奇异值分解算法在数字水印技术中的应用

奇异值分解算法应用于数字水印技术中,把水印信息按位置换,对宿主图像分块并做奇异值分解,在奇异值域做数学变换以重复嵌入按位置换的二值水印信息．实验结果表明,该方法既提高了水印的信息量,同时又使得水印图像具有很强的稳健性,能抵抗旋转和裁剪等多种攻击,水印的保密性与鲁棒性均有显著的提高．     

基于图像内容和混沌系统的图像认证算法

提出了一种利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）系数和混沌系统的可用于检测图像篡改定位的脆弱性数字水印算法.首先将图像进行不重叠的分块,分块后的图像经过DCT变化后,利用中频系数产生水印.同时利用混沌系统构成图像块间信息嵌入和提取的对应关系,并将水印嵌入到相关块的最低有效位.图像篡改检测过程为：将提取的水印和生成的水印进行比较,通过差异的位置对其进行定位.实验结果显示,该算法具有良好的定位精度,混沌系统的采用,使算法具有较高的安全性.     

基于重要块二值特征的电子凭证自恢复水印算法

现有高性能自恢复水印算法多是针对自然图像设计,水印容量较大且不利于文字等信息的恢复.为解决这一问题,在兼顾水印嵌入容量和篡改凭证图像恢复质量的基础上,提出了一种适用于电子凭证图像真实性认证的自恢复水印算法.该算法首先根据电子凭证图像特性,将图像块划分为重要块、非重要块和空白块3类,并对其进行分类编码;其次,为保证类型码的正确性,将所有图像块类型码置乱,采用RS编码后生成部分恢复水印信息,将其平均嵌入在所有图像块中;再次,对重要块采用二值化方法生成恢复水印信息,并依次嵌入在非重要块或空白块的最低有效位;最后,通过7张具体电子凭证图像,对比给出了本文算法与现有同类变容量文献算法的性能.研究结果表明,本文算法采用分类编码并仅对重要块生成恢复水印信息,在不降低算法篡改检测和篡改恢复性能的条件下,使水印嵌入容量从对比文献的1.73和2.99降低至0.64,含水印凭证图像的峰值信噪比分别高出对比文献8 d B和23 d B.     

一种基于块的彩色图像认证水印方法

内容认证是数字水印的主要用途之一,结合新颖的样本选取方法提出了一种有效的 彩色图像认证水印方法.水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,水印的嵌入位置由密钥 和8×8块中的48个像素共同决定,具有非常好的安全性;水印的提取和图像认证不需要原 始图像.实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,对JPEG压缩、图像剪切和图像变换等处理具有很好的易碎性,适合于图像的区域认证和完整性验证.     

基于混沌系统的量子彩色图像加密算法

为了提高图像安全性,将混沌系统引入到量子图像加密领域. 首先通过Chen混沌将图像按位异或;然后将彩色图像表示为量子的叠加态,通过Logistic混沌序列产生幺正矩阵对量子图像进行置乱;再次产生一个混沌序列对每个像素的红绿蓝三基色进行随机互换,达到对量子图像加密的目的;最后,在经典计算机上进行了模拟实验,结果表明加密后图像直方图更为平滑,像素平均分布在0～255范围内,图像相邻像素相关性低,加密图像红绿蓝像素相关系数平均值分别为0.001 6、0.001 7和0.003 8,并且密钥敏感性高,能有效抵抗穷举攻击和统计攻击,算法具有良好的有效性和可行性.      

一种基于小波域的盲数字水印算法

提出了一种基于小波系数分段的数字水印算法,该算法对常见的图像处理具有一定强度的鲁棒性,并且该算法实现了完全盲检测,水印提取时不需要原始的载体图像,也不需要水印的任何信息,并且提取水印的正确性高.     

用于防止图像非法传播的认证水印技术

针对当前数字图像被购买者随意的散播、修改,而造成的版权问题,提出了一种空域水印认证算法,即使水印信息被篡改,也能够修复水印信息.该算法将购买者的信息以水印的形式嵌入到数字作品中,随着水印的恢复,可以找出参与了非法拷贝的买主的信息.     

用置换群解决信息加密问题的探索

提出了用置换群来解决信息加密问题的观点 ;并对用置换群进行加密、解密算法进行了论证 ,对加密密钥和解密密钥作了一些说明 ;同时提出了用置换群解决信息加密问题时可能存在的一些问题 .     

基于小波域数字水印技术的图像版权保护方法

提出了一种基于人眼视觉特性的小波变换数字水印算法,该算法能够依据人眼视觉特性,将水印信息嵌入到小波变换域的不同尺度、不同方向分量上,从而提供检测局部空域和频域变化的能力,实现局部水印和全局水印之双重目的.实验结果表明所提出的数字水印不仅具有较好的透明性,而且对诸如剪切、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性.     

数字图像安全技术研究进展

随着数字技术和因特网的飞速发展,图像数据的安全性越来越受到社会的普遍重视.全面分析了数字图像安全需求以及为达到各安全需求的各种安全措施,重点对数字图像加密以及数字图像水印技术的研究现状以发展进行了分析,并对存在的问题以及该领域未来可能的研究方向和研究重点进行了展望.