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DCT域双重图像数字水印算法
张秋余;晏燕;余冬梅;柳旭东;伊华伟
【期刊名称】《兰州理工大学学报》
【年(卷),期】2006(32)3
【摘要】在简要分析DCT域数字水印算法的基础上,提出了双重图像数字水印算法,嵌入一个低频单向水印和一个基于人类视觉系统分析的中频盲水印.实验证明,该算法满足水印图像客观评价质量,能够实现两种水印的鲁棒性互补,具有方便灵活的实用价值.
【总页数】4页(P93-96)
【作者】张秋余;晏燕;余冬梅;柳旭东;伊华伟
【作者单位】兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050;兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于DCT域的增益不变量化的数字图像水印算法 [J], 汤永利;高玉龙;于金霞;叶青;闫玺玺;张亚萍
2.基于 DCT 域彩色图像的数字水印算法 [J], 何冰
3.基于DCT和DWT域水印算法的古籍数字化图像版权保护技术研究 [J], 夏文;华江林
4.基于DCT域的图像数字水印算法及matlab实现 [J], 吴和静;闵昆龙;刘芳;刘兴鹏
5.基于BCH码的DCT域数字图像水印算法 [J], 吴庆涛;曹再辉;施进发
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基于DCT和DWT的彩色图像双功能水印算法吴楠;吕建平【摘要】针对现今多数数字水印算法仅针对灰度图像并且功能单一的问题,提出一种彩色图像双功能水印算法,不仅增加了水印的信息量同时还可以实现版权保护和内容认证的双重功能.该算法是基于RGB色彩空间,首先提取原始彩色图像的R、G、B3个彩色分量,然后将版权水印嵌入蓝色分量的低频系数中,认证水印嵌入绿色分量的中频系数中.实验结果表明,版权水印具有较好的鲁棒性和不可见性,认证水印可实现盲提取.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2015(023)023【总页数】4页(P161-164)【关键词】DCT;DWT;彩色图像;版权水印;认证水印【作者】吴楠;吕建平【作者单位】西安邮电大学计算机学院,陕西西安710121;西安邮电大学计算机学院,陕西西安710121【正文语种】中文【中图分类】TN918.4随着计算机应用技术的飞速发展,计算机的处理能力快速提高,信息的安全保护问题日益突出[1]。
信息的非法复制与篡改已成为无法避免的问题,为了多媒体传输安全与版权保护,数字水印技术应运而生。
数字水印技术是通过在数字化的多媒体数据中嵌入一定的隐秘信息—水印,来实现数字产品所有权的证明,它可以标示企业、作者、所有者和使用者的身份。
水印通常是不可见的,隐藏于多媒体数据中,在必要时可以提取出来,是一种有效的信息安全保护手段[2]。
随着数字水印技术在数字产品应用中的不断深入,单一水印在水印嵌入信息量以及多功能应用方面已经不能满足人们的需要,因此便产生了双重以及多重水印技术。
通过大量文献分析可知,大多数水印技术采用鲁棒性水印和脆弱性水印共同作用来完成对产品版权保护和完整认证的目的。
但这些文献提出的大多是对灰度图像的嵌入,而目前彩色图像的应用范围更为广泛,故本文针对现今多数数字水印算法仅针对灰度图像并且功能单一的问题,提出一种彩色图像双功能水印算法。
1.1 版权水印的预处理版权水印为p×p大小的二值图像S,具体置乱过程如下：1)对S进行K次Arnold置乱加密得到S′。
基于DCT和混沌的双重图像水印算法
郗坤洪;叶瑞松
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(35)4
【摘要】为实现图像版权和完整性认证,提出一种基于DCT和混沌的双重水印算法.对图像进行DCT分块,在低频部分利用SVD方法嵌入鲁棒水印,在高频部分用系数大小关系嵌入脆弱水印,从而实现了盲检测.仿真实验结果表明,由于鲁棒水印具有一定的抗JPEG能力,脆弱水印能抵抗较强的噪声攻击,因此该算法是有效的.
【总页数】3页(P177-179)
【作者】郗坤洪;叶瑞松
【作者单位】汕头大学数学系,汕头,515063;汕头大学数学系,汕头,515063
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.一种基于混沌序列的DCT数字图像水印算法的研究 [J], 张小松;郭琳虹;刘玉民
2.基于超混沌和DCT理论的数字图像水印算法 [J], 毕洪波;张玉波;王秀芳
3.一种基于混沌和置乱的DCT域图像数字水印算法 [J], 王洪兰
4.基于混沌的DCT域图像水印算法 [J], 殷柯;刘光杰;王执铨
5.基于混沌映射的DCT域鲁棒图像水印算法 [J], 席光伟;余丽群
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基于双重水印加密和SVD的视频水印方案张燕【摘要】According to the security of video watermarking,a video watermarking scheme based on dual watermark encryption and SVD is proposed. Firstly, scrambling the watermark image, after the scrambling watermark through Chebyshev chaotic mapping is encrypted, guarantee the security of the watermark; then, the video key frames conduct three wavelet transform, Using SVD invariance of geometric distortion, the watermark is embedded into LL3, HL3 and LH3, 3 times. Experimental results show that the algorithm has good robustness to noise attack 、MPEG compression and shear.%针对视频水印的安全性，提出了一种基于双重水印加密和SVD的视频水印方案。
该方法首先将水印图像经Arnold置乱，对置乱后的水印通过Chebyshev混沌映射进行加密，保障水印的安全性；然后，对视频关键帧进行三级小波分解，利用SVD对几何失真的不变性，将水印3次嵌入到LL3、HL3和LH3中。
实验表明该方案对高斯噪声、MPEG压缩、剪切等具有较高的鲁棒性。
【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(000)014【总页数】4页(P128-131)【关键词】视频水印;Arnold变换;混沌映射;小波分解;奇异值分解【作者】张燕【作者单位】商洛学院数学与计算机应用学院，陕西商洛 726000【正文语种】中文【中图分类】TN918.91近年来多媒体应用以惊人的速度在发展，大量的数字化产品得到了广泛的使用与传播，盗版和知识产权保护变得日趋严峻，因此数字产品的信息安全和版权保护等成为人们高度关注的问题。
用于版权保护的数字图像双水印算法
韩亚洁;高宝建;黄美茹;李晓
【期刊名称】《陕西师范大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2007(0)S2
【摘要】提出一种用于版权保护的数字图像双水印方案.采用不可见水印的鲁棒性来保护可见水印图像的双水印,同时嵌入可见水印和不可见水印来完成版权保护.可见水印是在空间域中采用分段像素值映射算法(PPVMA)的无损可见水印,在直观上预防了未经授权的使用.对于不可见水印,采用高抗攻击的量化水印算法.在提取水印后采用维纳滤波对所提取的水印噪声去除,使得水印清晰度增强.实验表明,在视觉可见性上其具有较强的保真度,不可见的量化水印具有较高的鲁棒性,二者结合的双水印系统成功地完成了数字图像的版权保护.
