一种基于基音周期估计的音频水印算法

提出了一种水印信号与载体信号均为语音的数字音频水印算法．主要由用混沌序列对音频水印加密，基于载体信号基音周期估计确定水印嵌入位置和根据量化步长△确定水印嵌入强度等关键步骤所组成．仿真结果表明，该算法不仅具有较好的透明性，而且也对叠加噪声、低通滤波、重新采样等攻击具有较好的鲁棒性．     

一种基于小波变换的同步音频水印算法

提出了一种基于小波变换的同步音频水印算法.该算法具有以下特点:(1)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.同步信号嵌入时域,用于提高搜索效率;同时又再次嵌入在小波变换域,用于提高其正确性.(2)根据音频的局部相关特性自适应确定量化步长,并将水印信息量化嵌入到小波变换域的低频系数中.仿真实验表明:该同步自适应音频水印算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如低通滤波、有损压缩、重采样等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于心理声学模型数字音频水印算法

提出了一种将心理声学模型和小波变换、离散余弦变换相结合的数字音频水印算法,根据人耳听觉系统的掩蔽效应,计算载体音频信号的掩蔽阈值.为了消除图像水印的像素相关性,首先对水印图像进行置乱,以增强水印信号的安全性.然后将水印信号嵌入到小波变换近似分量的DCT变换域中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.仿真实验结果表明:该算法隐藏水印具有很强的不可感知性;叠加了水印的音频信号对数据压缩、加噪、重新采样、重新量化、低通滤波等常用的音频信号处理技术具有很好的鲁棒性.     

一种自适应音频双水印算法

提出了一种自适应音频双水印算法,算法既能对音频作品的版权进行保护,又能有效地证明其真实性,检测是否遭到篡改.该算法具有以下特点:⑴连续多次嵌入鲁棒水印,以提高水印提取的正确率,增强水印的鲁棒性,嵌入次数根据音频信息量自适应调整;⑵使用不同的量化算法嵌入不同作用的水印;⑶嵌入强度根据音频自身特征选取;⑷在提取水印的过程中不需要原始音频的参与.仿真实验表明:该双水印算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较好的鲁棒性和敏感性.     

基于声道低频能量比的自同步数字音频水印算法研究

目前数字音频水印算法,未曾在音频中嵌入同步信号,导致嵌入水印的音频存在不可感知性、抗攻击性和鲁棒性等性能差问题,为此提出基于声道低频能量比的自同步数字音频水印算法研究。采用降维和加密的方式,预处理数字水印;分段处理数字音频,并嵌入同步信号,采用声道低频能量比技术,将数字水印图像,嵌入数字音频;设计水印图像提取步骤,提取水印图像。实验结果表明,确定数字音频攻击方式,不可感知性、抗攻击性和鲁棒性等性能指标的计算公式,对比3组算法的不可感知性、抗攻击性和鲁棒性,此次研究的自同步数字音频水印算法,具有较优的不可感知性、抗攻击性和鲁棒性。     

基于音频特征的自适应数字盲音频水印算法

提出了一种基于音频特征的自适应盲音频水印算法:使用Logistic混沌二进制序列对水印进行加密,通过对音频帧的过零率及短时能量的分析,选取适当的阈值,确定嵌入水印的帧,并对选定音频帧整合分段后进行小波变换,同时采用能量动态调整自适应确定嵌入强度的方法,计算每段音频的近似分量的平均能量,结合基础嵌入强度,得音频帧中嵌入水印.实验结果表明:该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性,具有一定的实用性.     

基于范重心的自适应量化音频盲水印算法

为了实现数字音频版权保护,利用音频信号低阶统计量的稳定性和离散余弦变换的去相关性,设计了一种基于范重心的自适应量化音频盲水印算法。原始音频信号按固定长度分帧,计算分帧音频范重心坐标并确定水印嵌入候选区域,水印信息自适应量化嵌入选中的离散余弦变换中低频系数。实验结果证明:该音频水印算法具有鲁棒性和有效性,同时密钥的使用保证了算法的安全性。     

基于视觉特性的自适应图像水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于人眼视觉特性和小波变换的图像水印嵌入方法.首先,通过混沌映射对二值水印进行置乱处理,然后,运用量化方法把水印自适应地嵌入小波变换系数中,且量化步长是根据图像局部相关特性和人眼视觉特性动态地进行调整.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性和安全性,而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强等攻击均具有较好的鲁棒性.     

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。     

数字媒体版权认证的图像水印算法与检测技术研究

本文提出了基于组合优化的数字水印嵌入方法,提高了水印算法的鲁棒性.基于QIM的数字水印嵌入算法虽然复杂度较小、鲁棒性较好,但是QIM算法未考虑对比度掩蔽特性,使用的是固定量化步长,导致此算法在局部区域的不可见性较差且对数值测度的变化非常敏感.为改进这一缺陷,本文根据Watson视觉模型采用自适应量化步长的方法,能随量化值变化而发生相应的变化.实验结果表明,该水印算法能在不可感知的前提下,对于一些常见的攻击(剪切、50%缩放、椒盐噪声和中值滤波等)具有较好的鲁棒性.     

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。     

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.     

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EVD变换的鲁棒音频水印算法

常见的数字信号处理往往会改变音频信号的高频分量并引入随机噪声,并且易造成数字水印信息的位置改变. 提出了一种新的数字音频水印算法. 在该算法中, 原始音频被分为两部分: ① 运用量化索引调制来嵌入伪随机序列生成的二值同步码; ② 利用特征值分解(eigenvalue decomposition, EVD)方法先对离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)低频系数进行变换, 然后在生成的对角阵中用量化索引调制嵌入水印信息. 实验结果表明, 在确保不可感知性和较强鲁棒性的前提下, 可大幅度提高水印嵌入容量, 达到172 bit/s.     

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.     

基于离散余弦变换语音水印算法的研究和实现

作为信息隐藏技术中的数字水印技术是信息时代的一个热门研究课题,语音水印技术由于受到人听觉特性的限制,使得传统数字水印技术在实现上有一定难度.提出并实现了一种基于均值量化的DCT域语音水印算法,将置乱技术、均值量化技术引入传统的DCT域语音水印算法中,有效提高了语音水印系统的透明性、安全性及鲁棒性.