基于图像处理的盲水印算法研究

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基于DWT-SVD和Fibonacci变换的彩色图像盲水印算法

ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０－６５２１．８０７ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．５ｓ
Ｂｌｎｔｒｒｉｇａｇｒｔｍｏｏｏｍａｅａｅｎｉｄｗａｅｍａｋｎｌｏｉｈｆｒｃｌｒｉｇｓｂｓｄｏ
ｉａｅｂｓｄｏｉｒｔｗｖｌｔｒｎｆｒａｏＤｍｇｓａｅｎｄｓｅａｅａｓｍｔｎ（ＷＴ）ＳＤａｄＦｂｎｃｉｒｓｒａｉ．Ｆｒｌ，ｈｓｌｒｈｄｐｅｃｅｅｔｏｉ，Ｖｎｉａｃｔｎｆｔｎｉｔｔｉａｇｉｍａｏｔｄｏａｏｍｏｓｙｏｔ
ｌｙｈｎｈｉ０２７，Ｃｉａｏ，Ｓａｇａ０３ｇ２ｈｎ）
Ａｂｓｒｔ：Ｔｏｉｒｖｈｏｓｎｓｆｄｉｉａｔｒａｋ，ｔｓｐａｒｐｒｐｏｅｖｌｒｂｕｔｗａｅｍａｋｎｌｏｉｈｍｏｏｏｔａｃｍｐｏｅｔｅｒｂｕｔｅｓｏｇｔｌｗａｅｍｒｈｉｐｅｏｓｄａｎｏｅｏｓｔｒｒｉｇａｇｒｔｆｒｃｌｒ
第２９卷第８期
２１０２年８月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ＿９Ｎｏ８ｌ２．Ａｕ．２１ｇ０２
基于ＤＷＴ— ＶＤ和ＦｂｎｃｉＳｉｏａｃ
ＤＷＴ．ＶＤｎｉｏａｃｒｎｆｒｔｏＳａｄＦｂｎｃｉｔａｓｏｍａｉｎ

一种基于三种变换的图像盲水印算法

作者简介：飞侠（９９，，师，究方向为计算机网络、息安全、张１７一）女讲研信多媒体技术等
现计机２１０ ④ 代算００７．
利用上式，一对图像中的像素点坐标作变换．逐当遍历了图像所有像素点之后．产生了置乱后的图像便
向和对角线方向的中高频细节子图和低频逼近子图．
每个子图通过问隔抽样滤波得到后继分解时，近子逼
变由于对水印进行置乱可以消除水印像素的空间相关性．因此能提高水印抗图像剪裁操作的强壮性从采样理论的角度看．数字图像可看作是在二维连续曲面上．按照某一间隔和某种策略进行采样所得到的一个二维离散点的阵列．即一个图像矩阵。于正对方形数字图像，进行离散化的Ａｎｌ换可ｒｏｄ变
算法：一种是ＤＴ变换矩阵方法后者非常适合做另Ｃ
８８或１ｘ６的图像块的ＤＴ变换。本文采用后者。ｘ６１Ｃ
数来表示或逼近信号这一族函数是通过基本函数的
平移和伸缩构成的。波变换是傅立叶变换的发展．小它是空间（间）频率的局部变换。时和
根据ＳＭａｌｔ．ｌ的塔式分解算法．ａ图像经过离散小波变换后分解成４个１４大小的子图：平方向、直方／水垂

基于深度学习的图像去水印算法研究

基于深度学习的图像去水印算法研究一、绪论随着数字水印技术的广泛应用，水印去除成为了数字图像处理领域的一个重要研究方向。

图像去水印的目标是去除图片中加入的水印信息，即将水印区域覆盖或修复成原始图像。

随着深度学习技术的不断提升，基于深度学习的图像去水印算法已经成为研究热门。

本文将介绍基于深度学习的图像去水印算法的研究现状、方法以及未来发展方向。

二、基于深度学习的图像去水印算法研究现状在图像去水印方面，传统方法主要包括基于纹理的方法、基于形态学的方法、基于频域的方法等。

这些传统方法对具体的水印类型和数据集比较敏感，去除效果不稳定。

而深度学习技术则可以通过数据自主学习并提取高阶抽象特征，从而得到较为稳健和鲁棒的去印结果。

深度学习算法主要有卷积神经网络、自编码器、生成对抗网络等。

其中，基于卷积神经网络的水印去除方法是目前主要研究方向之一。

这类算法通常采用类似于超分辨率重建的思路，使用深度学习网络去学习两对数据（带水印图像和对应的原始图像），并通过反卷积操作对输入的带水印图像进行重建，从而去掉水印。

