基于整数变换的加密图像可逆信息隐藏算法

兼顾嵌入容量和算法安全性,提出了一种基于整数变换的加密图像可逆信息隐藏算法。内容所有者利用变换密钥,选取相应的两相邻像素为一组进行整数变换。变换后的像素组受该整数变换特性的约束,使得其中任意一个最低有效位(LSB Least Significant Bit)被替换后,仍能恢复出原始像素组。因此,信息隐藏者可根据相同的密钥找到加密图像中已进行变换的像素组,利用嵌入密钥替换对应像素的LSB完成隐秘信息可逆嵌入。只有同时拥有变换密钥和嵌入密钥,才能正确提取嵌入信息;只有同时拥有变换密钥及加密密钥,才能恢复出原图像,所以算法安全性较高。实验结果表明,该算法能够有效地在加密域中直接进行信息的嵌入及提取,并在解密后无损地恢复出原图像;而且该算法的嵌入率可高达0.47 bpp(bit per pixel)。     

利用QR分解的脆弱水印算法

提出一种基于QR分解的脆弱水印算法。该算法运用了矩阵的QR分解技术,把原始图像信息转化成很短的二进制比特串,并把其作为水印嵌入到原始图像中随机选取的某些像素的LSB位。该算法不仅能检测到水印图像的任何改动,同时还保证了水印图像的质量。此外,为了对水印图像的变化像素进行定位,提出了一种运用了分块技术的扩展算法,并对此扩展算法进行了改进,使其能够抵抗剪切—粘贴攻击。实验证明该算法对水印图像的改变非常敏感,定位算法也有很好的效果。     

基于盲源分离理论和人类听觉掩蔽效应的数字音频水印方法

将盲源分离理论应用于数字音频水印技术,以达到在宿主信号未知的情况下分离出嵌入水印信号的目的;把生成混沌序列的初始值和宿主信号的时、频掩蔽信号作为密钥信息,生成嵌入水印信号,充分保证了水印检测的安全性;引入人类听觉系统(human auditory system,HAS)掩蔽效应的概念,使嵌入水印信号完全自适应于宿主信号,以提高算法的鲁棒性.实验结果表明,嵌入水印的音频信号没有明显的听觉失真,满足了音频水印不可听性的要求;经过低通滤波、重采样、添加噪声、剪切和mp3压缩等攻击后,嵌入水印信号和分离出的水印信号之间的相关函数较进行频域和时域掩蔽作用之前,具有更加明显的二值分布特征,算法的鲁棒性明显优于掩蔽作用之前;同时,该方法无需外加同步信息,就可以取得良好的同步效果.     

一种基于MPEG-2 AAC编码的音频水印方法

提出了一种针对MPEG-2 AAC压缩音频的脆弱水印算法.该算法利用了AAC中MDCT量化系数大于15的Huffman编码特性来嵌入水印,并依据水印的频率分布和音频信号感知熵PE的大小对嵌入算法进行了分析和改进.实验表明,该算法具有较高隐藏率和良好的不可感知性,并且水印的嵌入和提取过程十分方便快速,适合进行实时分析.     

音频压缩中3种整数型MDCT变换的比较

为了快速计算整数型改进的离散余弦变换(IntMDCT),构造了基于提升变换、模变换以及无穷范数旋转变换的3种计算12点IntMDCT的算法.首先将12点MDCT转化为6点Ⅳ型离散余弦变换(DCT-Ⅳ),并将后者分解为7个Givens旋转变换的乘积;然后分别利用提升变换算法、模变换算法和无穷范数旋转变换算法实现Givens旋转变换的整数型近似计算;最后,对这3种算法在语音信号无损和有损压缩中的运行速度和计算精确度进行比较.实验结果表明,在这3种算法中,基于模变换的IntMDCT算法的运行速度最快;基于无穷范数旋转变换的IntMDCT算法的计算精度最高,并在有损音频压缩中获得的信噪比最高.     

Research on digital watermark using pre-processing technology

0　IntroductionWiththeenhancementoftheflexibilityandmaturityofdigi talaudiotechnology ,protectingdigitalaudiocopyrighthasbecomeveryimportant.Toprotectthecopyrightofdigitalaudio ,encryptiontechnologyhasoccurred.Butwhendecrypted ,thedigi talaudioproductionwillbereplicatedwithoutanyloss.Digitalau diowatermarkingtechnologyassociatesthecopyrightinformationwithcontentsofthedigitalaudioproductionbyembeddinganin audiblesignatureintotheoriginalaudioproduction.Wemayidenti fythedigitalaudioproductionbyt…     

A novel frame error concealment scheme based on gain control for TCX audio codec

A novel frame error concealment scheme is proposed to improve the decoded audio quality of the receiver for transform coded excitation (TCX) audio codec. This scheme, which is a gain control approach based on the stability of linear predictive coding (LPC) filter, predicts the lost frames by utilizing the linear spectrum frequency and different continuous attenuation factor of different kinds of lost frames. Signal noise ratio (SNR) test and multiple stimuli with hidden reference and anchor (MUSHRA) test are conducted to evaluate the performance of this approach in adaptive multi-rate wideband plus (AMR-WB+) audio codec. Compared with the original frame error concealment scheme, our scheme achieves better audio recovery quality in AMR-WB+ audio codec.     

一种新的小波域正交数字水印方案

提出一种基于人眼视觉模型、 小波变换和正交向量的数字水印方案. 首先对原始图像进行8×8的分块, 然后对每小块进行小波变换, 进而对水印图像进行调制, 并加入到原始图像中, 形成带水印图像, 最后进行小波反变换得到含有水印的图像. 在水印检测过程中, 根据实际需要提出了非盲水印和盲水印两种检测方案. 根据正交向量的特点通过假设检验的方 法提取水印. 实验表明, 这种方法能有效检测出水印图像, 并对常见的水印攻击（如裁剪、 JPEG压缩等）具有良好的鲁棒性, 尤其对信号增强或减弱抗攻击性强.     

