一种新的基于变换域的数字音频水印算法

使用Arnold变换对二值黑白水印图像进行预处理,对选定的音频进行五层小渡分解,对小渡分解后的低频系数进行离散余弦变换(DCT),选取DCT系数中幅值较大的点嵌入水印信息,提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换相结合的数字音频水印方案.实验表明:该算法具有较好的透明性,对噪声、重采样、重量化等攻击具有较好的鲁棒性.     

一种基于DWT的数字音频水印算法

小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的二维图像信息经过Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有的离散余弦(DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于DCT水印算法.     

一种基于DWT和DFT的数字图像水印算法

提出了一种基于小波变换和离散余弦变换的数字图像水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、gauss噪音有较强的鲁棒性.     

基于均值量化的音频脆弱水印算法研究

为了达到对音频内容保护的目的，提出一种新颖音频脆弱水印嵌入算法．首先给出了均值量化（mean-quantization）方法嵌入水印比特信息的基本原理，在此基础上提出了数字音频信号的水印嵌入算法．该算法在对数字音频信号作离散余弦变换基础上，充分利用均值量化的优势，将视觉可辨的水印一二值图像嵌入离散余弦变换的交流系数中，实现了脆弱性水印嵌入音频信号中．实验结果表明，提出的音频脆弱水印算法对常见的音频信号处理具有很好的脆弱性．     

一种基于混合域的彩色图像盲水印算法

采用混沌序列加密并定位,提出了一种基于混合域的二值水印嵌入方法,也可用于归一化灰度水印的嵌入. 该方法将图像分解为R,G,B三个分量,分别对每个分量进行离散小波变换,在小波变换的低频区进行离散余弦变换,在离散余弦变换域中利用混沌序列对水印信息嵌入位置定位,水印信息的嵌入采用频率系数比较的方法.实验结果表明,该算法在满足水印透明性的同时,水印信息在噪声干扰、图像处理、人为恶意攻击及图像压缩条件下具有很好的鲁棒性. 应用混沌序列,在完成水印信息定位的同时增强了算法的安全性.     

基于MPEG-4视频水印的一种实现

介绍了MPEG-4视频结构的特点,提出了一种基于MPEG-4视频码流的视频水印算法。该算法将离散余弦变换DCT（discrete cosine transform）与运动矢量MV（motion vector）相结合。对二值化处理后的水印图像进行离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）,将小波变换后水印图像的低频系数嵌入到视频序列I帧DCT变换后的低频系数中,而将小波变换后水印图像的中频系数嵌入到视频序列B帧的MV中。实践证明,该算法既保证了水印的不可见性,又保证了水印具有较强的稳健性和鲁棒性。     

基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法

提出了一种基于多分辨率分析的音频水印算法.首先通过对音频信号进行小波分解得到信号的时变低频分量,然后通过扩频和改进离散余弦变换将水印信息分散嵌入低频分量;最后通过误差修正获得较高的水印提取准确率.该算法增大了水印信号的嵌入量,在保证水印安全性和隐蔽性的同时,对常见的信号处理还具有较好的鲁棒性.     

基于小波和余弦变换组合的音频零水印算法

为了提高传统水印方案的透明性,该文对基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的音频零水印进行了研究.该文将音频分成等长帧.对每帧进行DWT提取出近似分量.对近似分量进行DCT后求均值.根据相邻均值间的关系嵌入水印.仿真实验表明该算法对于MP3压缩、重量化、重采样、低通滤波、降噪等常见音频信号处理攻击具有很强的鲁棒性且效率较高.     

基于小波变换和离散余弦变换的数字水印方法

提出一种以灰度或彩色图像作为水印、基于小波变换的数字水印算法．该算法将宿主图像分解为小波系数，利用小波变换的自相似性构造QSWT选择并排序系数来嵌入水印，在嵌入水印之前对水印图像进行离散余弦变换(DCT)并做Z扫描，使水印信息也做一个大致的排序嵌入在宿主图像中来增强算法隐蔽性和鲁棒性．实验结果表明，本方法能有效地抵抗一些常见的水印攻击．     

基于变换域的数字语音水印算法研究

结合离散小波变换和离散余弦变换在信号处理领域的优点,研究了基于变换域的数字语音水印算法.将宿主语音信号通过离散小波变换获得人耳不易察觉的低频分量后,根据均值量化的离散余弦变换直流系数正负性不易改变的特点,实现了零水印盲检测实验.结果表明,该算法有效地提高了数字语音水印的透明性、鲁棒性和抗攻击能力.     