网络的输入通常是一个低分辨率的带水印图像，输出为与去水印图像分辨率相同的无水印图像。

三、基于深度学习的图像去水印算法方法1. 常见的数据集和网络结构a. 数据集准确的数据集对深度学习算法至关重要。

水印去除算法中常用的数据集有：CC2014、VIS4、NC2016 等。

这些数据集通常包含两个文件夹：一个是带水印的图像，另一个是对应的无水印图像。

b. 网络结构卷积神经网络通常由若干个卷积层、池化层、全连接层构成。

在图像去水印方面，卷积神经网络的架构一般包含编码器和解码器两部分。

编码器将输入图片进行特征提取和压缩，解码器将经过编码器处理的低分辨率的带水印图像进行重建，还原为与原始图像分辨率相同的无水印图像。

此外，还可以在编解码器之间添加一些中间层，如混合层、池化层等。

2. 基于深度学习的图像去水印算法实现a. 训练网络模型通过制定好训练集和测试集，创建目标网络模型并把训练数据导入网络进行训练，最终可以获得训练好的模型。

数字图像水印算法的快速实现研究

２）设该序列的第ｎ个元素是Ｐｎ，令：ｎ＝ｋ＊ｍ＋ｌ；
Ｐｎ＝ｉ＊ｍ＋ｊ；
高像素图像，速度优势更明显。
１快速数字图像盲水印算法原理
１．１图像的Ｈａｄａｍａｒｄ变换
３）交换像素位置：将原始水印的像素（ｉ，ｊ）放到新位置（ｋ，１），即完成水印的置乱处理。其次，本文用两个０、１组成的互补序列分别表示二值水印图像中的像素值０和１。令Ｌ为序列长度，这
。（ＨａｄａｍａｒｄＴｒａｎｓｆｏｒｍ，下文简称ＨＴ）的变换矩阵的元
ＨＸＨ
Ｎ
ｒ
１、
式（１）中Ｈ代表一个ＮＸＮ的ＨＴ矩阵，Ｎ＝２ “ ，ｎ＝ｌ，２，３ …，其元素值取为＋１或一１。Ｎ阶的ＨＴ矩阵可以由ｎ一１阶矩阵使用Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积０来实现，具体如下：Ｈ＝ＨｌｏＨｌ
素取值最多只有两种，即｛１，－１｝，所以有速度快、容易用硬件实现的优点。本研究首先提出了一种利用ＨＴ的快速数字图像盲水印算法。其次，利用最新的ＧＰＵ
技术，通过ＧＰＵ执行快速Ｈａｄａｍａｒｄ变换和反变换，仿真实验表明，在ＶｉｓｕａｌＣ＋＋下ＧＰＵ上执行Ｈａｄａｍａｒｄ变换在一定条件下比ＣＰＵ更快，对于处理

盲图像水印方法仿真研究

，
（．ＣｌｇｆｏｕｅｃｅｃｈｎｃｕｎｖｒｔｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｈｎｃｕｉｎ３０２Ｃｉａ１ｏｅｅｏＣｍｐｔｒｉｎｅＣａｇｈｎＵｉｅｉｆｉｃｎｅｈｏｇ，ＣａｇｈｎＪｉ１０２，ｈｎ；ｌＳｓｙＳｅｏｌ２ＣａｇｈｎＵｉｅｉｆｅｈｏｇ，ｏｌｅｏｕａｉｎｎｏｍｔｎｈｎｃｕｉｎ１０２，ｈｎ）．ｈｎｃｕｎｖｒｔｏｃｎｌｈＣｌｇｆｍｎｙａｄＩｆａｏ，ＣａｇｈｎＪｉ３０２ＣｉｓｙＴｏｅＨｔｒｉｌａ
２３加载水印．
如果令ｍｘ和￥Ｃ为小波树中的局部最大小波系数和ａｅ局部第二最大小波系数，它们的差值被称为局部显著差值。
图１水印加载过程
选择一个阀值卢作为量化的增量。卢的值越大，则鲁棒性最
好，但水印图像会更失真。因此对于嵌入的每一个水印位，采用如下公式离散化小波树中的最大系数：，ｍｘ（ａ＜０，ｈｎｍａ＝０）ｔｅｘ
。如果被嵌入
ｓ不能被
位为１那么局部最大系数在Ｍａｉｍ（，），ｘｍｕｓｒａ
离散化，在△ ＜ＭａｉｕｓＴ下则能被离散化。如果被嵌ｘｍｍ（，）入的位为０那么局部最大系数可以通过将局部最大系数设，置为等于局部第二最大系数来离散化。
离散化并嵌入水印信息。实验表明本实际应用价值。
的水印位，使用式（）选择个不重叠小波树并计算个１

