印算法。

实验结果表明，该算法对各种攻击具有较强的鲁棒性，对水印进行置乱后嵌入提高了水印的安全性。

本文的算法是非盲的，针对SVD的盲水印算法是下一步研究的重点。

参考文献：[1]I J COX，J P M G LINNARTTZ.Some general methods for tampering withwatermarks[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communication，1998，16（4）：587593.[2]R LIU，T TAN.An SVDbased watermarking scheme for protecting rightfulownership[J].IEEE Transactions on Multimedia，2002，4（1）：121128.[3]ANDREWS H，PATTERSON C.Singular value decomposition（SVD） imagecoding[J].IEEE Transactions on Conmunications，1976，24（4）：425432.[4]刘芳，贾云得.一种新的Arnold反变换在数字水印中的应用[C].第十二届全国图象图形学学术会议，2005：172175.[5]陈明举，陈善学.一种基于小波变换与奇异分解的图像水印算法[J].信息与电子工程，2007，5（1）：5761.责任编辑（责任编辑：孙娟）。

基于DWT—SVD的数字水印算法研究作者：和生智来源：《科学与财富》2019年第17期摘要：为了有效处理互联网中存在的信息安全问题，数字水印技术引起了社会各界人士的高度关注。

现阶段，大部分鲁棒图像水印所面对的最为严重的问题便是几何失真问题，但是已有数字水印技术均很难避免几何变换类的影响，比如：尺度、旋转变换等等。

因此，本文提出了一种基于DWT-SVD的数字水印算法。

关键词：数字水印；鲁棒性；DWT-SVD1.引言伴随互联网覆盖范围的日益扩张，互联网中的平台交易已经发展成人们日常生活中必不可少的组成部分，人们能够经过互联网发布自身的作品、资料等等，同样可以在互联网中取得自身所需的信息，并且还体会着数字化信息为人们的生活与工作带来的极大便利。

人们没有任何顾虑的复制、编辑、修改以及传播此些多媒体信息，因此而导致了若干信息安全问题，比如：数字作品盗版侵权、版权侵犯以及版权纠纷等等。

2.DWT、SVD简介离散小波变换（DWT）是针对基本小波的平移与尺度实施离散化。

在图像处理过程中，通常会运用二进小波当作相应的小波变换函数，也就是运用2的整数次幂实施区分。

奇异值分解（SVD）是线性代数中最为常见的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵酉对角化的推广。

当前，SVD在统计学、信号处理等领域有着较为广泛的运用。

3.数字水印概述数字水印技术是将部分标记信息（也就是数字水印）直接性融入到数字载体中（例如：文档、多媒体以及软件等等）又或是间接性表示（对某个区域的架构进行修改），同时并不会对原载体的运用价值造成影响，并且不易被探知或二次修改，然而能够被生产方所辨别。

经过此些隐藏于载体当中的相关信息，能够实现明确内容提供者、购买者、传输隐秘信息等其它目的。

数字水印是维护信息安全、达到防伪溯源的主要途径。

数字水印技术主要有以下几点特征：（1）安全性：经过数字水印技术处理过的信息应该是安全的，很难被伪造又或是篡改的，并且需要有相对较低的误检测率，在原内容出现改变的时候，数字水印同样需对应改变，进而能够检测最初数据的变化。

基于DWT和SVD的双水印算法方玉怡;梅松青;周洪建【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2012(000)003【摘要】For many of the existing digital watermarking algorithms having defects, such as being sensitive to the geometric transformations and noise attacks, proposes having dual watermarking algorithm based on singular value decomposition and discrete wavelet transform. According to the algebra- ic characteristics of singular value decomposition, firstly, 2 discrete wavelet transformations is performed for the primary image, whose low-frequency portion do singular value decomposes and embeds the encrypted secondary image in it, thus forms a watermark template. Then do the singular value decomposition to the host image, and embed the watermark template in it. The experimental result shows that the algorithm not only has good non-sensuous, but also against a series of external attacks, such as geometric changes, Gaussian noise and so on, has strong robustness.%针对现有许多数字水印算法存在对几何变换及噪音攻击十分敏感的缺陷．提出一种基于奇异值分解和离散小波变换的双水印算法。

一种基于DWT和SVD的数字图像水印算法作者：张丽红来源：《电脑知识与技术》2011年第27期摘要：该文研究并提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的数字图像水印算法。

为保证水印算法的安全性，首先对水印图像进行置乱变换预处理；然后对宿主图像进行二维离散小波变换，根据嵌入策略将预处理后水印图像的奇异值嵌入宿主图像二维小波分解得到的中频区域。

最后利用Matlab对该算法及其对攻击的鲁棒性进行了仿真。

关键词：离散小波变换；奇异值分解；置乱变换；数字图像水印中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)27-6736-02数字水印技术是一种将版权信息嵌入到多媒体数据中的方法，已经应用于版权保护。

对于一个具有使用价值的水印来说，应该具备两个特点：首先，应该能够保持原始载体数据的质量和水印的不可察觉性，其次，应该满足鲁棒性，能够抵御一些常见的图像处理和攻击。

本文研究的是一种基于离散小波变换的静止数字图像水印算法。

小波变换在图像处理中的基本思想是将图像多分辨率分解到时间域和空间域上，不同的分解尺度对应不同的频率范围。

根据人类视觉特征，人眼对图像中平滑区域的变化比较敏感，而对纹理区域和边缘处的微小变化不敏感。

经过小波变换后，图像的边缘和纹理特征一般集中在高频子带中，如果把水印信息嵌入到高频子带幅值较大的系数上，对原始图像的影响比较小，人眼不易觉察，即水印的透明性较好。

但由于图像经过一系列处理后，高频部分的信息容易丢失，其鲁棒性不够强。

为了增强数字水印的鲁棒性，在嵌入的水印信息量较少的情况下，可以把水印信息嵌入到图像的低频部分中幅值较大的系数上，但由于图像的低频信息是人眼视觉的敏感点，对其直接嵌入水印信息会导致图像的视觉效果下降。

因此，在进行水印信息嵌入时，必须综合考虑水印信息量与透明性和鲁棒性之间的关系。

1 图像置乱技术图像置乱是数字水印技术中对水印信息加密的一种常用技术，其目的在于打乱图像像素间的相关性，使非法获取图像者无法识别图像内容。