基于内容的自适应小波域数字音频水印算法研究

以整型提升小波变换、静态图像压缩编码、人类听觉系统（HAS）为基础，提出了一种将灰度图像（即二维数字水印）嵌入到数字音频信号的新水印算法．该算法具有以下特点：（1）应用静态图像压缩编码技术，实现了以灰度图像作为水印信号的数字音频水印算法；（2）充分利用人类听觉系统（HAS），实现了二维数字水印的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性，（3）二维数字水印的提取不需要原始音频信号．仿真实验表明：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．     

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）。     

一种可抵抗MP3压缩的音频水印算法

提出了一种稳健的自适应混合域数字音频水印算法，该算法具有以下特点:(1)通过采纳更为稳健的同步信号及其全新嵌入策略，提高了音频水印的抗攻击能力；(2)充分利用DWT的多分辨率特性和DCT的能量压缩特性，改善了数字水印的隐藏效果；(3)结合听觉掩蔽特性自适应确定量化步长，提高了数字水印的不可感知性；(4)以保证不可感知性和稳健性的良好平衡为前提，实现了数字水印的盲检测．仿真实验表明，所提出的算法不仅具有较好的不可感知性，而且对诸如重新采样、重新量化、叠加噪声、低通滤波、随机剪切等攻击均具有较好的稳健性．特别地，该算法对于最为普通的MP3压缩攻击具有极强的抵抗能力(尤其是高压缩比下).     

基于回归型支持向量机的数字图像水印新算法

以回归型支持向量机（Support Vector Regression,SVR）理论为基础,提出一种数字图像水印新算法.该算法能够结合图像局部相关性,选取稳定的特征向量并获得SVR训练模型,进而利用SVR训练模型嵌入和提取数字水印信息.该算法以保证不可感知性和鲁棒性的良好平衡为前提,实现了数字水印的盲检测.仿真实验表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对叠加噪声、JPEG压缩、锐化、平滑滤波、对比度增强等常规处理及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性,其整体性能明显优于现有SVM图像水印方案.     

基于AVC和小波变换的数字图像水印嵌入量的研究

鲁棒性、不可见性和水印嵌入量是评价图像数字水印质量的3个重要指标，而水印嵌入量又是嵌入算法质量好坏的关键，在分析利用传统通信信道计算水印嵌入量的缺陷和不足的基础上，提出了一种新的计算水印嵌入量算法．该算法不仅分析了图像数字水印的特性，结合了视觉模型和小波变换的特点，而且利用了可变信道（AVC）的原理。实验结果证明，该算法不仅水印嵌入量大，而且水印的鲁棒性和不见性也相当高，此算法的出现为进一步实现信息的隐藏奠定了理论基础。     

基于UML2．0序列图的Web服务运行时验证方法

针对一般数字水印算法对于水印不可感知性和鲁棒性无法达到较好平衡的问题,提出了一种改进的DCT的自适应盲数字水印。嵌入水印的时候,根据云图的纹理和暗影特征,结合人类视觉系统(HVS),DCT块的DC分量利用奇偶量化法嵌入水印,AC分量利用确定固定系数法嵌入水印;提取水印的时候,利用盲检测方法。实验结果表明,提出的自适应盲数字水印不仅对常见的高斯噪声、椒盐噪声攻击具有很好的鲁棒性,而且较好地满足了水印的不可见性,同时减少了水印的嵌入和提取时间。     

基于视觉掩蔽特性的小波域彩色数字水印技术

应用静态图像压缩编码技术，实现了以彩色图像作为水印信号的数字水印算法；充分利用人眼视觉掩蔽特性，实现了水印嵌入位置的自适应确定，增强了算法的透明性和鲁棒性；彩色水印图像的提取不需要原始载体图像；采用整型提升小波变换，有效地克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题．仿真实验表明：文中的小波域彩色数字水印技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

一种基于自适应量化的半脆弱图像水印算法

提出了一种基于自适应量化的半脆弱图像水印嵌入方案，能够在不参考原始载体的情况下对数字图像同时进行版权保护和内容认证．该半脆弱水印嵌入方案具有以下特点：（1）抽取并利用了原数字水印的特征信息（作为辅助水印）；（2）采纳了基于人眼视觉特性的自适应量化策略；（3）数字水印信息的提取不需要原始载体图像；（4）采用整型提升小波变换，克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题；（5）能够同时进行版权保护与内容认证，并可确定篡改发生区域．仿真实验表明：该小波域水印嵌入方案不仅对JPEG压缩、叠加噪声、平滑滤波等常规图像处理具有较好鲁棒性。而且能够对替换等恶意图像篡改做出报警反应，同时其误检率与漏检率等关键技术指标均优于现有半脆弱水印嵌入算法．     

