基于双重小波系数集的音频水印算法研究

提出一种基于双重小波系数集的音频水印算法,定义了双重小波系数集.对原始音频信号进行小波分解后,根据双重小波系数集内两个元素间的相互关系,对双重小波系数集进行选择并将其分成两类从而嵌入和提取水印.同时利用shuffle算法对水印序列进行置乱,以提高系统的安全性.实验结果表明,该算法对原音频信号影响极小,并对于各种音频操作和攻击,如重采样、重量化、低通滤波、Mpeg编码、Gaussian噪声等具有较好的鲁棒性.     

基于QR分解和提升小波变换的鲁棒音频水印方法

利用QR分解的稳定性以及提升小波计算速度快的优良特性,给出一种基于QR分解和提升小波变换的盲鲁棒数字音频水印方法.为了保护原始二值水印图像的安全,利用混沌序列对其进行扩频,生成了待嵌入的水印信号.将原始宿主音频信号升维后进行QR分解,根据R分量是上三角矩阵且第一行为非零元素的特点,选定R分量的第一行,对其进行提升小波变换,得到了待嵌入的小波系数,利用线性瞬时混合模型将其与待嵌入的水印信号进行混合,得到隐秘音频信号.水印提取时,利用独立分量分析算法从待检测的隐秘音频信号中提取嵌入水印信号,获得嵌入水印信号的估计,经过后处理即可获得水印图像.实验结果表明,该方法可以实现水印的盲提取,并且具有良好的透明性和鲁棒性.     

基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于自同步技术的音频水印算法

提出一种基于自同步技术的音频水印算法,该算法在小波变换域的低频系数中选取具有重要特征系数作为同步信号.通过修改同步信号相邻的若干系数实现水印的嵌入.水印检测不需要参考原始音频信号,是一种盲检测水印算法.实验结果表明了该算法的鲁棒性和不可感知性.     

基于扩频序列嵌入水印的音频信号研究

提出了一种基于扩频序列的音频水印新算法。利用随机序列将水印序列扩展，通过小波变换将水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中，因为嵌入时，利用的是小波系数多者之间的联系，所以在接收端，利用盲检测就可以将水印信号提取出来。实验结果表明该算法对原音频信号的影响极小，并且对于各种音频操作和人为攻击具有较好的鲁棒性。     

基于混沌的离散小波变换鲁棒音频盲水印

提出了基于混沌的离散小波变换（DWT）的数字音频盲检测算法.算法首先对原始音频数据进行分段处理,然后对每个音频数据段进行4级DWT变换,最后利用4级细节小波系数统计均值趋于零的特性,通过修改4级细节小波系数统计均值,每一段中嵌入一个水印比特,算法提取水印时不需要原始音频信号.为了便于观察,水印选用了二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性.仿真实验证明了算法对滤波、有损压缩、重采样等常见信号处理方法具有鲁棒性,与同类算法相比,具有更好的不可感知性.     

一种基于神经网络的小波域音频水印算法

提出了一种基于小波分解和神经网络的数字音频水印算法，先对音频信号进行小波分解，将数字水印嵌入到音频信号的小波域低频重要系数中，同时通过调整多层前馈神经网络的权重逼近原始音频信号与数字水印之间的关系，然后在接收端用训练好的神经网络提取水印。实验结果表明，嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真；经过噪声干扰，低通滤波，有损压缩，重新采样等信号处理后，相关函数检测具有显著的二值分布特征，且相关系数均达到0．72以上，与其他方法相比，该算法在提取水印时无需原始音频信号，具有运算量低和鲁棒性强等优点。     

一种鲁棒音频零水印算法

为了实现数字音频的版权保护,根据音频信号的短时平稳特性和离散小波变换的多分辨率分析特性,设计了一种基于范重心和提升小波变换的数字音频零水印算法.算法首先将音频信号进行分帧,其次对分帧音频进行三级小波提升,提取低频近似分量的范重心,并根据分量范重心与均值向量之间的关系生成特征向量,最后将特征向量与水印运算得到代表原始音频...     

同步数字音频盲水印

提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法。该算法利用同步信号定位水印的嵌入位置,以提高水印提取的正确率,同时将分段信息加入水印,采用冗余编码,增强了纠错能力。水印嵌入时采用基于模运算的量化方法,以满足水印的盲检测。同步信号嵌入时域,以提高搜索效率,水印隐藏在离散小波变换域的低频系数中,以达到较好的鲁棒性。检测水印时不需要原始音频,水印数据在嵌入之前先加密,没有正确的密钥,无法正确恢复水印。     

结合模糊理论和RBF网络的彩色图像盲水印算法

通过对彩色图像的深入分析,以彩色图像为载体图像,将灰度图像作为原始水印,通过模糊控制理论实现水印嵌入强度的动态设定.最后利用RBF来训练模拟量化的逆过程,借助训练得到的RBF神经网络来完成嵌入和提取水印,进一步提高水印鲁棒性.实验结果表明该算法能够动态地控制水印嵌入强度,较好地平衡了鲁棒性和可感知性的矛盾.     