基于HSV颜色空间的彩色图像的盲水印算法研究

ＡｂｔａｔｓｒｃＴｈｓｐｐｒｐｒｓｎｓａｎｎｖｔｖｌｎｔｒａｋａｇｒｔｉａｅｅｅｔｎｉｏａｉｅｂｉｄｗａｅｍｒｌｏｉｈｍｏｏｏｒｉｇｓＴｈｓａｇｒｔｆｒｃｌｕｍａｅ．ｉｌｏｉｈｍｒｓｔｅｅｅｅｔｒｒｍａｋｈｍｂｄｄｄｗａｅｍａｋ
ｏＮＢＬＩＮＤＡＴＥＲＭＡＲＫＷＡＬＧｏＲＩＴＨＭＦｏＲＣｏＬｏＵＲＭＡＧＥＩＢＡＳＥＤ
ｏＮＨＳＶＣｏＬｏＵＲＰＡＣＥＳ
ＤｎｉｇｎＱｕＹｎｉ・ＬｏｇａＤｎａＣｉｅｇｉｏｇＢｎｆｇ・ｅｉｕｊｅｕＨｎｔ・ｏｅｇＮｎａＮｎｂｎ
ｒｇｏｉｅａｄｐｓｔｎｔｒｕｈｅｅｄｎｏｌｃｓｗｔｅｕａｈｐｎｒａｇｍｅｔｃｌｄａｃｏｏｎｎｃｌｕｍａｅｓａｉｅｉｎｓｚｎｏｉｏｈｏｇｍｂｄｉｇｓｍｅｂｏｋｉｒｇｌｒｓａｅａｄａｒｎｅｎａｌｎｈｒｐｉｔｉｏｏｒｉｇｐｔｉｈｅｌａｄｍａｎＢｏｎｈｓｐｅｉｏｉｏｆｍｂｄｅｔｒｒａｅｅｓｙｅｔｃｅｆｒｃｏｐｎｎｃｌｇｏｅａｉｎｂｉｇｄｎｎｏｔｅｏｉ．ｙｄｉｇｔｉ，ｒｃｓｐｓｉｎｏｅｔｅｅｄｄｗａｅｍａｋｃｎｂａｉｘｒｔｄａｔｒｐｉｇａｄｓａｉｐｒｔｅｎｏｅｏｔｈｌａｅｎｏ

基于曲波和SVD的彩色图像盲水印算法

第３２卷第３期
２１年５月０１
喀什师范学院学报
ＪｕｎｌｏｓｇｒＴａｈｒＣｌｇｏｒａｆＫａｈａｅｃｅｓｏｌｅｅ
Ｖ０．２Ｎ．１３ｏ３
Ｎａ０１ｙ２１
基于曲波和ＳＤ的彩色图像盲水印算法Ｖ
袁玲
的时候只能在二者之间进行平衡．目前水印的实现方法主
要有空域算法和变换域算法两类：空域算法直接在空域对数据操作，早期的ＬＢ算法就是空间域算法；Ｓ变换域算法
是在对载体做变换以后进行水印的嵌入和提取的，以使可用傅里叶变换，也可以使用离散余弦变换、小波变换等等．在本文中，使用了一种新的多尺度分析工具—— 曲波
所有者，识别购买者或者提供者关于数字内容的其他附加信息．水印嵌入在数字作品中，可以在加密等其他版权保护
机制失效的情况下仍然有效．对于数字水印技术，要求水印系统同时具有相当的透明性、鲁棒性和安全性，但是，由于透明性和鲁棒性是两个不可兼得的性能，因此在设计算法
近年来，随着计算机、通信技术的发展，数字多媒体作品可以在互联网上方便的被复制、传播，数字水印技术作为多媒体作品版权保护的一种潜在的解决方案，来越受到越众多研究者的关注．通过使用数字水印技术，可以确定版权
化步长，抗压缩能力强，但是在攻击敏感区域嵌入的信息量
因此，他们提出了一种新的曲波框架Ｌ这种新的第二代ｌ．
曲波变换直接从频域开始分析，再使用脊波变换．字曲不数波现在主要有两种离散化的实现方法：ＳＦ＇Ｕｅｕｌ．ＵＦ＇（ｎｑａｙＩｌ

