纠错编码和自适应量化的同步音频水印研究

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,并对其采用纠错编码技术,同时引入嵌入同步信号的思想,利用同步信号定位水印的嵌入位置,根据人耳的听觉特性,采用自适应量化调制策略将水印信息嵌入到DCT域系数中。实验结果表明：该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对诸如低通滤波、有损压缩、重采样和剪裁等攻击均具有较好的顽健性。     

基于心理声学模型的自适应量化同步数字音频水印算法

针对传统的固定步长量化方法对不同种类音频载体适应性较差的缺点,基于心理声学模型,在获取的语音信号的DCT域的低频系数中量化地嵌入水印信息,量化步长由掩蔽阈值自适应控制,以满足水印的盲检测。同时引入了同步信号的思想,利用同步信号和水印序列号定位水印的嵌入位置。实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对诸如低通滤波、有损压缩、重采样和剪裁等攻击均具有较好的顽健性。     

一种自适应盲灰度水印算法

本文提出了一种基于余数条件稳定性的自适应盲水印算法，并将DC和AC系数结合进行水印的嵌入。使用余数设置的方法在四个系数中嵌入水印，将它们的余数关联起来。并利用视觉掩蔽效应自适应地选择嵌入强度，使得不可见性和鲁棒性得到很好的折中。通过对系数的重组，对灰度水印权值较高的位（高平面位）进行重点保护，使提取的水印质量得以提高。改进了通常在DC系数中嵌入水印是非盲算法和嵌入容量较小的缺陷，同时避免了DC系数改变过大引起的块效应。实验证明该算法取得了很好的效果。     

采用量化嵌入的二元纯位相滤波器图像水印

二元纯位相滤波器数字图像水印算法将图像离散Fourier变换的相位信息作为水印嵌入到其相应的幅值中,较好地实现了图像自认证。研究了通过量化幅值实现水印嵌入,讨论了根据嵌入水印的各幅值系数所处的频率位置调整量化步长,以及在低频域量化嵌入水印。理论分析和实验结果表明,通过量化幅值嵌入水印,可有效改进算法的灵活性、安全性、水印不可感知性和检测有效性,并且在一定程度上提高了抗JPEG压缩性能。     

基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法

为了解决JPEG图像水印算法在嵌入容量、不可感知性、实时性和窜改定位的问题,提出了一种基于熵编码的JPEG压缩域脆弱图像水印算法。首先选择JPEG熵编码阶段进行水印嵌入,这样就可避免正向和逆向的DCT和量化运算,保证算法在嵌入阶段对图像的改变量较小且具有较好的实时性;接着根据熵编码过程中某些比特不会参与哈夫曼编码这一原则,在其中选择符合条件的系数嵌入水印,将水印信息嵌入到这些系数的最低有效位中,以规避修改哈夫曼编码系数后带来的编码误差,进一步加强了算法的透明性。实验表明,该算法不仅具有较大的嵌入容量和很好的不可感知性,而且脆弱性较高且能够对恶意窜改进行准确定位。     

一种基于DCT域的灰度级盲水印嵌入优化算法

从改进的角度,提出一种基于宿主图像的DCT域嵌入较大分辨率灰度级数字盲水印的优化算法。该算法采用视觉频率、图像灰度增强和灰度图像门限值JND量化选取DCT子块系数,对嵌入宿主图像的较大分辨率256级灰度水印先行压缩和自同构置乱,再行嵌入宿主图像。该算法在水印提取时无需宿主图像和原始水印的参与,较大幅度地提高了水印的嵌入量。实验结果表明此算法抵抗压缩的能力强,视觉图像无明显降质,具有较强的鲁棒性和顽健性。     

一种基于D CT的序列分组水印算法

在保证鲁棒性前提下,为了进一步提高水印的不可感知性,提出了一种基于DCT变换的二值序列分组数字水印算法。该算法选择载体图像的部分中频系数作为可嵌入的位置空间,同时将水印的分组数值映射到该空间中的一个具体系数作为实际内嵌位置。算法利用一个DCT系数嵌入多比特水印信息,减少了水印嵌入过程中需要修改的系数量,提高了水印算法的感觉容量。实验结果表明,该算法能够实现水印嵌入位置的随机选取,并对典型攻击具有鲁棒性。     

基于DCT变换的图象分块数字水印算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,不可察觉性和鲁棒性是图象水印中基本要求,但它们却是一对互相制约的因素。该算法提出了一种新的数字水印嵌入和提取方法,以一幅图象作为水印,信息量大,优于通常把文本,字符作为水印的方法;分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性;根据图象局部特征确定水印的嵌入强度,使水印的嵌入强度随图象局部特征变化而变化。针对典型攻击的实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于DCT变换的图象分块数字水印算法

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段,不可察觉性和鲁棒性是图象水印中基本要求,但它们却是一对互相制约的因素.该算法提出了一种新的数字水印嵌入和提取方法,以一幅图象作为水印,信息量大,优于通常把文本,字符作为水印的方法;分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性;根据图象局部特征确定水印的嵌入强度,使水印的嵌入强度随图象局部特征变化而变化.针对典型攻击的实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性.     

