纠错编码和自适应量化的同步音频水印研究

利用混沌动力力学系统中的Logistic映射对水印图像进行置乱处理,并对其采用纠错编码技术,同时引入嵌入同步信号的思想,利用同步信号定位水印的嵌入位置,根据人耳的听觉特性,采用自适应量化调制策略将水印信息嵌入到DCT域系数中。实验结果表明：该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对诸如低通滤波、有损压缩、重采样和剪裁等攻击均具有较好的顽健性。     

一种基于小波域均值量化的音频数字水印算法

在音频文件里嵌入图像水印信息,极有可能引起音频质量的下降。该文首先利用Chebyshev混沌扩频原理对二值图像进行置乱,然后对音频信号进行小波变换,选取小波系数的低频部分来嵌入水印,再对小波系数进行均值量化,通过合理地确定量化步长从而实现在音频文件中嵌入图像水印信息。实验证实具有较好的鲁棒性和不可感知性。     

基于听觉特性的DCT域数字音频水印算法

提出一种基于听觉掩蔽效应和量化的DCT域音频水印嵌入方案,根据人耳的生理听觉特性,计算音频信号的掩蔽阈值,对获取的中低频系数量化后嵌入数字水印图像,量化步长由掩蔽阈值自适应控制,并且水印的提出和检测都不需要原始数字音频信号的参与。实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性,并且对压缩、滤波等操作具有较强的鲁棒性。     

奇偶量化的抗同步攻击音频水印方案

提出一种基于奇偶量化的音频水印算法,算法具有如下特点：（1）在音频信号的时间域上检索满足条件的同步信号区,同步信号区是一段具有一定长度且能量较大的音频信号;这种时间域上的同步检索具有较高的效率;（2）水印图像划分成若干块,把每一个水印分块及其分块编号嵌入在一个同步信号区的小波变换低频系数上,水印图像划分成分块循环嵌入到检索到的同步信号区,当含水印的音频信号被裁剪后,可以确保在其他音频段提取出正确的水印分块;（3）水印检测不需要参考原始音频信号,是一种盲检测水印算法。仿真实验证明了算法对常见的音频信号处理具有较好的鲁棒性和不可感知性,对同步攻击、抖动攻击具有很好的鲁棒性。     

一种基于倒谱变换的自同步音频水印算法

本文提出了一种基于倒谱变换的自同步数字音频水印算法。算法对音频载体分段后,将同步码嵌入到时域上,将水印信息嵌入到变换域上。水印的提取不需要原始音频信号,是一种盲水印算法。实验结果表明,嵌入后的水印不仅具有很好的不可感知性,而且对添加噪声、重新采样、低通滤波、重新量化和剪切攻击也具有很好的稳健性。     

采用量化嵌入的二元纯位相滤波器图像水印

二元纯位相滤波器数字图像水印算法将图像离散Fourier变换的相位信息作为水印嵌入到其相应的幅值中,较好地实现了图像自认证。研究了通过量化幅值实现水印嵌入,讨论了根据嵌入水印的各幅值系数所处的频率位置调整量化步长,以及在低频域量化嵌入水印。理论分析和实验结果表明,通过量化幅值嵌入水印,可有效改进算法的灵活性、安全性、水印不可感知性和检测有效性,并且在一定程度上提高了抗JPEG压缩性能。     

基于混沌映射的改进奇偶量化水印算法

提出了一种基于混沌映射的改进奇偶量化水印算法。算法首先使用混沌序列对待嵌入水印信号进行混沌调制,再经过散列处理的序列定位嵌入的图像块位置及小波系数坐标,运用奇偶量化法嵌入水印信号。在充分考虑了人类视觉系统掩蔽特性的基础上,根据图像本身性质调节量化步长的大小,从而保证了算法的自适应性。而且,考虑到离散小波变换的特性,嵌入水印的位置仅在图像的中频子带。实验结果证明,算法具有更高的不可见性和鲁棒性,可以抵抗较高的压缩攻击。     

一种基于HVS的小波域水印算法

将有意义的二值图像作为水印图像,运用Arnold变换进行置乱加密,结合人眼视觉系统特性(HVS),对栽体图像小波系数进行计算以得到自适应的量化步长,以该步长对水平子带HL和垂直子带LH的小波系数进行量化,并把量化误差平均分配到这两个系数上,在保证嵌入强度的同时减少图像失真.水印提取时不需要原始载体图像和水印.实验结果证明本文提出的水印算法具有较好的不可见性和鲁棒性.     

基于小波包变换的图像数字水印算法

提出一种基于小波包变换和人类视觉特性的自适应盲水印算法。该算法选择原始图像小波包变换的中频子带进行嵌入,提高了水印的容量和不可见性;采用双极性量化方法嵌入水印,根据嵌入强度自适应地确定量化步长,提取时无需使用原始图像。实验证明该算法对常见的图像处理攻击具有良好的鲁棒性,同时也很好地保证了水印的不可见性。     

一种基于均值量化的抗去同步攻击数字水印算法

基于量化调制的音频水印方案以其原理简单、操纵灵活等特点,已引起人们广泛关注,但现有方案不同程度地存在鲁棒性较差等不足之处.结合音频统计均值稳定特性及同步码技术,提出了一种新的数字音频水印嵌入算法,该算法选取稳健的16位巴克码作为同步标记,通过量化音频样本统计均值嵌入同步码,同时结合听觉掩蔽特性量化低频小波系数平均值嵌入数字水印.仿真实验结果表明,本算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常规信号处理(MP3压缩、低通滤波、添加噪声、均衡化等)和去同步攻击(随机剪切、幅度缩放、抖动等)均具有较好的鲁棒性.     

