基于小波包分析的数字音频双水印算法

针对以往双水印算法鲁棒性不高和定位不准确的问题,提出一种基于小波包分析的数字音频双水印算法。算法对原始音频信号进行小波包分解,在得到的低频系数和中低频系数中嵌入零水印和半脆弱水印。改进的零水印算法鲁棒性有了很大的提高,能更好地完成音频信号的版权保护;对中低频系数采用量化的方法嵌入二值水印图像,有别于以往算法需将二维图像转换为一维序列,不会对零水印的提取产生影响。该方法对一系列常规处理和幅度缩放都有较好的鲁棒性,不但能确定水印图像遭恶意篡改的位置,而且能够定位原始载体音频的篡改位置,真正实现了对音频信号的内容认证。     

基于DWT和DCT的自适应双重音频水印

针对数字音频版权保护和内容认证的问题, 提出了一种用于版权保护和内容认证的自适应双重音频水印算法。算法对每段原始音频信号进行离散小波变换和离散余弦变换, 分别提取混合变换域的低频系数和中低频系数作为水印的构造和嵌入域, 利用音频载体的统计特性自适应地构造零水印和嵌入半脆弱水印, 实现音频版权保护和内容认证。实验结果表明, 该算法的不可感知性很好, 在抵抗多种攻击时具有良好的鲁棒性, 并且能够对恶意窜改进行定位。     

一种基于椭圆曲线变换的数字音频零水印算法

为了在保证音频质量的前提下实施对音频的版权保护,提出了一种新颖有效的数字音频零水印算法,采用具有扰动稳定性、旋转不变性和惟一性等特性的音频信号的奇异值来构造零水印,并首次提出对用于构造水印的奇异值进行椭圆曲线变换的方法,使得水印信号复杂多变,不易破译.此外,通过对构造出的二值图像水印与有意义的图像相异或得到有意义的水印信息,满足了音频版权认证的需要,并且能够实现数据隐藏,又没有影响水印的不可感知性.实验结果表明上述算法构造二值水印具有很强的隐蔽性,更好的满足了水印的不可见性及安全性的要求.水印对叠加噪声、剪切处理、重采样等攻击具有鲁棒性.     

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。     

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。     

基于音频特征MFCC的零水印算法

利用小波域的低频部分的奇异值具有比较稳定的性能,设计一种以音频特征为基础的零水印方案。该方案利用原始音频特征——Mel频率倒谱系数(MFCC),一方面来构造水印,另一方面还被用于音频内容认证。先将原始音频做分段操作,取各分段进行DWT变换;选取小波域的低频部分,并做SVD操作;最后利用奇异值平均值实现水印的"嵌入",获得一个位置索引向量并据此提取水印信息。仿真实验显示,该方案在完全不影响音频听觉质量的前提下,在抵抗常见音频攻击时有很强的鲁棒性,并能进行恶意篡改定位。     

基于小波变换和倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波变换和倒谱变换的数字音频水印算法。该算法将音频信号进行小波分解,选取低频系数。对低频系数进行倒谱变换,并根据统计均值思想,把水印嵌入到倒谱域中,实现了在音频信号中嵌入二值图像。实验结果表明该算法具有比较好的鲁棒性,能抵抗常见信号的攻击,如低通滤波、重采样、重量化、有损压缩、音量变化、添加白噪声等。     

基于小波变换和倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波变换和倒谱变换的数字音频水印算法。该算法将音频信号进行小波分解,选取低频系数。对低频系数进行倒谱变换,并根据统计均值思想,把水印嵌入到倒谱域中,实现了在音频信号中嵌入二值图像。实验结果表明该算法具有比较好的鲁棒性,能抵抗常见信号的攻击,如低通滤波、重采样、重量化、有损压缩、音量变化、添加白噪声等。     

基于奇异值分解的零水印算法

针对传统的基于奇异值分解的水印算法水印容量较低的缺陷,提出基于奇异值分解的零水印算法,在分块的基础上提取奇异值向量的前若干项,将其作为图像特征,并利用此特征进行零水印构造。仿真实验结果表明,该算法能降低计算复杂度,增加水印容量,稳健性较好。     

平衡多小波视觉密码零水印算法

传统零水印算法构造的水印通常是没有实际意义的二值序列,致使版权辨别不够直观快捷。借鉴视觉密码原理,结合平衡多小波、奇异值分解等技术,提出平衡多小波视觉密码零水印算法。将客户水印作为零水印嵌入到版权图像中,对版权图像进行平衡多小波变换得到实际载体;根据实际载体图像进行块奇异值分解并计算平衡因子得到差值矩阵,由差值矩阵生成过渡矩阵;将过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成图像特征信息;结合图像特征信息和客户水印信息产生零水印。实验结果表明,该算法具有良好的安全性和鲁棒性,是一种可靠的图像版权认证零水印算法。     