【总页数】4页(P75-78)
【关键词】可见水印;不可见水印;像素值匹配算法(PPVMA);量化水印
【作者】韩亚洁;高宝建;黄美茹;李晓
【作者单位】西北大学信息科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.7
【相关文献】
1.一种改进的用于版权保护的数字图像水印方法 [J], 孙亮
2.一种用于版权认证的数字图像水印算法 [J], 吴芳;芮国胜
3.一种用于版权保护的混合域数字图像水印算法 [J], 王向阳;杨红颖;侯丽敏
4.一种用于版权保护和版权跟踪的图像水印算法 [J], 李海峰;王树勋;宋巍巍;温泉
5.一种用于版权保护的数字图像双水印算法 [J], 王婷;刘江;王希常
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一种用于图像篡改定位与恢复的双水印算法李文;李宏昌【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2012(025)003【摘要】The concept of virtual watermark is introduced.A new digital image algorithm of double watermark is proposed on the basis of such watermarking technologies as self-restoring and wavelet transform.After the second wavelet transforming of the original image,the low-frequency part turns into the first watermark,and the digital product company is labeled as the second watermark.Then,this algorithm takes advantage of the characteristic of the dual watermarking algorithm to set up a mapping between two watermarks.The experiment results show that the algorithm is simple and efficient,and has such functions as watermarkrecovery,authentication of copyright,tamper orientation and recovery.%引入虚拟水印的概念,结合自恢复技术,小波变换等水印技术,提出了一种新的数字图像双水印嵌入算法。
文中将原图像二次小波变换后的低频分量LL2作为第一重水印,将数字产品公司标识作为第二重水印,同时利用双水印技术所特有的属性,在两重水印之间构筑函数关系,将其结合在一起。
基于深度学习的图像双重水印算法研究一、引言随着数字图像的广泛应用，如何保证图像的知识产权问题也逐渐引起人们的关注。
传统的水印技术通常通过在图像中嵌入信息来保护知识产权，但是这种方法容易被攻击者轻松地去除水印。
为了增强图像水印的鲁棒性和安全性，近年来，基于深度学习的图像双重水印技术逐渐得到了广泛的研究和应用。
二、深度学习在图像双重水印技术中的应用深度学习是目前最为热门的人工智能领域之一，具有强大的图像处理能力和模式识别能力。
在图像双重水印技术中，深度学习被广泛应用于特征提取、嵌入和检测等方面。
1. 特征提取特征提取是图像双重水印技术中的重要环节之一。
在传统的水印技术中，通常采用手工设计的特征作为水印信息。
然而，这种方法对于复杂的图像情况下很难得到有效的水印信息。
深度学习能够通过卷积神经网络等方法自动学习图像特征。
通过卷积神经网络，可以将图像的像素点转化为一组特征向量。
这些特征向量能够提取出图像的高维特征，从而更准确地嵌入和检测水印信息。
2. 水印嵌入在图像双重水印技术中，水印嵌入是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。
嵌入过程的目的是使水印信息与原始图像融为一体，同时还能抵抗一些攻击方式。
在传统的水印嵌入方法中，通常使用DCT或DFT等频域变换方法将水印信息嵌入到频域中。
然而，这种方法仅仅适用于单一的频域中，很容易被一些攻击手段破解。
深度学习通过神经网络等模型的训练，能够顾及到图像中的整体信息，将水印信息嵌入到更加复杂的空域中，使得水印信息更难被攻击者破解。
3. 水印检测水印检测是指在带有嵌入水印的图像中，自动检测是否存在特定的水印信息。
在图像双重水印技术中，检测水印是保证知识产权的重要步骤。
传统的水印检测方法主要使用复杂的编码方法。
而深度学习则可以通过卷积神经网络等模型，自动对水印信息进行检测，使得检测速度更快、准确性更高。
三、深度学习在图像双重水印算法研究中的应用案例1. 基于RNN和卷积代码本的双重水印算法该算法中，使用LSTM-RNN和卷积代码本对信息进行编码和嵌入，并使用卷积神经网络进行特征提取和检测。