基于人工神经网络的数字音频水印算法

提出了一种新的基于神经网络训练学习的数字音频水印算法 ,采用本算法在一段数字音频数据中隐藏了一幅不可感知的二值图像 .通过后向传播算法的神经网络训练出模板信号与嵌入了水印信号的音频之间的关系特征 ,由于神经网络具有学习和自适应的特性 ,通过训练后的神经网络几乎能够完全恢复嵌入到音频中的水印数据 .通过仿真实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性和抵抗常用的信号处理方法的处理的能力 ,特别是在水印检测时不需要原始的音频信号 .     

A perceptible watermarking algorithm for audio signals

This paper proposes an unconventional method for removable audible watermarking system based on the requirements of a promising application .Given an audio file, the system makes some part of file available for preview and perceptual watermarking on the remaining portion. The watermark is embedded into selected DCT coefficients of host audio signal so that the signal to noise ratio is maintained at a level which is audibly annoying to human auditory system. An issue that arises here is generating huge number of copies of the audio file which are audibly similar and numerically different. Once the audio file is decoded using the secret key a new watermark is embedded in the audio that is perceptually transparent to the human auditory system. Hence this double watermarking i.e. imperceptible and perceptible watermarking provides a novel prototype for digital right management control. The subjective quality tests and robustness tests indicate that the audio quality is excellent and is robust to signal processing attacks.     

基于m序列的音频水印隐藏算法

该文提出基于m序列的音频信息隐藏算法,将需要隐藏的水印信息进行m序列的扩展;对数字音频信号进行分段离散小波变换,最后将经过调制的水印信号嵌入到二层小波变换的中频系数中。在接收端,利用盲检测可以精确地提取水印信号。实验仿真结果表明:算法对原始载体音频信号的影响极小,具有较好的鲁棒性和透明性。     

基于支持向量机(SVM)的数字音频水印

提出了一种新的基于支持向量机（support vector machine,SVM）的数字音频水印算法．主要思想是在宿主音频中嵌入一段模板信息,定义模板信息与宿主音频之间的一种对应关系．将水印的检测问题转化为一个可用SVM处理的二分类问题,利用SVM对先验知识（对应关系）的学习,以达到对未知数字音频水印的正确分类检测．仿真实验结果表明,该数字音频水印具有较强的健壮性和不可感知性,在受到MP3压缩、低通滤波、重采样／量化、噪声干扰等常用信号处理方法的处理后,能正确检测出水印,同时在水印检测时不需要原始音频,实现了水印的盲检测．     

基于DCT变换及SVD处理的音频数字水印算法

提出了一种基于离散余弦变换及奇异值分解的音频水印算法。首先对二值水印图像进行奇异值分解求出奇异值,然后对所得奇异值进行基于音频信号变换域性质的调制,并对音频信号进行离散余弦变换并计算水印嵌入点,最后将经过调制的水印信号嵌入。仿真试验证明这种自适应音频数字水印算法具有稳健性和不可觉察性。     

基于经验模式分解的音频水印算法

针对传统基于经验模式分解(EMD)的音频水印算法鲁棒性不强的问题,提出一种基于固有模态函数(IMF)极值的盲音频水印算法.首先对音频信号进行分帧,每个音频帧经过EMD后得到IMF; 接着利用均匀量化的方法将水印信息和同步码嵌入到最后一个IMF的极值中.所提算法的数据嵌入率是46.9~50.3 b/s,且携水印音频保持了原始音频的感知质量.对携水印音频进行加噪、MP3压缩、重新采样、滤波、剪切和重采样攻击后,提取出的水印信息变化不大,算法鲁棒性较好.与时间域和小波域算法相比,提出的算法在保证高数据嵌入率的同时,可以抵抗32 kb/s的MP3压缩攻击.     

自适应小波域数字音频水印嵌入算法研究

以整型提升小波变换、人类听觉掩蔽特性、数字音频局部邻域特性为基础，提出了一种自适应小波域数字音频水印嵌入算法，该算法具有以下特点：（1）结合人类听觉系统的掩蔽特性，实现了水印嵌入位置的自适应确定；（2）引入了高效的整型提升小波变换；（3）利用数字音频的局部邻域特性，实现了数字水印嵌入深度的智能调节；（4）数字水印信息的提取不需要原始音频信号．对比实验表明：该自适应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（特别是叠加噪声与低通滤波）。     

基于小波域低频系数的自适应数字音频水印算法

水印嵌入强度是影响水印鲁棒性的重要因素。该文设计了一种基于小波域低频系数自适应数字音频水印算法,利用混沌序列对水印加密,再将原始音频信号分段,对每段音频信号进行小波变换,嵌入强度由每段低频系数与低频系数最大值的比值自适应的选取,最后将水印嵌入到各段的低频部分。实验结果表明,水印在抵抗各种通用的音频处理和攻击(如高斯噪声、MP3压缩、重采样等)方面具有良好的鲁棒性。     

基于局部极值点的音频盲水印算法

该文提出了一种新的音频水印算法。它充分利用了离散小波变换的多分辨率特性,在小波变换的细节部分搜索局部极值点,通过修改局部极值及其相邻点的幅度值,实现水印信息的嵌入。水印检测不需要参考原始音频。实验结果证明了该算法的鲁棒性和不可感知性。