基于人类听觉系统的DCT域数字音频脆弱水印算法

以离散余弦变换(DCT)及人类听觉系统(HAS)为基础,提出了一种将二值灰度图像(水印图像)嵌入到数字音频信号的脆弱水印算法.该算法首先对二值水印图像进行置乱变换并编码成一维二进制序列,再对数字音频信号进行分段处理并择段作离散余弦变换(DCT),最后依据人类听觉系统选择DCT域中高频系数进行量化完成水印信息的嵌入.实验结果表明:该数字音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如叠加噪声、有损压缩、低通滤波、重新采样、重新量化等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于ICA和DCT的鲁棒性盲水印算法

提出了一种结合独立分量分析和离散余弦变换的数字图像鲁棒性盲水印算法.首先将载体图像分解成互不重叠的8×8子块,再对各子块进行离散余弦变换,接着把经过置乱和平铺扩展处理的水印嵌入到余弦变换的低频系数上,最后进行逆余弦变换得到嵌有水印的图像.在不需要原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下,算法实现了真正意义上的水印盲提取.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、尺寸缩放、滤波等攻击具有较好的鲁棒性.     

一种基于小波变换的鲁棒水印算法

 提出了一种基于小波变换和余弦变换的鲁棒水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、高斯噪音污染有较强的鲁棒性.     

基于矩阵分解和混沌置乱的数字水印算法

为了提高运算效率,同时保证算法的不可见性和鲁棒性,提出了一种基于矩阵Schur分解的盲水印算法．首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,然后将分块载体图像进行离散余弦变换（DCT）,利用矩阵分解理论得到对称矩阵,将对称矩阵作Schur分解,通过量化调制完成水印的嵌入．结果表明,该算法运算量小,并且具有良好的不可见性和鲁棒性．     

基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法

为了使水印信息更好地隐藏于原始图像中,加快水印信息检测,设计一种基于压缩感知和离散余弦变换的数字图像水印算法.首先将原始载体图像划分成多个子块,采用离散余弦变换对各子块进行分解;然后采用压缩感知对水印信息进行处理,减少嵌入的信息量;最后将水印信息嵌入到原始载体子块的相应位置,并通过匹配跟踪算法实现水印信息的检测.从主观和客观两方面对数字图像水印算法的性能进行评价,结果表明,该算法的水印具有良好的不可感知性,对抵抗常见攻击具有很好的鲁棒性,解决了水印透明性与鲁棒性之间的矛盾,且加快了水印提取速度.     

基于离散余弦变换与Hessenberg分解的图像水印算法

为了增强水印系统的视觉隐秘性与抗几何攻击能力,设计了基于离散小波变换与Hessenberg分解的图像水印算法。将宿主图像实施分割,形成一系列的8×8的非重叠子块;随后,联合信息熵与边缘熵值,构建嵌入区域选择方法,从这些子块中确定出合适嵌入水印的子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform),对选择的子块进行分解,输出对应的低频与高频系数,将每个子块的低频系数组合成相应的矩阵;随后,利用Hessenberg分解方法处理这些低频系数矩阵,输出对应的上Hessenberg矩阵;根据结构相似度与位正确率,构建粒子群算法的适应度函数,通过对其迭代,获取最优的嵌入强度;根据优化的嵌入强度,设计水印嵌入机制,将水印信息隐藏到上Hessenberg矩阵中,形成水印图像;最后,构建水印检测方法,从水印图像中提取水印。实验数据表明:较当前鲁棒水印方案而言,所提技术具有理想的视觉不可感知性与鲁棒性。