一种改进的回声隐藏算法

回声隐藏算法利用人类听觉系统的时域掩蔽效应来隐藏水印信息,其工作原理是人耳基本不能分辨强信号消失前嵌入的弱信号.针对回声隐藏算法中水印恢复准确率较低的问题,提出一种基于离散余弦变换和交织编码的隐藏算法.算法对水印图像进行离散余弦变换使其隐蔽效果更好,将变换后的信息进行交织编码以提高对常见攻击的免疫.实验证明,新算法的水印隐藏效果好、恢复率高,对常见的恶意攻击具有较好的免疫效果.     

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。     

基于直方图特征函数HCF的数字隐写算法

为了提高原始信息的保密性和抗攻击的鲁棒性,本文提出了一种新的水印嵌入策略,即基于直方图特征函数HCF的数据隐藏方法,隐藏信息位置不明显且取值具有随机性。在假定独立性条件下,隐写图像的直方图是噪声概率群分布函数PMF和原始直方图的卷积。在频域这种卷积可看做是直方图特征函数HCF和噪声特征函数的乘积。基于此架构采用DCT变换嵌入隐藏信息。实验结果表明本算法具有更好的鲁棒性,并能在攻击后检测出绝大部分隐写图像。     

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.     

一种能进行篡改定位的音频双水印算法

提出一种音频双水印算法,解决双水印中认证水印的抗攻击鲁棒性差以及脆弱水印定位不准确的问题。鲁棒水印采用基于RBF神经网络的音频零水印方案作为版权认证水印,因为该水印方案不改变原始音频数据,所以具有良好的透明性;脆弱水印采用一种新的双极性量化方法嵌入,提高了脆弱水印的敏感性。实验结果表明,该方案认证水印具有很强的抗攻击鲁棒性,脆弱水印具有很强的敏感性,且能够对恶意篡改进行精确定位。     

面向空气信道传播的DCT域音频数字水印算法

提出了一种基于双DCT变换的音频数字水印算法,通过选取首次DCT变换后的DCT域低频系数,对其再次进行DCT变换,得到双DCT域系数.通过修改双DCT域系数,实现水印的嵌入,并且嵌入量较大.实验结果显示,该算法隐藏效果好,对30%的重采样攻击和MP3压缩攻击具有很好的鲁棒性.而且,该算法能够适用于面向空气信道传播的场景,误码率可控制在1.2%～6.5%之间.     

基于音频统计特性的鲁棒水印算法

为了抵抗低通滤波和时长调整等综合性攻击,提出了一种新的鲁棒性音频水印方法.首先,根据数据直方图中每4个连续Bin的样本数,建立了一种用于隐藏规则的稳定关系,并基于统计均值和标准差的不变特性,实现了数据范围的通用选择方法.然后,通过分析不同音频分段的隐藏效果,提出了基于小段划分与隐藏的设计思路,并结合直方图中4个连续Bin的样本关系,设计了基于统计特征的水印嵌入和提取算法.实验结果表明,该算法能够显著减少水印嵌入过程中数据样本的调整量.与已有方法相比,该方法不但具有保持抵抗时长调整、音量缩放、重采样和重量化等攻击的优异性能,而且能够显著增强抵抗低通滤波攻击的能力.     

一种自适应的同步音频水印算法

针对Garcia水印算法[1]所存在的不足,提出一种改进的自适应同步音频水印算法。算法具有以下特点:(1)应用声学模型,利用载体掩蔽阈值选择嵌入位置,以保证水印的隐藏性;(2)在时域嵌入同步码以抵制可能受到的同步攻击;(3)将音频载体进行分段,在每段音频自适应嵌入水印,并在每个段首嵌入段号以区别不同音频段;(4)利用数据冗余性,重复嵌入多份水印以提高水印提取的成功率。实验结果表明,水印具有较好的隐藏性、鲁棒性和抗同步性。     

一种基于仿射矩阵校正的抗几何攻击水印算法

随着水印技术的发展,大多数字水印算法都能有效抵抗一般攻击,但如何在保持较大水印嵌入量的同时,又能有效抵抗几何攻击和组合几何攻击是当前研究的一个难题.因而,提出了一种有效抵抗几何攻击与组合攻击的数字水印方法.首先,水印被嵌入图像具有较强鲁棒性的QR域中的R矩阵中;然后,提取受攻击图像小波域上的特征参数,并利用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)对图像攻击参数初步识别;最后,通过模板水印对攻击参数的精细识别,进而实现对受攻击图像的几何校正与水印的提取.同时,为了降低水印的误码率,引入BCH编码技术.经过理论分析与实验表明,该方法对一般的几何攻击和组合攻击具有较好的鲁棒性,且水印的嵌入容量大.     

