一种基于ICA的音频数字水印方法

本文提出了一种基于独立分量分析ICA的音频数字水印方法。嵌入水印时,对原始音频文件进行一级小波分解,在分解得到的逼近分量中利用随机混合方法嵌入水印后进行小波逆变换形成嵌入水印的音频文件。提取水印时,对音频文件进行一级小波分解,用基于最大峰值的ICA方法进行水印提取。仿真实验结果表明,这种方法的强鲁棒性和可行
性很强。     

基于DWT及DCT的数字图像水印综述

综述了基于离散小波变换及离散余弦变换的数字图像水印算法．由于小波变换具有良好的局部性时频分析特性和多分辨率分析,而离散余弦变换具有良好的聚能效应,因此两者在图像水印领域有很好的应用效果．对基于两种变换的数字水印技术的相关概念和现有方法进行了描述与分析,同时总结了两类算法优缺点,并讨论了几种可能的解决策略。另外,对基于两种变换的数字图像水印技术的未来发展方向和前景进行了预测。     

基于RDWT和ICA的自适应数字水印方法

本文针对多媒体产品的版权保护,提出了一种新的自适应的基于RDWT（冗余离散小波变换）和ICA（独立分量分析）的水印算法。RDWT用于水印的嵌入过程,水印的嵌入强度考虑了载体图像的NVF（噪声可见函数）,从而保证了该算法的自适应性。ICA用于水印的提取过程,我们提出了一种在嵌入水印图像的空域内直接提取出水印信号的算法。实验结果表明,本文算法的可嵌入水印信息量大,同时具有高的鲁棒性和不可感知性。     

一种变换域的音频水印算法

音乐制品作为多媒体产品中的重要组成,其在线传输越来越便捷。为了防止多媒体信息被侵权及非法篡改,音频内容的版权保护变得越来越重要。作为数字产品版权保护的有效方法,数字音频水印技术已经得到了广泛的重视与研究。本文提出了一种基于独立分量分析的音频数字水印方法。嵌入水印时,对原始音频文件进行一级小波分解,在分解得到的逼近分量中利用随机混合方法嵌入水印后进行小波逆变换形成嵌入水印的音频文件。仿真实验结果表明这种方法的强鲁棒性和可行性。     

基于ICA和小波变换的轴承故障特征提取

应用独立分量分析方法和小波变换分离轴承的振动信号，提取其状态特征。并对信号进行自相关预处理，突出信号的非高斯成分，较好地满足独立分量分析的前提条件，即源信号统计独立。采用基于负熵的快速独立分量分析（ICA）算法，成功地分离出了信号的一些独立成分。对ICA处理后的分量信号进行小波变换，完成信号检测，消噪，频带分析，以获取故障信号特征，确定故障的位置和强度。研究结果表明，独立分量分析方法和小波变换能提取明显的轴承故障信号特征。     

基于小波域的自适应彩色图像双重水印算法

本文提出了一种基于小波分解的自适应彩色图像双重水印算法,将水印嵌入到人眼最不敏感的彩色图像的蓝色分量中,并且在蓝色分量中嵌入了双重水印,增强了数字媒体的版权保护,提取水印时不需要原始载体图像,实验结果表明该算法较好地保持了图像的质量。对常见的图像处理方法显示了较强的鲁棒性。     

基于离散小波变换的盲水印研究与仿真

研究优化水印安全性问题.由于水印图像应具备版权信息和密钥条件,针对目前音频水印算法中水印容易被提取,且检测水印时均需要原始水印图像,导致水印安全性,鲁棒性无法保证.提出了基于离散小波变换的混沌加密的音频数字水印盲算法.将混沌原理引入音频水印中,改善了水印的安全性,同时根据信号的能量对水印进行了量化嵌入,改善了水印的鲁棒性.首先利用密钥对二值水印图像进行随机置乱;然后将经过随机置乱处理的含有版权信息的二值水印图像嵌入到原始音频信号中.在水印检测过程中利用已知的密钥对水印进行重构.仿真证明,在不知道密钥的情况下,无法得出水印图像,为设计提供了依据.     

基于小波分解的自适应数字图像水印算法

提出了一种基于小波分解的自适应数字图像水印算法，该算法不需要利用原始图像。实验结果表明，该算法较好地保持了图像的质量，对常见的图像处理方法显示了较强的鲁棒性。     

基于DWT与DCT的扩频水印算法应用分析

变换域数字水印技术是当前的一个研究热点。本算法将水印信息与扩频序列进行扩频调制后,嵌入到载体图像的DWT与DCT中。最后利用扩频序列的自相关函数特征检测出水印信息,检测过程中不需要原始载体图像。实验结果表明,该算法嵌入水印后不易被察觉,检测出的水印效果好,对JPEG有损压缩、裁剪、噪声干扰等攻击有较强的鲁棒性。     

基于DCT与DWT的音频水印算法

采用DCT和DWT两种方法相结合的抗同步攻击的鲁棒性数字音频水印算法,利用DWT的多分辨率特性以及DCT的解相关能力和聚能作用,并且在音频分段后引入同步技术,在保证不可感知性和稳健性的良好平衡下实现了水印的盲检测。使用纠错码技术进行水印的嵌入,以此来降低水印的检测错误率。在接收端进行盲提取。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和不可感知性。     

基于非确定性数学模型的文本数字水印技术的性能分析

文本数字水印是数字水印技术中的一个分支,好的数学模型可以增强水印的鲁棒性和安全性及效率等技术参数.在文本数字水印的应用中,基于非确定性数学模型的水印技术是一个分支,对该技术的性能进行了详细的分析和评估,指出了这种类型的数字水印的优劣和适用范围,为该类数字水印技术的实际应用提供了理论依据.     

