基于量化的小波域自同步数字音频水印算法

提出了基于离散小波变换的音频水印算法,与以往的音频水印算法相比,对DWT域的低频系数进行量化,具有较强的鲁棒性. 算法中引入了同步信号的思想,利用同步信号定位水印的嵌入位置. 实验表明,该算法对抗噪声、有损压缩、重采样攻击具有良好的性能.     

基于信噪比的自适应小波域音频水印算法

信息隐藏是信息安全的一个新的重要内容,这里研究了语音信号中嵌入图像水印的技术,提出了利用信噪比(SNR)确定伸缩因子的加性音频水印算法.通过将水印图像降维处理,嵌入到原始语音信号的小波变换域中.根据信噪比自适应调整伸缩因子的值,更改不同音频数据段的水印嵌入强度.实验表明,采用本方法的水印在听觉不可察觉情况下,对重采样、剪切、低通滤波、噪声干扰、MP3压缩等操作具有很强的稳健性.本算法优于未采用信噪比的水印算法,对盲水印具有一定的参考价值.     

基于小波域的鲁棒音频数字水印算法

为有效保护音频数字产品,增强其抗同步攻击能力,在小波域的基础上,提出了一种新的盲检测数字音频水印算法.先将完整音频进行三层小波分解,取其低频系数,再对每个音频帧进行三层小波分解,也取其低频系数,最后分别求出两组低频系数的平均值,并进行比较判断水印嵌入位置.嵌入水印后的音频信号与原音频信号在听觉上是相似的.实验结果表明,该方法既可增强水印的不可见性,又能抵御多种攻击,具有很好的鲁棒性和实用性.     

一种自适应的声音隐藏算法

提出了一种基于小波变换的水印算法，把一段语音作为水印信息，自适应地嵌入音频信号中，水印的提取不需要原始信号。仿真实验表明嵌入的水印具有很好的不可感知性。     

基于纠错编码和扩频技术的同步音频水印算法

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,并且引入扩频技术和纠错编码技术.然后对公开音频信号进行离散小波变换,并将音频的中低频小波系数划分为若干包含相等样点的片段,对于每个片段的前半段和后半段的能量进行统计,根据秘密信息的比特位,采取不改变或缩小音频信号的振幅的方法来进行嵌入秘密信息.算法在隐藏水印信息的同时,嵌入一个同步信号,使水印具有自同步能力.实验结果表明,隐藏有秘密水印信息的载体音频听觉质量没有明显下降,提取的水印信息感知质量较好.此外,该算法在受到基本攻击时几乎都具有很强的鲁棒性.     

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。     

基于DWT的自适应盲音频水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检测算法.对原始音频数据进行分段处理,对每个音频数据段进行DWT,自适应确定嵌入强度,将水印信号重复地嵌入到每一段音频数据小波系数的偶数点中.算法提取水印时不需要原始音频信号.仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性.     

倒谱域音频与图像水印算法

综述了倒谱域数字水印技术的现状，详细介绍了现有倒谱域音频、图像水印的嵌入与检测方法，展望了倒谱分析在数字水印算法中的应用前景．将倒谱分析非线性方法用于水印技术具有一定的研究价值，可在一维、二维复倒谱域中对数字图像信号嵌入图像水印、音频水印；可将倒谱变换与其他方法结合研究音频信号、数字图像水印的嵌入技术．     

一种新的数字音频水印算法

提出了一种在数字音频信号中嵌入水印的新算法．算法首先对数字音频信号作多尺度离散小波变换(DWT)，然后在离散小波变换域内通过改变一些中频系数的方法嵌入水印．嵌入水印后的音频信号与原始音频信号在听觉上是相似的．仿真试验表明该算法具有较强的稳健性，可用于数字音频产品的版权保护．     

一种基于零树小波的盲图像水印算法

提出了一种基于零树小波的盲图像水印算法．作为版权标志的水印信息是一幅二值图像,它用一个随机矩阵将水印图像置乱预处理,嵌入的水印数据根据宿主图像的特点自适应地扩频得到,水印嵌入到宿主图像的小波零树上,每一棵小波零树的水印信息对应于水印图像的一个像素点．水印置乱矩阵和扩频水印矩阵是文中的两个密钥,前者保证了图像水印的安全性,后者确保了图像水印的鲁棒性．在没有原始图像的前提下,实验验证了该水印算法在多种攻击下都具有可靠性．     

一种基于人耳听觉特性的数字音频水印方案

利用人耳听觉特性,结合MP3压缩特性,对音频信号中人耳不敏感区域的能量进行修改,实现数字水印的嵌入,同时不需要额外的信息作为同步标识．在嵌入信息的检测中,除了少量系统参数外不需要原始信号．实验表明该水印具有很好的隐蔽性,对于常见的攻击能表现出良好的稳健性．     

一种新的基于小波变换的自适应量化音频水印算法

提出了一种新的自适应量化数字音频水印算法,利用量化信噪比自适应地确定量化步长,进而利用音频信号的特点来决定水印的嵌入强度.在提取水印时不需要原始的音频信号,所以可实现水印的盲提取.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、有损压缩、低通滤波、重新采样等攻击具有较好的鲁棒性.     

Efficient gray-level digital image watermarking based on vector quantization

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一种基于盲源分离理论的数字图像水印技术的研究

提出了一种基于盲源分离理论的时空域嵌入的数字图像水印算法。为了提高该方法的鲁棒性和安全性,使用了直接序列扩频和混沌序列置乱加密的方法生成水印。之后,利用基于盲源分离理论的混合模型和分离模型,实现对水印信息的嵌入和提取。最后,利用MATLAB软件进行了大量的仿真测试。测试结果表明,该方法不仅具有很好的透明性,而且对常见的噪声攻击、几何攻击、JPEG压缩和其他图像处理等具有很强的鲁棒性。同时该方法具有操作简单、同步性好等优点,具有很好的实用价值。     

基于神经网络的数字音频双重语义水印算法

基于语义的数字水印算法研究是当前数字音频内容管理领域的热点问题,该文设计基于统一内容定位技术的音频语义标引框架,建立数字音频语义水印模型。提出了基于RBF神经网络的双重语义水印算法,该算法用RBF神经网络自适应选择水印嵌入的最佳音频片段,用小波变换提取所选音频片段的近似分量和细节分量,分别在两种分量中嵌入不同的语义信息,形成双重语义水印,实现语义信息和原始音频信号的一体化传输。根据语义水印信息的不同属性描述,实现音频资源的有效检测与监督。实验结果表明,当嵌入信息量较大的语义水印时,该算法仍有较好的鲁棒性和不可听性。     

一种抵抗强剪切攻击的鲁棒性数字水印算法

为了增强水印的抗几何攻击能力,提出了一种能够抵抗强剪切攻击的鲁棒性水印算法,即把水印嵌入在代表宿主载体基本特征的基矩阵中．理论分析表明：这种算法可以获得智能特征以抵抗强剪切攻击; 可对水印进行加密扩频调制以增强隐蔽性; 通过比较合成图像与原始图像的峰值信噪比,可自适应调整水印嵌入强度; 引入改进的PCA(Principal Component Analysis)方法,加强了矩阵元素之间的联系,提高了算法的效率．实验表明,当图像剪切程度达到87.50％时,水印检测正确率为100％,同时算法对有损压缩、滤波、噪声等常规攻击同样具有良好的鲁棒性; 算法嵌入容量大,宿主载体可为图像、音频等多种形式,是一个具有普适性的盲水印方案．