基于神经网络的彩色图像盲水印算法

关键词：网络图分类号：ＴＰ３９１．４１；ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ａ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１３．１０．００６
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６３１，Ｃｈｉｎａ）
ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｗａｔｅｍａｒｒｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ；Ｃｌｉｆｆ０ｒｄｖｅｃｔｏｒ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄ
ＣｏｌｏｒＩｍａｇｅＢｌｉｎｄＷａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ
ＧＥＦａｎ— ｆａｎ，ＬＩＸｉｎｇ－ｍｉｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｂｌｉｎｄｗａｔｅｍａｒｒｋｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＣｈｅｂｙｓｈｅｖｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｆｉｒｓｔｏｆｌ１ａ．ｔｈｅｌｇａｏｉｒｔｈｍｄｉｖｉｄｅｓｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｉｎｔｏｂｌｏｃｋｓ；ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔｓｅｌｅｃｔｓｔｈｅａｐｐｏｐｒｒｉａｔｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓｔｏｔｒａｉｎｔｈｅｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｓｅｔｓｕｐｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｏｏｒｄｅｌｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｗａｔｅｒｍａｒｋｓ；ｆｉｎａｌｌｙ，ｕｓｅｓｔｈｅｌｇａｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｅｍｂｅｄａｎｄｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｗａｔｅｍａｒｒｋｉｎｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓ ’ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｏｂｒｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｉｎ — ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ．ＭｅａｎｗｈｉｌｅｔｈｉｓｐａｐｅｒａｌｓｏｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｗｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｓｉｍｉｌａｉｒｔｙｓｔｎｄａａｒｄｗｉｔｈｔｈｅｎａｔｕｒｅｏｆＣｌｉｆｆｏｒｄｖｅｃｔｏｒｄｏｔｐｒｏｄｕｃｔ

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基于图像处理的盲水印算法研究
近年来，随着网络技术的飞速发展，互联网已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

越来越多的人开始在互联网上发布自己的照片、视频、音乐等作品，这也就使得保护这些作品的版权成为了一个重要的问题。

为了能够有效地保护作品的版权，盲水印算法应运而生。

盲水印算法是基于图像处理技术的一种数字版权保护方法。

它通过在原始图像中嵌入一些特定的信息，以表明该图像是受版权保护的。

当图像被篡改或者复制时，可以通过这些信息来查明原产权人的身份并保护他的版权。

盲水印算法主要包括两种，分别是基于频率域的算法和空间域的算法。

频率域算法通过对原始图像进行傅里叶变换，将水印信息嵌入到频率域中，从而保证了水印的稳定性和不可见性。

而空间域算法则是直接在原始图像中嵌入水印信息，因此比较容易被攻击者通过对图像进行修改来破坏水印。

在实际应用中，盲水印算法仍然需要面对很多挑战和问题。

例如，在嵌入水印信息时需要考虑到图像的鲁棒性和不可见性两个因素之间的平衡关系。

如果水印信息嵌入过深，将导致图像的质量下降；而如果水印信息嵌入过浅，则会使水印轻易被攻击者破坏。

因此，在水印算法的设计中需要充分考虑这些因素。

盲水印算法的研究还面临着另一个挑战，那就是针对不同类型的图像和文件，需要采用不同的水印算法和策略来保护版权。

例如，在对于视频和音频等多媒体文件的保护中，需要采用更加复杂的水印算法来保证水印的稳定性和可靠性。

近年来，随着深度学习技术的不断发展，也出现了一些基于深度学习的水印方法，这些水印方法比传统的基于统计模型的水印方法更加具有鲁棒性。

例如，基于卷积神经网络的水印方法，通过训练网络来构建一个稳定且不可见的水印。

总的来说，基于图像处理的盲水印算法是一种非常重要的版权保护方法。

在实际应用中，需要根据不同的需求和情况来选择最适合的水印算法和策略。

同时，也需要不断地研究和更新算法，以应对不同类型的攻击和威胁。