一种基于DWT的自适应大容量音频水印算法

提出了一个自适应的音频水印嵌入算法。对音频载体和水印图像分别进行了离散小波变换和离散余弦变换，根据人类听觉系统的时域掩蔽效应选择嵌入点，在小波系数中的对应位置嵌入水印信号。嵌入水印后的音频信号觉察不出明显的变化，并且嵌入后的水印具有较高的鲁棒性。     

鲁棒的混合域音频信息隐藏算法

提出了一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的音频信息隐藏算法.对载体音频整体进行小波分解,将其划分成若干频带,然后根据人耳听觉的频率掩蔽效应 ,选择对人耳听觉不敏感的频带所对应的小波系数,将小波系数分段进行离散余弦变换,将水印嵌入到DCT直流系数上.实验表明,嵌入水印后的音频文件不仅具有良好的不可感知性 ,而且对诸如噪声、低通滤波、重采样、回声和Mp3压缩等的攻击具有很强的鲁棒性,并能抵抗一定程度的样点裁剪攻击,算法的鲁棒性和不可感知性达到了很好的平衡.     

基于LabVIEW平台的数字音频水印系统

用LabVIEW实现了在数字音频中嵌入二值图像水印。系统主要由水印的嵌入与水印的提取两部分组成。由LabVIEW的"简易读取声音文件"节点,将音频信号读取进来。首先对音频信号进行离散小波分解,根据人耳听觉特性选择嵌入点,然后修改原始音频信号小波系数小数点后有效位的奇偶性进行水印数据的嵌入,在提取水印时,检测小波系数小数点后有效位的奇偶性进行水印提取。使用LabVIEW实现了既有嵌入程序又有提取程序的数字音频水印系统。     

鲁棒的混合域音频信息隐藏算法

提出了一种基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的音频信息隐藏算法。对载体音频整体进行小波分解,将其划分成若干频带,然后根据人耳听觉的频率掩蔽效应,选择对人耳听觉不敏感的频带所对应的小波系数,将小波系数分段进行离散余弦变换,将水印嵌入到DCT直流系数上。实验表明,嵌入水印后的音频文件不仅具有良好的不可感知性,而且对诸如噪声、低通滤波、重采样、回声和Mp3压缩等的攻击具有很强的鲁棒性,并能抵抗一定程度的样点裁剪攻击,算法的鲁棒性和不可感知性达到了很好的平衡。     

一种基于混沌调制和双变换域的音频水印算法

针对传统音频水印算法不能实现盲提取和水印的安全性、鲁棒性不强,提出一种改进算法。采用Logistic混沌序列对降维后的水印信号作进行调制,再结合离散小波变换的多层分辨能力和离散余弦变换的能量汇聚特性,通过修改双变换域的中低频系数,在载体音频中嵌入水印信息。仿真实验表明改进算法具有更好的安全性和鲁棒性。     

基于提升小波与DCT的自适应音频水印算法

为了达到版权保护的目的,利用提升小波变换计算速度快、离散余弦变换（DCT）后直流系数的听觉容差性强的特点,提出了一种在提升小波域进行DCT的自适应音频水印算法。原始音频信号经提升小波变换后分解为低频子带和高频子带,对其低频子带进行DCT,将水印序列嵌入到DC系数上。考虑到水印音频信号的不可感知性和鲁棒性之间的平衡问题,采用了水印序列自适应调整嵌入。实验结果表明,该水印算法计算复杂度低,且对噪声、 低通滤波等常见信号攻击及恶意替换操作均表现出很强的鲁棒性。     

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     

一种基于DWT的音频水印算法

基于人耳听觉特性和小波变换的时频特性,提出了一种水印嵌入与检测算法。通过提取音频信号幅度的最大值进行小波变换,再在小波变换的重要系数中嵌入水印。仿真实验证明:该算法隐藏水印具有较好的不可感知性和较强的稳健性。     

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.     

一种基于二维码的鲁棒性音频水印

基于普通图像的数字音频水印算法,鲁棒性弱以及自动化检测复杂.针对这种情况,本文在此基础上提出了一种新的盲水印嵌入算法.利用二维码(QR码)自身的纠错能力,将QR码作为待嵌入的水印图像.首先将水印图像进行分块处理,以Arnold变换为基础,通过添加密匙来提升数字音频水印的安全性.其次对原始音频信号完成分帧预处理后,首先对每帧信号应用3级离散小波变换(DWT),选取低频分量进行离散余弦变换(DCT),然后把得到的一维信号进行奇异值分解.最后通过对奇异值的量化,并利用重复码的特点,将水印信息进行嵌入.实验结果表明,本文算法对噪声、低通滤波、压缩等常见的攻击方法具有良好的鲁棒性.     