一种用于版权保护和版权跟踪的图像水印算法

提出了一种用于版权保护和版权跟踪的图像水印算法。选取分块HT的变换系数作为水印嵌入的特征集，通过密钥控制下的具体区间的选择和多步长的量化嵌入，实现了多水印的不可感知性和鲁棒性的优化。对二值水印图像进行Amold变换，提高了水印的安全性和鲁棒性。水印的提取不需要原始图像。实验结果表明，该算法满足水印的隐蔽性，对常用的信号处理操作和几何失真具有鲁棒性。     

基于重心的抗同步攻击的音频水印算法

抗同步攻击是音频水印领域公开的难题. 相对重心是音频的一个稳定的全局特征量, 对 TSM (Time scale modification)等同步攻击不敏感. 本文提出一种基于相对重心的抗同步攻击的音频水印算法,提出的算法通过量化音频的相对重心生成水印, 生成的水印由混沌序列加密后以量化的方法嵌入载体音频三级小波近似分量均值中. 为了降低同步攻击后同步位置的连续偏移, 水印嵌入提取过程采用了均匀分帧的方法. 实验结果表明提出的算法能抵抗常规信号处理操作, 同时 能抵抗20%的TSM操作(包含音调不变TSM和重采样操作)和 1/10的抖动操作, 有很好的鲁棒性.     

基于离散小波变换和离散余弦变换域的扩频水印盲提取算法

针对扩频水印的盲提取问题,提出了一种在数字音频中扩频水印的盲提取算法。算法将扩频后的水印信息隐藏在音频文件小波分解的低频系数再做离散余弦变换(DCT)后的第5个系数中。提取时在扩频序列及其长度均未知的情况下,采用二次谱和奇异值分解(SVD)的方法对嵌入时使用的扩频参数进行估计,实现了数字音频中扩频水印的盲提取。仿真实验表明,所提算法在未知扩频参数的情况下能提取出归一化系数(NC)为1的水印图像并且水印的鲁棒性也很强,在加噪、低通滤波等攻击下估计出的扩频序列正确率能达到90%以上,恢复出的水印图像清晰可见,归一化系数都在0.98以上。     

图像块的自适应均衡水印算法

目的 针对水印算法通常利用实验确定强度参数,实验工作量大并且具有随机性,得到的参数无法较好地均衡水印不可见性和鲁棒性,提出一种基于图像块的自适应均衡水印算法。方法 利用尺度不变特征变换（SIFT）提取原始图像中鲁棒性强的特征点作为水印嵌入区域,将提取的嵌入区域分成4个大小相等且互不重叠的图像块,并对各图像块进行奇异值分解（SVD）,得到与各块相应的奇异值矩阵,各块与水印做一级离散小波变换后产生的各子带相叠加,生成嵌入加密水印块,重组得到水印矩阵,降维后将特征点还原到原始图像。根据果蝇优化算法（FOA）中适应度函数迭代确定加密水印强度参数,构造水印图像的自适应嵌入,来均衡水印的不可见性和鲁棒性,水印检测可直接作用在受攻击后的图像上,无需校正恢复。结果 对标准灰度图像进行多组实验,得到含水印图像峰值信噪比均达到43dB以上;对水印载体图像分别进行噪声、压缩、剪切、旋转仿真攻击实验,提取水印图像与原始水印图像的归一化相关系数都达到0.94以上。结论 SIFT算法实现图像块局部嵌入,提取特征点稳定性强,结合SVD算法使水印嵌入性能良好,利用FOA算法自适应确定最优参数,使水印图像嵌入效果达到最佳状态,最终均衡了水印的不可见性和鲁棒性。     

信息嵌入位置自适应选择的鲁棒水印算法

为了更好地提高嵌入水印后的图像质量,提出了一种利用遗传算法(GA)优化支持向量回归机(SVR)的鲁棒水印算法。把经Haar小波变换后,图像子带中具有强相似性的数据作为特征向量,用于被遗传算法优化的SVR建立小波系数方向树的模型。通过比较特征向量均方差(MSE)的大小来自适应地确定水印嵌入的位置。水印的嵌入与提取是通过调整模型的预测值与目标值之间的大小来实现的。实验结果表明,所提算法对常见的图像攻击有很强的鲁棒性,而且水印图像在嵌入容量为16384比特的情况下,峰值信噪比可以达到44.15dB。因此能够有效抵抗常见的水印攻击,在嵌入大量信息的情况下,具有很高的透明性。     