基于双重水印的音频篡改检测算法仿真研究

提出一种基于双重水印的音频篡改检测算法,利用二值图像进行降维处理作为水印信号,按照适当的分段方式,平均嵌入到音频中生成内容认证水印,利用段序号的二值数字串生成完整性水印,实现音频的版权保护和内容认证。通过提取水印并与原始水印进行比对,判断音频的完整性,并精确定位篡改区域。仿真实验表明,算法具有很好的不可感知性,且对音频篡改检测的准确性高。     

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法，该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列，再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制，最后对数字音频信号作分段离散小波变换，调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中，提取水印信号无需使用原始数字音频信号，仿真实验表明水印是不可察觉的，经过mp3有损压缩，低通滤波，重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

基于听觉模型的自适应音频数字水印盲检算法

提出了分段同步的音频数字水印盲检新算法 .利用伪随机序列PN(pseudo randomnoise)扩频和二相相移键控BPSK(Bi phaseshiftkeying)技术调制水印 ,并基于听觉模型生成不可听觉的水印 .水印在频域嵌入 ,提取时不需要原始音频 ,仅需与嵌入时相同的PN序列密钥即可 .提出的抵制去同步攻击的分段同步音频水印检测方法 ,可有效提取和恢复嵌入的有意义二值水印图像 .实验结果表明 ,该算法对一般信号处理类操作都具鲁棒性 ,并可有效抵制随机裁剪、MP3(MPEGaudiolayer3)压缩、替换等去同步的攻击 .     

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.     

同步音频水印算法的实现

目前的音频水印算法缺乏有效的同步技术,笔者应用通信网同步方法,提出了一种快速重同步音频有意义音频水印算法.该算法利用时域水印技术嵌入同步信息,从而对抗音频在时间轴上可能受到的攻击,借助变换域基于小波变换增强音频的鲁棒性,水印为一幅二值图像.仿真实验表明该算法产生的水印在对抗加性Gaussian噪声、MP3压缩和裁剪等方面具有良好的稳健性,可用于数字音频产品的版权保护.     

基于DWT和相对较小值的音频盲水印新算法

为了解决网络环境下的音频数字产品的版权保护问题,提出了一种新的基于DWT(Discrete Wavelet Transform)和系数值比较的音频盲水印新算法。该算法通过相邻3个水印比特组合的二进制值之和确定其嵌入位置,并把其系数修改为相邻系数中较小的值,嵌入位置选取在低频系数上,因此具有很强的抵御各种攻击和自适应能力,适用于数字音频等信号的版权保护。算法实现快速、简单有效。DWT的使用提高了水印的不可感知性,通过Arnold置乱不但保证了水印图像的安全性,而且提高了水印的鲁棒性。在Matlab上的仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性和透明性。     

基于Lorenz混沌加密的DWT音频水印算法

将混沌理论引入到音频水印系统的设计中,提出一种基于Lorenz混沌系统的小波域数字音频水印算法。先将图像水印进行Logistic混沌加密,再利用三维Lorenz混沌吸引子在一定初值条件下产生的矩阵二次加密图像水印。把加密后的水印图像作为载体嵌入到音频信号的小波域。因为高维混沌的系统结构更为复杂、不可预测性更强,若没有初始值便无法得到加密矩阵,因此保障了水印的安全性;而在水印检测时,只要提供混沌加密的密钥和产生加密矩阵的初始值,就可完成水印的提取。仿真实验采用多种攻击方法,证明此方法具有很强的安全性和鲁棒性。     

基于小波变换的双同步音频水印算法

针对同步攻击的问题,提出了一种改进的基于小波变换的双同步音频水印算法,该算法同时借助外同步和自同步2种思想,采用m序列作为外同步信号,谱熵作为自同步信号,将m序列嵌入音频信号的时域来定位水印嵌入的起始位置,并把紧接着嵌入m序列后的一段音频数据作小波变换,提取低频系数分段求其谱熵,利用谱熵的最大值来定位水印嵌入的具体位置,最后把水印嵌入到最大谱熵值对应的小波系数中。仿真实验表明,此方法在能抵抗一般信号处理攻击的基础上,也能抵抗像延时、随机剪切、抖动和时间伸缩 (time-scale modification,TSM)的同步攻击,具有较好的鲁棒性。