DCT域自适应彩色图像二维数字水印算法研究

以离散余弦变换(DCT)、静态图像压缩编码、人眼视觉特性(HVS)为基础，提出一种将灰度图像(即二维数字水印)嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法．该算法具有以下特点：(1)应用静态图像压缩编码技术实现了以二维数字水印作为水印信号的数字水印算法；(2)充分利用HVS实现了二维数字水印的自适应嵌入，增强了算法的透明性和鲁棒性；(3)能够依据原始彩色载体图像内容实现数字水印嵌入深度的智能调节．实验结果表明：文中算法不仅具有较好的透明性，而且对如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于图像纹理复杂度的数字水印算法

针对变换域数字水印算法中水印信息鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,提出一种基于人类视觉系统特征的离散余弦变换(DCT)数字水印算法。对水印信息进行Arnold置乱变换,将水印信息量化嵌入到载体图像的DCT域直流分量中。实验结果表明,该算法能有效抵抗噪音干扰、裁剪和压缩编码等攻击,具有较好的鲁棒性。     

基于离散余弦变换的自适应数字音频水印技术研究

提出了一种将灰度图像嵌入到音频信号的数字水印算法 .该算法以包含丰富信息的灰度图像作为数字水印 ,首先利用 DCT静态图像压缩技术 ,将二维数字水印 (灰度图像 )编码成一维二进制序列并进行随机置乱 ,再对数字音频信号进行分段处理并依据人类听觉系统 (HAS)择段做离散余弦变换 (DCT) ,最后在离散余弦变换域内通过修改中高频 DCT系数完成水印信息的自适应嵌入 .实验结果表明 :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     

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。     

自适应小波变换的扩频音频数字水印

在分析了自适应小波变换特性的基础上,提出一种基于自适应小波变换的扩频音频数字水印算法.将二值水印图像降维处理转化为一维序列,再将一维序列与m序列做扩频调制,对音频信号进行分段做自适应小波变换,把经过扩频调制的水印信号经过量化处理嵌入到自适应小波变换后的系数中.模拟实验证明,该方法具有较好的不可感知性和鲁棒性.     

数字音频信号的脆弱水印嵌入算法

该文给出了量化系数嵌入水印比特信息的基本原理，在此基础上提出了数字音频信号的脆弱水印嵌入算法。该算法充分利用离散子波变换的多分辨率特性，通过等概率随机量化音频信号不同子带的子波系数嵌入视觉可辨别的水印－二值图像。仿真实验结果表明，该文提出的数字音频信号脆弱水印嵌入算法对有损压缩、滤波和重新采样等操作具有很强的敏感性。     

抗幅度缩放的小波域自适应数字音频水印算法

数字音频水印的鲁棒性是数字水印领域的研究热点之一。为进一步提高音频水印算法针对幅度缩放等攻击的鲁棒性,借用数字图像归一化的思想,提出了一种基于归一化的抗幅度缩放攻击的数字音频水印算法。该算法首先对音频数据进行自适应分段,然后在空域部分均值化音频数据,最后在三级小波变换的低频系数上以抖动调制的方式实现水印信息的嵌入。实验结果表明所提出的算法对缩放攻击具有很好的鲁棒性,并能够抵抗加噪、低通滤波、重采样、重量化等常见攻击。     

基于DWT的盲音频水印算法研究

提出了一种基于离散小波变换的盲音频数字水印算法，该算法采取分段重复嵌入方式在能量最强的小波系数内隐藏水印信号。仿真实验结果表明，该算法具有较强的鲁棒性和不可感知性，能有效抵御各种常见攻击，并且在水印检测时不需要原始的音频信号。     

High payload multi-channel dual audio watermarking algorithm based on discrete wavelet transform and singular value decomposition

Digital watermarking technology is concerned with solving the problem of copyright protection, data authentication, content identification, distribution, and duplication of the digital media due to the great developments in computers and Internet technology. Recently, protection of digital audio signals has attracted the attention of researchers. This paper proposes a new audio watermarking scheme based on discrete wavelet transform (DWT), singular value decomposition (SVD), and quantization index modulation (QIM) with a synchronization code embedded with two encrypted watermark images or logos inserted into a stereo audio signal. In this algorithm, the original audio signal is split into blocks, and each block is decomposed with a two-level DWT, and then the approximate low-frequency sub-band coefficients are decomposed by SVD transform to obtain a diagonal matrix. The prepared watermarking and synchronization code bit stream is embedded into the diagonal matrix using QIM. After that, we perform inverse singular value decomposition (ISVD) and inverse discrete wavelet transform (IDWT) to obtain the watermarked audio signal. The watermark can be blindly extracted without knowledge of the original audio signal. Experimental results show that the transparency and imperceptibility of the proposed algorithm is satisfied, and that robustness is strong against popular audio signal processing attacks. High watermarking payload is achieved through the proposed scheme.