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。     

鲁棒的DCT域音频盲水印算法

选择合适的DCT系数嵌入水印,可以使鲁棒性和不可感知性达到很好的平衡。为了找到这个系数,利用人耳听觉的频率掩蔽效应分析了DCT系数的听觉容差,发现直流系数具有最大的听觉容差,非常适合嵌入水印。提出了一种新的通过改变DCT直流系数的音频盲水印算法。实验结果表明,嵌入水印后的音频文件具有良好的不可感知性,与其它DCT算法得到的水印文件比较具有更强的鲁棒性,能够抵抗噪声、低通滤波、重采样、回声和Mp3压缩等的攻击。     

基于离散余弦变换的盲水印算法研究

基于离散余弦变换(DCT)方法对水印算法进行了研究,提出一种新的将水印嵌入到分块DCT相位成分的盲水印算法.引入了局部峰值信噪比来确保嵌入水印的不可见性,同时根据混沌系统对初始条件极度敏感的特点,以一维混沌映射的初始条件作为密钥,由产生的混沌序列来确定水印嵌入的子块位置,进而提高算法的安全性.仿真结果表明:采用该算法实现的水印对常见的处理和几何变换具有很好的鲁棒性.     

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.     

一种基于离散小波变换的盲水印算法

使用二值图像为水印，给出了一种检测时无需原始图像的盲水印算法。实验证明，该算法满足不可感知性，并对噪声、滤波等图像处理有一定的健壮性。     

一种基于小波变换的盲水印检测算法

提出一种在图像经小波变换后的小波系数上处理数字水印的方法，该水印的检测算法是用神经网络方法来实现，实验表明了水印具有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的数字图像盲水印算法

数字水印技术是近年来图像保护技术研究领域的一个热点,小波变换以其良好的空频特性及与图像编码标准JPEG2000的兼容性,使得小波域水印更具鲁棒性,以及更大的嵌入容量.本文就小波水印的特点、基本算法、实验鲁棒性的结果等进行综述,实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性和安全性,适用于数字图像的版权保护.     

基于DWT的双重数字音频盲水印算法

针对单一水印存在的问题,设计了一种基于DWT的双重数字音频盲水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将原始音频信号分段,采用不同的嵌入策略平衡水印透明性和鲁棒性之间的矛盾,把水印信息分别嵌入到经过四层小波变换的高、中频分量中,水印的提取不需要原始音频信号和原始水印,实现了水印的盲检测. 实验结果表明,水印的透明性很好,在抵抗重采样、滤波、噪声干扰以及压缩等多种攻击时具有良好的鲁棒性.     

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.     

基于奇异值分解与小波变换的盲数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法。对载体图像的二级DWT后的低频子带LL2进行2×2分块,对每一小块进行SVD分解,根据二值水印信息,采用量化步长S量化每小块的最大奇异值,将水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,该算法可以有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、滤波攻击、缩放攻击、JPEG压缩攻击等。     

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 .     

倒谱域自适应音频水印算法

为了更好地平衡水印系统的鲁棒性和不可感知性,基于人类听觉感知特性提出了掩蔽度的概念,依据音频信号掩蔽度的大小,选取嵌入帧和调整嵌入强度.针对音频信号倒谱变换后倒谱系数的特征,采用统计均值的调制方法,实现了水印的嵌入位置和嵌入强度两方面的自适应嵌入.在保证水印的不可感知性的情况下,鲁棒性得到了更大的提高.仿真实验证明,该水印算法能经受住包括时间缩放(Time-Scale Modification)和随机剪切(Random Cropping)两种具有挑战性时域同步等大部分攻击,表现出很好的鲁棒性.与SMM(Statistical Mean Manipulation)算法相比,比特误码率BER(Bit Error Rate)至少提高0.25%,随机剪切3(5×1000)提高了28.5%.     

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.     

基于整型小波的数字音频二维水印嵌入算法研究

提出了1种将灰度图像（即二维水印）嵌入到原始音频中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：（1）引入快捷而无损的整型小波变换理论,降低了舍人误差,提高了数字水印的嵌入与检测速度;（2）采纳分段变换及整体修改策略,增强了数字水印嵌入的稳定性;（3）首次以灰度图像作为数字水印,不仅数据容量大,而且更具层次感和多样性;（4）以保证透明性和鲁棒性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测,仿真实验表明：所提出的算法不仅具有较好的透明性,而且对诸如重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于正交随机空间投影的数字音频扩谱水印

数字音频水印是在原始音频样本中嵌入加密的标志信息以实现音频内容的注释和版权保护．对于任何一种音频水印的算法，必须满足水印的透明性和鲁棒性两个基本要求．提出了一种新的基于正交随机空间投影的数字音频扩谱水印算法．它将音频样本的中频子带重新排列成MxN的矩阵形式，并投影到随机的正交子空间上，然后将扩谱后的水印序列嵌入到相应的投影系数中．为了避免产生听觉上失真，算法中利用心理声学模型控制水印产生的听觉噪声．水印的检测过程可以通过扩谱序列的相关进行盲检测．实验结果表明采用该算法能够很好地保证水印在听觉上的不可觉察性，与现有的数字音频水印算法相比，该算法对数字音频信号的压缩、滤波、加噪声和加入回波等处理具有更好的鲁棒性．     

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.     

基于内容的自适应量化数字音频盲水印算法

现有量化调制音频水印技术普遍采纳了均匀量化策略,其不仅需要结合大量实验确定量化步长。而且难以保证不可感知性与鲁棒性的良好平衡．以模糊聚类分析理论为基础．提出了一种自适应量化小波域数字音频盲水印算法．该算法能够结合数字音频局部特征．利用模糊聚类分析自适应确定量化步长,并在小波域内将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明,所提出的算法不仅具有较好的不可感知性．而且对于叠加噪声、重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩等音频处理与攻击均具有较好的鲁棒性．