一种新的自适应扩频数字音频水印

水印技术已经在多媒体版权保护中得到广泛的应用。针对扩频相关性检测模型在实际应用中的问题--短时均值和方差不满足假设,导致检测正确率降低,通过在MCLT变换域嵌入扩频水印,提出了一种新的嵌入强度自适应和检测期望自适应的水印算法。以期获得更高的检测正确率和较好的稳健性,隐蔽性。实验结果表明文中所提出的方法能在人耳不易察觉的情况下消除这种相关检测干扰,并有效抵抗攻击,有很高的检测正确率,对扩频音频水印有一定的参考价值。     

一种新的基于小波域的灰度水印嵌入算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已受到越来越多的关注．为保证水印的鲁棒性，利用人类的视觉特性，提出一种基于离散小波变换的数字水印技术，并给出了攻击分析．分析中，采用灰度图像作为数字水印，使其具有二维信号可视化的优点．实验表明，该算法能够经受住噪声、高斯滤波、压缩、直方图均衡化、增加对比度等的处理，具有较强的鲁棒性，是一种行之有效的水印嵌入方法．     

一种新的多重水印算法

水印对多种攻击的鲁棒性仍然没有得到很好的解决.针对单一水印在受到多种攻击时无法保证足够鲁棒性的问题,提出了一种DCT域的多重鲁棒水印算法.首先对原始图像进行采样,并把图像分成两组,采用两种不同的调制方式,即抖动调制和基于选择块的DCT系数调制嵌入有意义的二值图像水印.与已有算法相比,加水印图像可以获得更好的质量.在DCT的不同频率分量中嵌入水印,保证了水印图像在受到常见的各种攻击之后至少有一个清晰可见.实验结果表明了算法能有效地抵抗常见的信号处理攻击,并且当存在多种攻击的时候,至少有一个水印图像清晰可见,从而为版权保护提供证据.     

一种新的自适应非线性卡尔曼滤波算法

为避免由于系统噪声统计特性不准确所导致的滤波性能下降问题,改进了一种基于新息的系统噪声方差调整方法,并将其与扩展卡尔曼滤波、Unscented 卡尔曼滤波和差分滤波相结合,形成自适应非线性卡尔曼滤波.将此方法应用到非线性测量光电跟踪系统中,并与采用基本非线性卡尔曼滤波进行性能对比.仿真实验结果证明该方法可以实时调整系统噪声方差,有效地避免由于系统噪声统计特性不准确所带来的滤波性能下降的问题,而且其性能明显优于基本非线性卡尔曼滤波.     

一种非对称鲁棒性盲水印算法

针对数字图像版权保护，提出一种非对称鲁棒性盲数字水印方法。通过将水印嵌入到最少受图像改变影响的子空间，使嵌入水印具有鲁棒性，且通过对特征子空间的选取限制，使算法具有较高的检测概率和安全性以及较低的虚警概率。同时，水印嵌入矩阵与提取矩阵不同，它可公开除密钥外的所有其它的信息，而且能实现水印盲提取。实验结果证明了该算法的鲁棒性。     

基于块分类的自适应视频水印算法研究与实现

视频水印是在对数字视频进行保护的一种技术,所采用的算法众多,主要通过DSP芯片来实现,将就如何在DSP芯片上实现基于块分类的自适应视频水印算法进行内容设计,流程设计以及DSP编程实现技术。     

印刷品水印图像的半色调算法比较

对Bayer抖动、误差扩散和绿噪声3种半色调算法进行了分析比较。利用离散小波变换将水印信息嵌入宿主图像,采用峰值信噪比对3种算法生成的半色调图像质量进行客观评价;用归一化相关系数衡量半色调图像提取的水印质量;以Matlab程序运行时间判断3种算法的计算效率;同时,结合人眼视觉对半色调图像质量进行主观评价。综合各种评价,结果表明:误差扩散是最适合小波水印图像的半色调算法。     

基于二值离散运算的自适应数字图像水印算法

论文提出了一种在小波变换域内基于二值离散运算的自适应数字图像水印算法.算法利用人眼视觉掩盖特性,根据要嵌入的伪随机数水印长度自适应地选择原始图像小波逼近子图中纹理信息丰富的图像子块,通过对这些图像子块系数的二值离散修改实现水印的嵌入,水印检测无需原始图像.由于水印的嵌入与检测是基于二值离散运算,所嵌入的水印具有很理想的鲁棒性,能免疫于常规图像处理方法的有限攻击.同时,嵌入的水印具有理想的隐蔽效果,完全满足水印不可觉察性要求.     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系，提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法，并进行了计算机仿真．结果表明，该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外，其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSI—MS算法。     

HVS的DWT域半脆弱水印算法

提出了一种用于图像内容认证的半脆弱水印嵌入和提取算法,该算法结合了一种新的人类视觉模型和图像DWT小波分解,提取水印信息时不需要原始载体图像.仿真实验表明,该算法不仅具有较好的透明性,能够抵抗一定的JPEG压缩,而且对恶意篡改有较好的脆弱性.     