基于LDPC码的盲视频水印算法研究(英文)

根据视频水印系统和数字通信系统相似的特性,提出了一种基于LDPC码的盲视频水印算法。水印信息经随机置换与LDPC编码,对经过二次整数变换之后的直流分量进行修改实现水印的嵌入。为了兼顾水印的不可见性与鲁棒性的要求,根据水印长度和变换之后系数的大小自适应地选择嵌入水印的组及系数的改变强度。实验结果表明,该算法能够保证很好的视频质量,视频帧的PSNR值高于50 dB,并实现了水印的盲提取。对于常见的视频攻击有较强的鲁棒性,在码率高于汉明界推导出的下限的情况下,算法鲁棒性随着码率的减小而增强。     

结合卷积码技术的优化水印体制的实验分析

提出了一种结合卷积码技术的DCT域数字图像水印体制,并给出详细的分析结果.实验表明,选择合适的卷积码运用于水印体制能缓解水印体制的隐藏容量与鲁棒性之间的矛盾,并能抵抗大多数恶意攻击.     

基于LDPC码的数字图像水印技术研究与利用

主要研究了LDPC码在数字水印中的应用。图像水印系统和通信系统的模式具有相似性，对一种基于LDPC码的图像数字水印算法进行了研究。该算法利用LDPC码的纠错性能和图像的人眼视觉特性（HVS），以实现静止图像中数字水印的嵌入和提取。实验结果表明，该算法降低了水印在传输过程中的差错率，具有很强的鲁棒性和隐匿性。     

基于多层激励量子神经网络的鲁棒音频水印算法

设计了一种基于多层激励函数量子神经网络的音频水印算法。将水印信号嵌入载体语音的小波低频系数中,再训练量子神经网络建立水印嵌入前后低频小波系数间的联系以便在接收端恢复水印。同时,区别于传统的归一化方法,将小波低频系数规范到同一数量级,避免了恢复水印时小波低频系数的差错传播,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,设计的水印算法对加噪、滤波、重采样和再量化等攻击具有较强的鲁棒性,提取正确率相比BP网络水印算法平均提高1.8%。     

一种DCT域遥感影像半脆弱水印算法

在卷积编码的基础上,提出一种DCT域遥感影像半脆弱水印算法.将交织技术引入卷积编码中,以提高卷积编码的检错能力,从而保证半脆弱水印实现对恶意篡改的检测跟踪.该算法提取遥感影像8×8直流量化系数奇偶性作为半脆弱水印信息,借助交织卷积编码实现篡改检测定位,并通过DCT中低频抖动调制来平衡不可见性及边缘信息误差之间的矛盾.实验结果表明：所提出的遥感影像半脆弱水印算法不仅具有良好的不可见性、鲁棒性和篡改检测定位能力,而且引入误差对遥感影像属性及应用影响很小.     

基于喷泉码和人眼视觉系统的扩频数字水印方案

为了更好地在Contourlet域里选择合适的嵌入位置和嵌入强度,提出基于人眼视觉系统（HVS）的视觉掩蔽.利用此视觉掩蔽在Contourlet域里选择适当的嵌入位置和嵌入强度来嵌入水印信息,提高水印的保真度;采用喷泉码编码对水印图像进行预处理加密,增加水印的安全性;利用扩频水印技术增强水印方案抵抗常见水印攻击的能力,提高水印方案的鲁棒性.Matlab仿真结果表明,新水印设计方案具有较高的鲁棒性和安全性,保真度得到较大幅度的提高.     

基于条带波变换的图像水印算法

为提高抗压缩和抗噪声攻击能力,提出一种基于条带波变换的图像水印加密算法.对水印图像进行Arnold置乱、混沌调制及BCH纠错编码,提高了数字水印的安全性;在载体图像条带波系数的低频最佳几何流为对角的位置嵌入水印信息的BCH码.实验结果表明,条带波域嵌入方法克服了DCT域的块效应,继承了小波域的优点,具有较强的数据信息隐藏能力和较好的抗攻击性能,弥补了小波域的不足,具备了更强的抗噪声能力和抗压缩能力.     

码分复用数字音频水印嵌入方案

结合人耳听觉特性，用扩频方法在音频信号中的听觉不敏感区域嵌入多路数字水印，从而实现码分复用．在对嵌入信息的检测中，除了少量系统参数外，数字水印的提取不需要原始信号，并且毋需精确同步．实验表明，该水印具有很好的隐蔽性；尤其是对常见攻击，MP3编码具有良好的稳健性．     

采用图像几何校正和分块压缩感知测量值奇异值分解的鲁棒水印技术

针对直接在图像压缩采样测量值上嵌入水印的方案对常规攻击和几何攻击鲁棒性差的问题,提出一种基于图像几何校正和分块压缩感知测量值奇异值分解(SVD)的鲁棒水印方案.对测量值的奇异值进行量化嵌入水印,并在水印检测前,用图像归一化技术对受到几何攻击的含水印图像进行几何校正,确保水印可以被正确提取.实验表明:该方法提高了水印对常规攻击和几何攻击的鲁棒性.     

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.