提出了一种能够精确定位并能恢复原图像的半脆弱数字水印算法。本算法利用LSB(最低比特位)所含水印信息大容量的特点，由于在图像篡改和水印攻击情况下HSB(最高比特位)具有相对稳定性，故利用HSB作为水印信息，利用一种新的置乱算法产生水印嵌入位置，结合混沌序列，修改该位置图像像素的LSB，完成水印的嵌入调制。实验结果表明，该算法不仅可对图像内容的恶意篡改进行精确地检测与定位，而且能够大致恢复出被篡改的原图像信息，并对原图质量的影响非常小。

设计并实现了一种用于数字图像内容认证的半脆弱水印方案。算法中,图像块的水印选择Logistic映射作为混沌系统从该图像块本身产生一系列混沌序列,作用于水印的嵌入;每个图像块产生的水印按照Torus,自同构映射嵌入另一个映射块的LSB(Least Significant Bit),对应关系通过密钥来确定,这样建立起图像块之间的相关性;利用混沌对初值极端敏感性的特点,能够定位检测对加入水印图像的篡改,且水印提取不需要原始图像。实验结果表明,嵌入水印后的图像的视觉好;算法具有图像内容局部篡改检测的有效性、敏感性以及良好的篡改定位能力。

提出了一种应用于医学图像认证的基于Weber准则的脆弱盲水印技术，基于Weber准则选择图像中的像素并插入脆弱水印。由于这种水印技术只选择和改变图像中的暗像素，因此不会造成图像的明显改变。这种水印技术能够鉴定医学图像在传输过程中是否发生了改变，并且通过比较水印像素能够确定发生改变的位置。同时由于这种水印技术是脆弱水印技术，对图像的恶意改变非常敏感，因此非常适宜应用在医学图像的认证中。除此之外，本文方法还具有对图像压缩极强的容忍性，能够将认证信息嵌入水印当中，这些特点在医学图像的认证中都极其重要。最后，文中通过基于标准图像库的实验结果表明了本文方法的有效性。

提出一种图像半脆弱水印认证算法，该算法将图像分成四块，从三级小波分解的低频系数中提取每部分图像的特征作为水印，嵌入到载体图像的各分块中，水印提取既不需要原始图像，也不需要原始水印信息。理论分析及实验结果表明，该算法可以对任意大小的载体图像进行水印嵌入，具有很好的透明性，不仅能抵御噪声、有损压缩等非恶意攻击，还能有效地检测定位剪切、替换等恶意攻击。

提出一种基于非负矩阵分解NMF （Non-negative Matrix Factorization）的脆弱数字水印算法。算法利用用户密钥构造NMF基矩阵，并在图像NMF分解过程中保持不变，二值水印图像嵌入NMF分解系数矩阵。实验结果本算法具有较强的鲁棒性，同时用户密钥保证的算法的脆弱性。

基于DWT具有篡改定位的半脆弱水印算法 安全体系 业务安全 安全体系 业务风控 系统安全

利用脆弱水印对图像进行完整性保护，能够进行篡改定位。压缩包内容包括matlab源码工程和word报告，源码注释清晰

脆弱水印算法，基于matlab的代码实现

针对基于分块独立的脆弱水印算法的安全性问题,提出一种利用查找表和哈希函数的小波域脆弱水印算法. 希望可以帮到大家.

基于篡改定位的半脆弱数字水印算法研究与实现-台湾地区的