用于内容认证的半脆弱音频零水印算法

提出了一种可用于版权和内容认证的半脆弱音频零水印算法,该算法提取载体音频的中低频分量构造零水印,确保了水印算法的不可感知性,并可实现盲检测。采用自适应的音频分帧方法,合理地分配了水印图像的像素点,从而提高了算法的篡改定位能力和对于常规攻击的鲁棒性。同时利用多级置乱技术消除水印图像的相关性,提高了算法的安全性以及对于常规攻击的鲁棒性。算法不但可进行完整性认证,还可以通过篡改评估准确定位篡改区域。实验结果表明,该算法对于常规攻击具有较好的鲁棒性,对恶意攻击还体现了很强的篡改定位能力。     

基于Curvelet-DSVD和视觉密码的强鲁棒零水印算法

为了更好的表现自然图像的曲线特性,进一步提高数字水印算法的鲁棒性,提出一种基于Curvelet-DSVD和视觉密码相结合的强鲁棒零水印算法。首先对原始图像进行Arnold置乱;其次进行Curvelet变换得到低频域信息,对低频域信息进行分块并对各个块进行双奇异值分解(DSVD),利用块最大奇异值与整体奇异值均值之间的关系构造特征矩阵,同时利用视觉密码将水印信息生成两个共享份;最后将其中一个共享份进行Arnold置乱后与特征矩阵进行异或运算生成零水印。实验结果表明,该算法能够有效地抵抗常规攻击,与现有的零水印算法相比,鲁棒性更强,安全性更高。     

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.     

基于分块奇异值分解的小波域水印算法

对于一般有意义灰度水印,如何在不可见性下增大水印嵌入容量,增强鲁棒性仍是水印研究学者研究的重要内容.根据奇异值分解的特性,结合小波变换与人类视觉系统的某些特性接近的良好特点,提出了一种基于分块奇异值分解的小波域鲁棒水印算法.算法首先将灰度水印信息分为重要信息和次要信息两部分,然后在小波域对宿主图像小波分解后的高频和低频系数分别进行分块奇异值分解,再把经过置乱变换的重要信息部分和次要信息部分分块DCT变换,将变换后的水印信息分别嵌入低频和高频系数分块奇异值分解的奇异值中.实验结果与分析表明:水印算法能嵌入大容量水印,且能抵抗大多数图像攻击,是一种可行的算法.     

基于Krawtchouk不变矩和SVD-LWT的双重水印研究

为提高数字图像水印的鲁棒性和透明性,提出了一种基于Krawtchouk不变矩、奇异值分解(SVD)和提升小波变换(LWT)的彩色图像双水印算法。该算法首先从载体RGB图像中提取绿色分量进行两级提升小波变换,利用Krawtchouk不变矩对平移、旋转和缩放的不变性以及Krawtchouk矩良好的局部特性和重构性,计算其低频分量的Krawtchouk低阶矩不变量构造水印系统;然后对其变换后的中频分量奇异值进行分解,嵌入混沌置乱后的水印图像的奇异值作为另一水印系统。仿真实验结果表明,该算法不仅有良好的不可见性,而且对常见攻击和几何攻击都具有很好的鲁棒性,并具有一定的应用价值。     

小波域视觉密码零水印算法

目的传统零水印算法需要构造包含图像特征的水印数据,这样构造的水印往往是无意义的。在已有视觉密码鲁棒水印算法基础上,结合零水印思想,提出小波域视觉密码零水印算法。方法零水印不仅仅是由载体图像生成的,而是其与水印信息共同制造的视觉秘密图份。算法产生2幅图份:主图份(图像特征信息)和所有权图份(零水印)。首先,将载体图像通过合理置乱,去除像素相关性;其次,对置乱后的图像做小波变换,再将小波低频子带分块并对各块做奇异值分解,通过比较块特征值与块特征值均值生成过渡矩阵;然后,将生成的过渡矩阵结合2×2视觉秘密图份算法生成主图份;最后,结合主图份和秘密水印信息产生所有权图份,同时将其保存到认证中心。结果针对零水印信息不够直观,在不对载体进行任何改动的情况下,将有意义二值图像作为零水印嵌入到载体图像中去。即使在很强的鲁棒干扰环境中,本文方法仍然比传统的零水印算法表现出色。结论提出了一种可靠的图像版权认证零水印算法。实验结果表明,算法具有良好的安全性,同时对多种图像处理具有很好的鲁棒性。     

基于DCT和SVD的图像哈希水印算法

为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算法进行对比,实验结果表明,所提水印算法具有良好的不可感知性和鲁棒性。