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.     

基于混沌序列的小波域数字音频双水印算法

本文提出一种在小波域嵌入混沌序列作为版权标识水印,然后对音频信号进行哈希运算生成脆弱水印信息,再将其嵌入到时域里作为篡改提示水印的音频双水印算法。实验表明,双水印系统中的版权标识水印对滤波、有损压缩等常见的水印攻击方式具有较强的鲁棒性;脆弱水印对常见的音频信号处理具有较高的敏感性,双水印系统既能够对音频作品的版权进行保护,双可以对音频作品的完整性进行认证。     

一种基于谱熵的自同步音频水印算法

在研究音乐作品版权保护的问题上,由于人类听觉系统对随机噪声十分敏感,是数字音频水印技术需要攻克的难题。针对数字音频作品的版权认证,提出了一种具有良好不可感知性的语音谱熵的自同步盲检测音频水印算法。算法首先选择有意义的二值图像作为水印,采用基于Arnold置乱和混沌序列加密的方法对水印进行预处理,然后根据谱熵选择适合嵌入水印的音频段,将同步信号和水印隐藏在音频信号的DWT域低频子带中。通过加入同步信息,使得提取水印的效率大大提高。实验结果表明,算法具有良好的不可感知性以及较高的提取效率,并对各种常见的攻击表现出了良好的鲁棒性。     

基于DWT和SVD的自适应数字音频零水印算法

为了对数字音频的版权进行有效的保护,结合人类听觉系统和奇异值分解的重要特性,提出了一种小波域数字音频零水印算法。用混沌序列对水印图像进行加密,根据音频信号的时域局部特征选择最适合于构造零水印的音频段,对选取的音频段进行离散小波变换,提取小波域的低频分量作奇异值分解,利用低频系数的最大奇异值构造零水印,实现数字音频的版权保护。实验结果表明,水印的安全性和不可感知性很好;对于不同风格的音频信号,算法均具有良好的鲁棒性,能够有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重采样、重量化、剪切以及压缩等攻击。     

一种基于小波域均值量化的音频数字水印算法

在音频文件里嵌入图像水印信息,极有可能引起音频质量的下降。该文首先利用Chebyshev混沌扩频原理对二值图像进行置乱,然后对音频信号进行小波变换,选取小波系数的低频部分来嵌入水印,再对小波系数进行均值量化,通过合理地确定量化步长从而实现在音频文件中嵌入图像水印信息。实验证实具有较好的鲁棒性和不可感知性。     

一种用于内容完整性保护的脆弱数字音频水印算法

提出了一种用于内容完整性保护的脆弱数字音频水印算法 ,该算法首先将视觉可辨的二值水印图像降维成一维水印序列并对其进行随机置乱 ,再从原始数字音频信号中随机选取采样数据并进行快速傅立叶变换 (FFT) ,最后结合人类听觉系统 (H AS)计算可感知噪声阈值 JN D(Just Noticeable Distortion,或称为临界可见失真 ) ,并依此选取FFT系数通过量化处理嵌入水印信息 .该算法提取水印信息时不需要原始数字音频信号 .仿真结果表明 :该脆弱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     

基于人眼视觉特性的DCT域二值水印算法

数字水印技术是一种在数字多媒体中嵌入数字信息,从而保护媒体版权的方法.它已经成为保护数字作品版权的重要手段.本文利用扩频技术原理.提出了一种DCT域数字水印算法,该算法用伪随机序列对二值水印图像进行置乱扩频,然后根据人类视觉特性将调制信息嵌入载体图像DCT域中.仿真结果说明这种数字水印算法具有很好的安全性和稳健性.     

小波域数字图像水印改进算法及其性能分析

提出一种结合随机加密的小波域图像水印算法．利用小波变换对原始载体数字图像进行多分辨率分解；利用由密钥产生的伪随机序列对水印图像进行随机置乱．根据原始图像的相同分辨率、不同方向、相同空间位置的小波细节子带系数的大小关系，将经过随机置乱处理的包含版权信息的二值水印图像嵌入到载体图像．提出一种水印检测算法，不需要使用任何与原始载体图像相关的信息，实现了“盲检”．实验证明，提出的水印方案具有非常好的不可见性；对于大量的攻击具有较好的鲁棒性；使用两道密钥具有很好的安全性．     

采用混沌加密和重复码的复倒谱音频水印算法

针对数字音频产品版权保护问题,设计了一种基于混沌加密和重复码调制的复倒谱变换数字音频水印算法。算法把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,对每一帧实施复倒谱变换,将一幅包含版权信息的二值图像作为水印,利用混沌序列对其加密,再利用重复码进行纠错后嵌入到原始音频的复倒谱系数中,水印提取时不需要原始音频信号。实现了水印的盲检测。仿真实验证明,算法具有较强的鲁棒性和不可感知性。能经受添加噪声、低通滤波、重采样、重新量化、音频格式转换等常见信号的处理及攻击。     