基于支持向量机的自适应图像水印技术

提出一种基于支持向量机的自适应图像空域水印嵌入算法.由于支持向量机与人眼视觉系统在自学习、泛化和非线性逼近等方面具有极大的相似性,算法利用支持向量机模拟人眼视觉特征,结合图像的局部相关特性,自适应地确定图像的最佳嵌入位置和嵌入强度.首先,利用无导师的模糊聚类分析方法对图像各像素进行初步的聚类,为有导师的支持向量机找到分类规则;然后,从各类别中选出隶属度超过一定阈值的像素作为支持向量机分类的训练样本集,建立支持向量机的分类模型,根据此模型对图像各像素再次分类,从而确定水印的最佳嵌入位置;最后结合图像自身的局部相关性,自适应地调整水印嵌入位置的像素值.该算法在提取水印时不需要原始载体图像.实验结果表明,此算法对多种图像处理均具有很好的稳健性和图像感知质量,其性能优于相关文献上的相近方法.     

一种基于奇异值分解的图像零水印新算法

基于时域和变换域的数字水印嵌入与提取算法一般都要对原图像数据进行修改,从而产生鲁棒性和隐蔽性这个不可解决的矛盾。零水印技术解决了数字水印嵌入时鲁棒性和隐蔽性的矛盾。零水印不改变原始图像,因此更好地保护了原始图像。文章提出了一种基于奇异值分解的零水印改进算法,实验表明,这种算法具有较好的鲁棒性,并且能有效地识别图像被篡改的地方。     

基于祖冲之交换加密水印算法的研究

可交换加密数字水印(CEW)是一种密码和数字水印相结合的技术,用于多媒体信息安全和版权方面的保护.为了保证载体数据的安全性,提出了基于祖冲之(ZUC)的交换加密水印算法.算法采用ZUC序列密码产生密钥,对载体信息进行模运算加密,水印嵌入操作与数据加密操作的先后顺序,不影响含水印密文数据的产生;在提取水印时,可以实现密码和水印操作的交换.实验表明,密文域提取的水印与明文域提取水印一致,含水印图像的质量高,加解密和水印嵌入提取效率更高,且算法具有一定的鲁棒性.     

水平线在半脆弱性数字水印中的应用

提出一种利用图像自身特征——水平线作为水印的半脆弱数字水印算法。通过考虑人类视觉系统的掩蔽特征,较好地解决水印的透明性与鲁棒性问题,对嵌入前的水印采用Arnold变换,以提高水印的安全性。水印在提取时无需借助原始图像,在定位篡改区域时无需原水印。实验结果表明,该方法在水印透明性与鲁棒性方面具有较好的性能,并能大致确定篡改区域。     

基于OBSA多小波和遗传算法的数字水印技术

针对已有数字水印技术的不足,提出了基于OBSA多小波和遗传算法的公开数字水印技术。根据不同的水印嵌入算法选择适应度函数,通过遗传算法,对不同的水印嵌入算法、不同的宿主图像,自适应地得到OBSA多小波变换的前置滤波器。给出了相应的两个算法,算法1利用“奇偶法”嵌入水印图像,将灰度水印图像分解成位图,宿主图像进行一层多小波分解,每个低频系数嵌入1bit水印信息;若嵌入“1”,使对应的低频系数四舍五入为奇数,嵌入“0”,则使其为偶数,相反亦可。算法2利用“替代法”嵌入水印,宿主图像进行二层多小波分解,将其分解后的中频部分用水印图像替代。算法1提取的水印无失真,抗剪切攻击能力较强;算法2提取的水印无失真,抵抗噪声、压缩等处理的能力较强。该方法可以改善水印系统的鲁棒性,提高水印系统的透明性和不可统计性。     

基于神经网络的自适应彩色图像盲水印算法

文中提出的算法是自适应地将水印嵌入,并利用神经网络实现水印的盲提取。首先将二值水印嵌入到YIQ色彩空间的Y分量小波分解的低频系数中,为达到平衡水印图像的鲁棒性和不可见性,嵌入的强度是根据人类视觉特性自适应调整至最佳;利用BP神经网络的学习和自适应的特性和一段已知序列训练神经网络,可实现水印的盲提取;在神经网络的输入信号计算上提出选择邻域窗口为3*3方形窗口比十字窗口具有更好的实验效果。仿真实验结果表明该算法对常用的图像处理具有较好的鲁棒性和不可见性。