A semi-fragile watermarking scheme for authenticating audio signal based on dual-tree complex wavelet transform and discrete cosine transform

In this paper, a novel semi-fragile watermarking scheme for authenticating an audio signal based on dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) and discrete cosine transform (DCT) is proposed. Specifically, the watermark data are efficiently inserted into the coefficients of the low-frequency sub-band of DT-CWT taking advantages of both DCT and quantization index modulation (QIM). First, the original digital audio signal is segmented and then performed with DT-CWT. Second, based on the energy compression property, the low-frequency sub-band coefficients of the DT-CWT domain are performed with DCT, and the DC component is utilized to embed one distorted watermark bit by the QIM technique. Finally, inverse DCT and DT-CWT are orderly implemented on the watermarked coefficients of each audio segment to get a watermarked audio signal. Simulation results show that the hybrid embedding domain constructed by DT-CWT and DCT is effective, and the proposed watermarking scheme is not only inaudible, but also robust against content persistent non-malicious audio signal processing operations, such as MP3 compression, noise addition, re-sampling, re-quantization, etc. Furthermore, the proposed scheme can effectively authenticate the veracity and integrity of audio content and greatly expands the applicability of the audio watermarking scheme.     

基于人类视觉系统的小波域的数字水印算法

本文首先分析了前人的小波域数字水印算法,然后应用人眼视觉特性和离散余弦变换变换对算法进行了改进。重点论述了水印的嵌入和提取,并选取了一幅有实际意义的二值图象作为水印,通过修改中、低频系数来进行水印的嵌入。实验证明嵌入水印后的图象有更好的隐蔽性,并且对JPEG压缩、图象添加噪音、中值滤波、剪切等图象处理操作具有很强的稳定性。     

一种新的基于量化的音频数字水印算法

文章提出了一种新的基于量化的音频数字水印算法,该算法首先将视觉上可辨的二值水印图像降为一维序列,再将水印序列伪随机排序,最后对数字音频信号进行分段DCT(离散余弦变换),水印信号通过量化处理过程嵌入到DCT变换后的系数中,提取水印信号无需使用原始数字音频信号。仿真实验表明水印是不可察觉的,经过mp3有损压缩、低通滤波、重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

基于音频特征的自嵌入数字水印技术

论文提出一种用于音频数据内容认证与恢复的数字水印算法。该算法基于音频主要特征生成水印,并自嵌入到原始音频数据,使得水印能检测和定位对音频的篡改,并能对篡改部分进行近似恢复。其基本思路是把音频分段,每段的主要DCT系数经过量化和加密后,作为水印嵌入另一个音频段的LSB最低位之中。这样能保证音频恢复时有较好的质量。水印是使用音频的主要特征DCT系数及其位置,故能实现盲提取。     

基于扩频技术的音频水印处理算法的研究

目前的数字水印算法,主要集中在针对图像和视频,对音频、语音数据产品的数字水印算法研究仍然较少,需要提出更多的有效的针对音频、语音数据的数字水印算法。该文以二值图像作为数字水印信息,以音频为嵌入对象,在离散傅立叶变换域的系数上嵌入水印。在离散余弦变换域,采用扩频技术通过对变换域系数进行量化来嵌入水印信息,在水印的提取过程中不需要原始音频信号的参与。     

基于小波域的均值量化数字音频水印算法*

提出了一种均值量化的小波域数字音频水印算法。均值量化可以减少攻击对水印的影响,算法选择合适的小波基对音频信号进行小波分解,对其中的中、低频系数进行均值量化,嵌入水印,水印提取过程不需要原始音频信号。实验结果表明,与一般水印量化算法相比,该算法对MP3、重量化、重采样、低通滤波和噪声干扰等信息处理型攻击具有更好的鲁棒性。     

一种基于小波域的盲检测音频水印算法

该文提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检算法。本算法选择在小波系数的偶数点嵌入水印,将混沌理论引入到音频水印系统的研究中,利用混沌序列将一幅有意义的二值图像加密后嵌入到原始音频的DWT域中,提取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。     

一种量化误差补偿的压缩域H.264/AVC视频水印算法

提出一种基于H.264的压缩域视频水印方法.根据块编码模式参数CBP和非零DCT系数个数,对DCT块分类,选取非零DCT系数较多的块作为嵌入区域.为了保持嵌入前后视频流码率基本恒定,水印只嵌入到非零DCT系数.此外,提出了一种量化误差补偿机制,它对不同的DCT系数定义了一个误差准则函数,根据该函数的值动态地选择水印的嵌入位置,并根据视频的修改程度,自适应地嵌入不同强度的水印.仿真实验结果表明,该算法能快速地嵌入和提取水印信息,水印嵌入容量较大,且嵌入补偿机制有效降低了量化和水印引起的误差.