一种基于非均值量化系数特征不变的盲数字水印方案

针对商品包装图像在水印检测过程中图像会发生变形的问题展开研究,提出一种基于非均值量化系数特征不变的盲数字水印方案。该方案利用第二代数字水印的概念,采用了量化水印技术,通过图像内容的重要系数特征进行水印的提取,解决了商品包装图像在图像发生弯曲变形的情况下水印的检测问题。实验结果表明,该方法在保证水印的不可见性的同时,具有较大水印容量,在商品有较大角度偏转和位移的情况仍能正确提取,对于常见的图像旋转、平移、剪切和扭曲等攻击具有鲁棒性。     

基于离散余弦变换的数字地图水印算法

设计了一个基于DCT的数字地图水印算法.算法首先提取地图数据的特征点,组成特征图像.然后对特征图像作离散余弦变换,把水印信息嵌入在中低频系数上.实验表明,所提算法是高效、安全、鲁棒的.     

基于小波和倒谱域的数字音频水印算法

给出一种基于小波和倒谱域的强鲁棒数字音频水印算法。该算法利用人耳听觉模型和频率掩蔽效应,选择出音频小波变换后对人耳听觉不敏感的低频系数,对其进行分帧并作倒谱变换。再利用倒谱域能量集中在零点附近的特性,将一段伪随机序列嵌入在每帧相对稳定的倒谱系数中,从而实现水印的嵌入。采用相关检测的方法,根据相关值的极性来提取水印信息。实验表明,嵌入水印后的音频信号不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如加噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、MP3压缩和去同步等攻击具有很强的鲁棒性。     

一种基于正交分解的离散小波域水印方案

提出一种基于QR分解的小波域图像水印算法,是将水印信息矩阵做QR分解并嵌入到做离散小波变换后的载体图像的两个特殊的区域.首先将原始图像进行归一化处理后做离散小波变换,并计算出嵌入区域的嵌入强度;再将水印按照密钥进行置乱;然后再对置乱后的信息做正交分解,得到两个正交矩阵;分别将这两个正交矩阵使用加性规则自适应地嵌入到小波变换域的低频和对角方向上;最后小波逆变换得到含水印的图像.实验结果证明,本算法具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性,特别是抗几何攻击效果尤其明显.     

基于人类视觉系统的水印容量分析

数字水印容量是指在满足不可感知性和鲁棒性的前提下所能隐藏信息的数量.旨在人类视觉系统的特性的基础上,分析水印的容量.先对图像进行离散余弦变换,然后由Watson的视觉掩蔽模型计算每个系数的临界可见误差,即最大可修改幅度,在这里对这个最大幅度值进行了调整,最后利用多比特估计方法得到了水印容量的计算公式.随后对标准图像进行了实验测试,得出了调整因子与容量、峰值信噪比和平均嵌入量的关系.只要确定了峰值信噪比,调整因子和水印容量就确定了.     

基于人工神经网络的“零数字”音频水印算法

提出了一种基于人工神经网络的数字音频水印算法.利用人工神经网络学习和自适应的特征,将音频信号的重要特征作为人工神经网络的输入,通过人工神经网络的学习,建立音频信号与水印信息的对应关系,达到在不修改音频信号情况下把水印"嵌入"到原始音频信号中.实验结果表明该算法具有很强的鲁棒性和抵抗常用信号处理方法处理的能力,并且在提取水印时不需要原始音频信号.     

离散小波变换和零树编码在数字水印中的应用研究

采用小波变换和零树编码对图像进行水印嵌入和提取,通过对原始图像和水印图像分别进行不同级别的小波变换,选取原始图像小波的重要系数,将水印图像小波系数以一定的方式嵌入进去,使图像具有很好的稳健性及抗压缩性.     

基于非负矩阵分解的图像水印算法

提出一种基于非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)的数字水印算法.先通过NMF构造载体图像基于部分表示的系数矩阵,将灰度水印图像嵌入其中;再利用NMF基矩阵作为密钥提取水印.为了说明有效性,该算法与主流的DCT水印算法进行相关比较实验,结果表明该算法同DCT算法一样有效,且在抗剪切和抗滤波性能上优于DCT算法.     

基于关系数据库数字水印的统计数据保护模型

电子政务,电子商务系统要求对统计数据“既要保证安全又要进行交换”,保护文档中的统计数据成为一个亟待解决的问题。本文提出一种基于关系数据库数字水印技术的统计数据保护模型,通过在统计数据文档的数据中嵌入数字水印,然后在内外网之间网络节点处提取水印,根据水印提供的信息决定是否外传文档和确定统计数据的版权,从而有效地控制内网中统计数据非法传播．保护统计数据的版权。