一种应用心理声学模型的鲁棒音频水印算法

数字水印技术作为一种版权保护的重要手段得到了广泛的研究和应用。文中提出了应用心理声学模型对音频进行逐帧分析、自适应地选择水印嵌入位置的算法框架,并在此基础上应用了一种音频频域子带能量量化的水印算法。这一框架对有效地控制听觉透明性和MP3鲁棒性有指导意义。实验证明在保证较高的听觉保真度的同时,算法对各种攻击手段具有满意的鲁棒性。     

基于量化步长线性预测和BFOS算法的MPEG-4AAC量化

MPEG-4 AAC的编码性能很大程度上依赖于量化模块的编码效率和收敛速度,但其常用的基于双循环搜索结构的率失真控制器引起编码器性能较差,尤其在低码率时更为突出。提出一种新的量化优化算法。新方案采取单循环结构,用前面数帧的量化信息对当前帧的初始量化步长做线性预测,再用接近最优比特分配的BFOS算法控制量化步长的调节。仿真证明新方案的编码性能明显优于MPEG-4 AAC VM,对比BOFS算法,运算量得到极大降低。     

基于云模型的音频水印技术

提出了基于云模型的音频水印技术.本文利用云模型的随机性和模糊性,设定云模型的参数作为密钥,通过正向云发生器产生水印信息,水印映射到坐标轴上是一幅云图.采用小波域自适应量化的方法,根据嵌入位置的不同选择不同的量化系数,将水印嵌入到载体音频中,提取时既可以对云进行视觉上的判断,又能通过逆向云发生器得到云模型的参数,并且给出了定量判断的方法.实验结果表明,基于云模型的音频水印具有较高的鲁棒性和不可感知性,可有效保护音频作品的版权.     

Robust watermarking technique for digital images utilizing the invariant relation of vector quantization indices

Abstract

The digital property of multimedia has received significant attention in recent years. Robust watermarking of digital images and video for copyright protection is an important and challenging topic. In this paper, a watermarking method is presented which is based on vector quantization (VQ). In the proposed method, the watermark is related to the codebook that is permuted by an owner-specific random sequence. Also, the extraction of the watermark does not require the existence of the original image. The proposed method exploits the relation of VQ indices to provide the property of invisibility and robustness for various attacks. The experimental results in this work demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于LabVIEW平台的ABX测试系统

讨论了一种基于LabVIEW平台，用于测试人耳对音频信号失真程度主观评价的ABX测试系统。该系统人机界面友好，提供了一个用于测试音频信号失真是否能被人耳识别的音质测试平台。该系统可用于对音频水印算法以及音频信号和语音编码等系统的性能评价。     

Digital watermarking based on fractal image coding

Abstract

With advances in computer network and multimedia technology, digital media are rapidly proliferating, and thus the issue of copyright protection for electronic publishing is receiving great attention. To achieve the goal of copyright protection, the digital watermarks are used to identify the owner of a certain image, so as to prevent illegal copying. Digital watermarking is the technique that embeds an invisible signal including owner identification and copy control information into multimedia data such as audio, video, and images. A new digital watermark approach based on fractal image coding is proposed in this paper. We present a way to use the fractal code as a means of embedding a watermark into image. The proposed approach has been shown to be resistant to general attacks, like StirMark. Moreover, someone who owns the decryption key can simply extract the digital watermark from the watermarked image without resorting to the original image.     

Wavelet‐based adaptive vector quantization for still‐image coding

Wavelet transform coding (WTC) with vector quantization (VQ) has been shown to be efficient in the application of image compression. An adaptive vector quantization coding scheme with the Gold‐Washing dynamic codebook‐refining mechanism in the wavelet domain, called symmetric wavelet transform‐based adaptive vector quantization (SWT‐GW‐AVQ), is proposed for still‐image coding in this article. The experimental results show that the GW codebook‐refining mechanism working in the wavelet domain rather than the spatial domain is very efficient, and the SWT‐GW‐AVQ coding scheme may improve the peak signal‐to‐noise ratio (PSNR) of the reconstructed images with a lower encoding time. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol 12, 166–174, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/ima.10024     

TCM模型的自适应硬判决量化算法

在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化(HDQ)以及软判决量化(SDQ),SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区(deadzone)的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型(Transparent Composite Model)的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.     

基于神经网络和线性像素置换的颜色量化

本文提出了一种新的彩色图像量化算法.它是一种基于自组织神经网络和线性像素置换的后聚类算法.线性像素置换是一种均匀选取图像中的像素的方法.根据线性像素置换确定改进的自组织神经网络的初始权重向量和训练样本集.选取部分样本参加训练加快训练过程.实验结果表明,与其它量化优化算法比较,本文提出的算法在量化图像质量和算法效率方面均有明显提高,而且不依赖于算法的初始条件.