基于混沌理论的音频数字水印算法研究

音频信息隐藏技术已成为近年来的研究热点之一,将混沌理论引入到音频水印系统的研究中,设计了一种将一段音频作为水印,利用混沌序列选择部分原始音频信号作为载体,将混沌加密后的音频水印嵌入到载体的小波系数中的音频信息隐藏方法。实验表明,水印具有很强的安全性和鲁棒性。     

基于小波域低频系数的自适应数字音频水印算法

水印嵌入强度是影响水印鲁棒性的重要因素。该文设计了一种基于小波域低频系数自适应数字音频水印算法,利用混沌序列对水印加密,再将原始音频信号分段,对每段音频信号进行小波变换,嵌入强度由每段低频系数与低频系数最大值的比值自适应的选取,最后将水印嵌入到各段的低频部分。实验结果表明,水印在抵抗各种通用的音频处理和攻击(如高斯噪声、MP3压缩、重采样等)方面具有良好的鲁棒性。     

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.     

增强鲁棒性的音频水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印盲检算法.算法选择在小波系数中嵌入水印,将同步化位元码引入到音频水印的研究中,针对切割或插入额外音频段的攻击有较好的抵抗能力,并且通过重复地将水印嵌入到音频信号中,增强了鲁棒性,提取水印时不需要原始音频信号.实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和不可听见性.     

一种基于混沌和独立成分分析的自适应多重数字水印算法

采用混沌和独立成分分析技术，提出了一种在小波域自适应嵌入多重数字水印的算法。首先根据一个混沌标签序列从原图像中抽取一子图像，并对其进行小波分解，然后将多个互相独立的混沌水印信号依次嵌入到子图像的中频小波系数中，并自适应确定嵌入强度。根据Newman-Pearson准则检测水印是否存在，若存在，采用独立成分分析的方法提取出水印并进一步判断是否为原始水印。水印的检测与提取过程都不需要原始图像。仿真结果表明该算法对各种常见的攻击有着良好的鲁棒性，有效地解决了数字产品的多著作权问题。     

基于混沌置乱的小波域数字水印算法研究

提出了一种基于混沌系统的离散小波域数字图像水印算法,首先采用混沌模型算法来生成混沌随机序列对水印图像进行加密,然后对原始图像进行小波分解,将置乱加密的水印嵌入在在原始图像小波分解的高频系数中,含水印图像和待检测图像经过小波分解在对应小波系数中即可得到加密的水印信息,通过逆置乱即可得到提取的水印。实验证明该算法对叠加噪声和剪切等攻击具有很好的鲁棒性。     

基于卷积码的盲音频水印算法研究

提出了一种基于提升小波和卷积码的盲音频水印算法。原始音频信号经过提升小波变换后，选取中低频小波系数进行自适应水印嵌入。水印在嵌入前经过卷积编码和交织预处理，以提高水印系统的抗干扰能力。为了增强算法的鲁棒性，水印提取时采用了软判决Viterbi译码。实验结果表明，该水印算法具有较好的性能。     

抑制原始信号影响的数字音频水印算法

在扩频水印算法基础上,文中提出了一种在盲检测过程中抑制原始信号影响的数字音频水印算法.该方法的水印信息是通过听觉模型(HAS)掩蔽后嵌入到原始音频信号的小波变换系数中.文中在水印检测过程中,利用了离散小波变换(DWT)后相邻子带间系数的相似性来抑制原始音频信号对相关检测结果的影响.实验结果表明该算法很好地改进了水印的鲁棒性.     

基于音频统计特性的数字水印嵌入算法

结合数字音频时频域统计特性及同步码技术, 提出了一种可有效抵抗去同步攻击的混合域数字音频水印嵌入算法. 该算法首先结合数字水印与同步码(大小), 对原始音频载体进行分段处理, 并将每个音频数据段分割成两部分用于嵌入同步码与水印信息; 然后利用时间域音频样本统计特性, 将同步码信息嵌入到音频样本的统计均值上; 最后根据频率域小波系数统计特性, 将数字水印嵌入到低频小波系数的平均值内.     

基于混沌序列的数字水印图像认证算法

本文在研究离散小波分解和混沌序列特点的基础上,提出了一种新的基于DWT域半脆弱水印算法。该算法以小波系数之间的关系作为水印信息,利用混沌映射产生一个密钥来加密水印信息,并分别嵌入到图像块深层小波域的低频子图中。水印的检测不需要原始图像。大量仿真结果证明,该算法嵌入的数字水印既具有很好的隐蔽性,又具有很理想的鲁棒性。     

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。     

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）。     

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．     

一种新的大容量数字音频水印嵌入算法

提出了一种新的大容量数字音频水印嵌入算法．该算法具有以下特点：（1）以整型小波变换为基础，不仅降低了舍入误差，而且提高了音频水印的嵌入与检测速度；（2）采纳分段变换及整体修改策略，增强了数字水印嵌入的稳定性；（3）以灰度图像作为数字水印，不仅数据容量大，而且更具层次感和多样性；（4）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：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、低通滤波、MP3压缩、叠加噪声等攻击均具有较好的鲁棒性．     

基于量化的倒谱变换数字音频水印算法

提出了一种基于复倒谱变换的数字音频水印算法。该算法充分利用了复倒谱变换的特征,将原始音频信号分成若干帧,每帧音频实施复倒谱变换后,将系数均值按照一定的量化方法嵌入水印,水印的提取不需要原始音频信号,是一种盲水印算法;实验结果表明,嵌入的水印不仅具有很好的透明性,而且对重新采样、低通滤波、添加噪声、重新量化、有损压缩等攻击也具有很好的鲁棒性。     

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。     

一种基于改进的分段DCT域多格式音频水印算法

针对因为格式种类庞大而导致音频文件数字水印的嵌入较复杂且繁琐的问题, 采取了利用FFMPEG将音频文件转换成一种统一格式而进行数字水印嵌入的方法, 其效率和效果有较大提高。对于水印算法提出了一种改进的分段DCT算法, 将二维的水印图像转换成一维数字序列并进行置乱加密和极化操作, 然后对数字音频信号作分段DCT变换, 根据每段的能量不同采取不同等级的嵌入强度, 其中选取四个不同等次的系数进行反复嵌入。实验仿真表明, 在经过格式转换后的音频文件与原始文件之间没有出现失真, 该算法在经过加入高斯白噪声、低通滤波、有损压缩等操作后仍具有很强的稳健性。     

基于模数运算的DWT域数字音频水印

提出了一种基于DWT变换域的数字音频水印算法，对小波变换系数采取模2取余方法作为数字水印嵌入策略。通过仿真实验结果表明主要具有以下几个方面的特点：(1)水印隐蔽效果好，凭借人的感觉系统无法分辨出与原始音频的差别；(2)可以有效地抵抗噪声、低通滤波、有损压缩的处理；(3)在检测水印要受到密钥的限制，不知道口令的人是无法正确恢复出水印图像的。另外本算法在检测水印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.     

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。