基于小波域关系和神经网络的音频水印

提出一种在小波域使用神经网络的鲁棒音频水印算法。利用小波低频分量抗攻击能力强的特点,通过相邻段的系数之间的关系来隐藏水印信息。利用神经网络,自适应地完成水印提取,能在保证音频质量的同时进一步提高水印的鲁棒性。     

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.     

基于插值替换的小波域音频水印算法

对一个给定信号的采样点集进行插值可以得到近似的数值点,利用该性质提出了一种基于插值替换的小波域音频水印算法。首先对话音信号整体进行小波分解,将其划分成若干频带,然后根据人耳听觉的频率掩蔽效应,选择出对人耳听觉不敏感的频带所对应的小波系数,将其分帧后采用样条函数插值来实现水印的嵌入。实验表明,嵌入水印后的语音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、去同步等攻击具有很强的鲁棒性。     

基于小波域的视频水印算法

该文基于小波变换特性，根据物体的运动和视频信号内容的纹理复杂度，将小波系数进行分类，根据分类结果并利用相邻帧的统计特性，将水印嵌入小波的低频子带中。仿真实验结果表明该视频水印嵌入算法对于多种攻击，如MPEG压缩编码、丢帧和帧重组等具有很好的稳健性。     

基于系数关系的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法首先对YUV彩色空间中图像的亮度分量Y进行降采样,划分为四个子图像。利用四个子图像的对应低频系数大小关系实现水印的嵌入。而水印的提取是通过判别四个子图像的对应低频系数大小关系来完成的。实验结果表明该方法对抗诸如JPEG压缩、旋转、缩放、锐化等攻击具有较好的鲁棒性。     

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.     

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.     

基于神经网络的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法利用神经网络实现水印的盲提取。水印序列被嵌入到YUV彩色空间中Y分量的低频系数中,其中包括一段模板信息,这段模板信息定义了对低频部分进行3×3分块后块内低频系数之间的一种关系,然后利用模板信息训练神经网络,实现水印的盲提取。     

小波变换在数字音频水印嵌入中的应用

在概述数字水印的基础上,着重介绍数字音频水印的特性和现有的一些常用水印算法.同时介绍了一种高效、实用,并且适合于数字水印研究的工具--MATLAB.最后给出了一个基于小波变换,在MATLAB环境下实现的数字水印嵌入实例.     

基于小波和复倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波分解和复倒谱的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解，提取出小波近似分量，从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性，对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算，最终把水印嵌入到语音复倒谱域中，实现了在语音信号中嵌入二值图像，提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。     

基于小波域分形变换的图像水印技术

为了提高图像水印的鲁棒性和不可见性,结合小波变换和分形变换,提出了一种基于小波域内分形变换的图像数字水印方法。首先对图像进行小波变换,结合图像空域分形编码思想把图像的小波系数分成域子树和值子树两类,然后利用分形仿射变换选出具有相似性的域子树,将其作为水印的嵌入树,结合人类视觉系统的JND模型实现水印的嵌入和提取,最后针对该方法进行了JPEG压缩、剪切、滤波、添加噪声、旋转等相关实验,结果表明,该方法具有安全可靠、鲁棒性和不可见性好等优点,具有创新,可行性强。     

一种基于小波域的鲁棒性数字盲水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印算法。该算法中水印嵌入的位置和强度均与原始图像有关。利用图像小波变换系数值和图像视觉的关系，通过有选择的修改小波变换系数实现水印嵌入，嵌入的水印具有良好的不可见性和鲁棒性，水印检测采用了盲检测和三取二判决技术。实验结果表明算法对常规图像处理尤其是乘性噪声具有很好的鲁棒性。     

小波域图像水印隐藏算法的研究

针对不可见数字水印的隐藏问题,依据Amold变换和小波分析理论,提出了一种基于小波变换的数字水印算法,即先对水印图像进行置乱预处理,对置乱后水印图像和嵌入对象图像分别进行小波变换,并根据频带重要性排序,将水印对应嵌入．实验证明,嵌入后水印不可见性好,提取时安全性高,是一种有效的隐藏方案．     

一种基于小波域可定位旋转剪切的水印算法

提出了一种新的数字水印算法。该算法将图像小波变换理论和小波系数树思想相结合，通过在小波系数树的树枝上分块重复嵌入水印，可以定位载体图像所遭受的剪切和旋转攻击，水印检测时运用盲检测和方差控制技术，具有实用意义。该算法的特点是有一定的自适应能力且易于实现。实验结果表明提取的水印能够定位载体图像受到的几何攻击情况。     

基于小波变换的数字图像水印

提出了一种基于嵌入式小波编码的水印算法,将标志图像的水印自适应地嵌入到小波分析图像的不同位平面层和不同分辨率区中,嵌入强度由被嵌系数所处的层和区决定.实验结果表明,算法生成的水印具有较好的抗攻击性和不可见性.该算法的实现过程容易同嵌入式小波编码相结合,实现编码过程中的水印嵌入.