一种基于小波变换的音频脆弱水印算法

数字音频水印算法是水印技术中重要的组成部分,而近年来对音频水印的研究远远少于图像水印,脆弱水印的研究则更加少。提出了一种基于小波变换的音频脆弱水印算法,在音频信号的小波变换域嵌入二值图像水印,采用量化嵌入方法,实现了盲提取。仿真实验结果表明,此算法具有较好的不可闻性、敏感性和安全性。     

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。     

Audio watermarking scheme based on embedding strategy in low frequency components with a binary image

With the recent development of information technology and computer network, digital format of data has become more and more popular. However, a major problem faced by digital data providers and owners is protecting data from unauthorized copying and distribution. As a solution to the problem, digital watermark technology is now attracting attention as new method of protection against said unauthorized copying and distribution. The aim of the digital audio watermarking is to take prespecified data that carries certain information and hide it within the audio stream such that it is not audible to the human ear (i.e., transparent) but at the same time renders the file more resistant to removal (i.e., robust). In this paper, we propose a new method for embedding digital watermarks into audio signals in low frequency components, which method mitigates these and other related shortcomings. The proposed method uses the wavelet transform constructed by lifting-based wavelet transform (LBWT) in order to provide a fast implementation between watermark embedding and extraction parts. In the first stage of the proposed method, the original audio host signal is converted to a wavelet domain using LBWT. The signal is thus decomposed into low and high frequency components. Approximation coefficients correspond to low frequency components of the signal. Next, the watermark generated by pseudorandom numbers is embedded into wavelet approximation coefficients of the segmented host audio signal depending on the binary value of the binary image. The reason for embedding the watermark in the low frequency components is that these components' energy is greater than that of high frequency components in such a way that the watermark is inaudible; therefore, it should not alter the audible content and should not be easy to remove. The proposed method uses a binary image to decide whether or not the watermark generated by pseudorandom numbers is embedded in the audio host signal. To evaluate the performance of the proposed audio watermarking method, subjective and objective quality tests including bit error rate (BER) and signal-to-noise ratio (SNR) are conducted. The tests' results show that the proposed method yields a high recovery rate after attacks by commonly used audio data manipulations such as low-pass filtering, requantization, resampling and MP3 compression.     

一种新颖的音频双水印算法

论文提出一种既能对音频作品进行版权保护又能对其进行内容认证的音频双水印算法。首先对音频信号进行整数小波分解,然后对低频系数运用零水印技术构造鲁棒水印,达到对音频作品进行版权保护的目的。同时对整数小波分解后的高频系数进行量化处理生成脆弱水印,达到对音频作品进行内容认证的目的。实验表明,双水印系统中的鲁棒水印对常见的音频水印攻击具有较强的鲁棒性,脆弱水印对滤波等常见的信息处理具有很强的敏感性。     

基于频率掩蔽效应的自适应音频数字水印技术

文章提出了一种基于频率掩蔽效应的自适应音频数字水印算法。嵌入的水印为视觉可辨的二值图像,水印能根据音频信号的频域掩蔽阈值进行自适应调整,水印的提取采用假设检验的方法。实验结果表明所嵌入的水印是不可感知的,该算法对大多数音频信号处理具有很强的鲁棒性,如重采样、MP3压缩和随机裁剪等操作。     

基于线性预测的小波域音频数字水印盲检算法

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。将视觉有意义的二值水印图像经过一定的预处理及SS技术调制后,嵌入小波域的中低频系数中。水印提取时,利用LPC原理,不需要原始音频信号。该文算法与文10的算法相比,BER性能提高了约10%～15%。实验结果表明所嵌入的水印是不可感知的,算法对大多数音频信号处理具有很强的鲁棒性,如低通滤波、重采样、mp3压缩等操作。     

基于Shamir秘密共享方案和零水印的音频水印算法

提出一种基于Shamir秘密共享方案和零水印技术的数字水印算法。该算法首先将音频信号分成n段,并根据Shamir秘密共享方案将水印信息分成n份,然后对n段音频信号进行离散小波分解,将水印信息分存到相应的n段音频信号的低频系数中,然后对低频系数运用零水印技术构造鲁棒水印。实验表明,该算法中的零水印对滤波、有损压缩等常见水印攻击方式有较强的鲁棒性,能达到音频作品版权保护的目的,同时分存的水印信息不仅对音频信号的整体攻击具有较强的敏感性,可以达到内容认证的目的,而且能够抵抗剪切以及对音频文件局部的攻击,并确定被攻击的位置。     

基于音频特征和低频系数较小值的水印算法

提出一种基于音频特征和DWT低频系数相对较小值的数字水印算法。分析音频帧的过零率及短时能量,选取适当的阈值初步舍弃表明信号中高频信号成分的音频帧,筛选出待处理的音频帧。将选定的音频帧拼接在一起进行小波变换,选取低频系数并分段,通过相邻3个水印比特组合的二进制之和确定水印在该段中的嵌入位置,将系数修改为相邻系数中较小的值。实验结果表明,该算法通过对音频特征的分析,能降低提取低频分量的时间复杂度,实现水印信息的盲检测,提高水印的鲁棒性。     

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。