基于零水印和认证水印的双水印方案

为解决高值图像同时具有版权保护和内容认证需求的问题，提出了基于零水印和认证水印的双水印方案。实验表明，该方案具有篡改敏感度高和水印鲁棒性强的特性，性能可靠，可以同时实现对高值图像的版权保护和内容安全认证。     

基于分块DCT和量化的图像盲水印算法

当前基于离散余弦变换(DCT)的图像数字水印方法大多为非盲的，水印一般嵌入DCT的中低频系数中，但却把DC分量排除在外。该文提出了一个基于分块DCT和量化的图像盲水印算法，将水印根据量化策略嵌入块DCT系数的DC分量中。该算法思想简单，步骤简便、容易实现。实验结果表明，该算法对嵌入的水印具有很好的透明性，对常见攻击如重采样、颜色抖动、平滑、加噪声和JPEG压缩等具有很强的稳健性。     

基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏

提出了基于整数小波阈值嵌入的无损数据隐藏方法。在图像的小波子带系数的最低位（LSB）嵌入隐藏数据，将数据嵌入到小波CDF(2,2)的高频子带系数中，符合人的视觉系统原理(HVS)。并使用直方图调整的方法防止溢出。小波阈值嵌入利用阈值T控制小波系数在最低位是否插入隐藏数据。该方法嵌入数据容量大(相同PSNR)，PNSR高(相同容量）。通过对CorelDraw图像库1096幅图像测试，证明了提出的方法是有效的。     

一种基于四叉树和变换域的渐进水印方案实现

数字图像、音频和视频等多媒体数字产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法。数字水印技术则为上述问题提供了一个有效的解决方案。数字水印技术将数字、序列号、文字、图像标志等版权信息嵌入到多媒体数据中,以起到版权保护、秘密通信和产品标识等作用。文中针对JPEG2000的渐进压缩编码特性,利用四叉树编码算法和变换域数字水印算法在JPEG2000中实现了一种渐进水印方案。此方案在VC6.0中实现,根据实验结果,证明该方法是有效的并且对原有的JPEG2000编解码过程基本没有增添复杂度。     

一种可压缩的(r,n)门限秘密图像共享方案

提出了一种可压缩的(r,n)门限秘密图像共享方案,Shamir的门限方案是该方案的基础,它可以克服VSS方案的缺点,并能把影子图像压缩成原秘密图像大小的1/r;当所有像素灰度值小于250时,恢复图像和原秘密图像一样。随后对该方案进行改进,使其在有像素灰度值大于250的情况下,可获得无质量损失的恢复图像。     

数字水印综述

数字水印将感觉不到的信号嵌入到声频、视频和图像中以实现不同的目的.例如：添加标题和版权保护.首先介绍了有关数字水印的基本原理、重要属性及其主体框架.然后,将数字水印按不同角度划分为不同种类.讨论了各种各样的数字水印算法以及数字水印在不同领域的应用,并简要介绍了对数字水印的攻击.最后,给出了数字水印当前的研究现状和发展形式及前景.     

一种新颖的音频双水印算法

论文提出一种既能对音频作品进行版权保护又能对其进行内容认证的音频双水印算法。首先对音频信号进行整数小波分解,然后对低频系数运用零水印技术构造鲁棒水印,达到对音频作品进行版权保护的目的。同时对整数小波分解后的高频系数进行量化处理生成脆弱水印,达到对音频作品进行内容认证的目的。实验表明,双水印系统中的鲁棒水印对常见的音频水印攻击具有较强的鲁棒性,脆弱水印对滤波等常见的信息处理具有很强的敏感性。     

数字水印技术在软IP核保护中的应用

电路软核因费用较低和使用灵活而得到越来越多的应用,但目前的大部分加密方式不适合软核.介绍了一种适用于软IP核设计开始时采用的数字水印嵌入方法,并以4-2编码器为例说明数字水印嵌入软核的方法,并对水印化后电路的性能和开销进行了分析和实验.     

双耦合电感二次型高升压增益DC-DC变换器

提出一种双耦合电感单开关二次型高增益变换器。在传统单开关二次型Boost变换器拓扑的基础上,在前级Boost电路单元引入耦合电感,输出端叠加以提升变换器的升压增益特性;同时,通过在后级Boost电路单元引入耦合电感,进一步减小开关管的电压应力。此外,采用无源无损吸收电路抑制了开关管两端的电压尖峰,从而可选取低导通电阻、低电压等级的MOSFET以降低开关管的导通损耗,提高了变换器的效率。文中详细分析了变换器的工作原理及工作特性,最后通过搭建一台200W、18V/200V的实验样机,验证了理论分析的正确性。     

Broadband matching via reflection function optimization

In this paper, a practical approach is presented for designing broadband matching networks via reflection function optimization. In the proposed algorithm, the input or output reflection function of the matching network is expressed in terms of three real polynomials describing the matching network, load and generator reflection coefficients. Next one of the polynomials is optimized to get minimum reflection function values in the passband. Then matching network topology and element values are obtained via the formed input reflection coefficient expression. Two examples are presented to explain the usage of the new approach. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.