基于复Hadamard变换的盲数字水印算法

提出一种基于复Hadamard变换的盲数字图像水印算法．复Hadamard变换系数具有重要的半谱特性,利用复Hadamard变换这一独特性质嵌入一幅二值水印图案．为了增加水印的稳健性,采用（7,4）汉明编码将水印的校验图也嵌入到复Hadamard变换域中．特别是,水印图案的提取不需要原始图像．实验结果表明：这种方法对迭加噪声、JPEG压缩、滤波、剪切、图像增强、马赛克等常见攻击具有很好的稳健性。     

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.     

音频数据加密的二值音频可听密码方案

数字音频文件数据量大、相关性强、冗余度高,传统加密算法难以满足其实时安全性要求.针对此问题,根据人耳听觉特性提出了一种基于二值音频的可听密码方案.该方案借鉴图像半色调技术对秘密音频数据进行二值化处理,以降低音频信息的数据量;结合可视密码技术的(k,n)门限方案的基本阵对二值数字音频进行分存和加密,从而破坏了原始音频数据之间的相关性.在解密时只需同步播放任意k份秘密音频就可直接通过人耳听觉系统解密,少于k份的任意秘密音频同步播放不会暴露原始音频的任何信息.实验结果表明,加密后的音频具有良好的随机性和安全性.与原始秘密音频相比,恢复后的秘密语音虽有一些失真,但其语音内容易于辨识、可懂.     

基于FPGA的多路音频采集与接口系统设计与实现

在音频数据采集系统中,一般采用专用设计芯片实现,功能单一,且采集能力受限,接口模式固定。本文提出了一种多路音频数据采集和接口功能设计方案,借助FPGA设计技术对并行输入的4路16 k采样、8 bit精度的音频数据进行实时采样、缓冲,并且通过目前应用很广泛的McBSP数据接口输出,最终通过ModelSim软件进行系统仿真,调试并验证了该方案。所设计的系统是基于FPGA架构的模块化设计,具有很好的实时性和稳定性,层次清晰,便于修改和扩展,具有较好的工程应用和参考价值。     

基于混沌序列的视频图像数字水印隐藏与多分辨检测

基于混沌序列的优良性能和视频信号多分辨小波表示的特点,提出了一种视频图像混沌水印隐藏及其多分辨检测方法,首先利用小波变换对图像进行多级分解;其次将混纯 数字水印叠加在从低分辨率到主分辨率的主频小波系数里;最后进行逆小波变换生成水印图像,其特点是混沌水印安全性能高,不易破译,可以进行多分辨检测,节约计算量,实验表明,对于觉的图像处理和噪声干扰,多分辨检测方法极能识别隐藏的水印,具有很好的鲁棒性,而且     

DWT DCT QR结合的音频盲水印算法

为保护互联网中数字音像制品的合法版权,结合离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）、QR分解以及音频的特性,提出了一种针对音频的盲水印算法。首先对原始音频分段,然后对每个分段进行小波变换求得近似分量,再进行离散余弦变换,对低频部分进行QR分解,在QR分解后得到的上三角矩阵中嵌入水印信息。实验结果表明,该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能够承受高斯加噪、重采样、重量化、低通滤波、MP3压缩、裁剪替换等常见音频信号处理攻击。     

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.     

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.     

基于离散余弦变换和边缘检测的图像水印技术

作为信息隐藏在计算机多媒体领域的一个重要应用,数字水印技术使得人们能够在多媒体信息(如图像、声音、视频)中嵌入不可见的信息(水印).数字水印技术为多媒体版权保护提供了一个崭新的方法,近年来在国际上引起了人们极大的兴趣和注意,得到广泛的研究和应用.将离散余弦变换与图像边缘检测技术相结合,提出一种新的图像水印方法.实验表明,与传统Cox方法相比,这种方法在降低原始图像视觉失真和经攻击后水印图像失真两方面都达到较好的效果.     

一种有效的MDCT/IMDCT快速算法

提出了一种输入序列长度为N=5×2m的改进型的离散余弦变换（MDCT）的有效算法,可以有效减少数据量,提高计算机储存和运算效率.首先将序列长度为N的MDCT转化为N/2的离散余弦变换IV型（DCT-IV）,然后将后者转化为长度为N/2的离散余弦变换II型（DCT-II）,最后再通过加法和乘法运算实现快速计算过程.同时,分析该算法的算术复杂度.结果表明,较之传统方法,提出的算法能使常用窗型下的MDCT算术复杂度降低20%以上,实现了音频和语音编码领域的运算效率的提高.     

基于小波变换的数字水印算法设计

提出了一种基于小波变换域的盲检测数字水印算法.对载体图像进行二级小波变换,以一级小波变换中的水平细节子带系数为参考,自适应地调整同方向二级小波系数来实现水印信息的嵌入.实验结果表明,嵌入的水印具有较好的透明性和鲁棒性,并且可实现水印信息的盲提取.     

Watermarking on 3D mesh based on spherical wavelet transform

In this paper we propose a robust watermarking algorithm for 3D mesh. The algorithm is based on spherical wavelet transform. Our basic idea is to decompose the original mesh into a series of details at different scales by using spherical wavelet transform; the watermark is then embedded into the different levels of details. The embedding process includes: global sphere parameterization, spherical uniform sampling, spherical wavelet forward transform, embedding watermark, spherical wavelet inverse transform, and at last resampling the mesh watermarked to recover the topological connectivity of the original model. Experiments showed that our algorithm can improve the capacity of the watermark and the robustness of watermarking against attacks.