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．     

用于MP3作品版权保护的数字水印新算法

以MP3压缩攻击特点与听觉掩蔽特性为基础，提出了一种可用于MP3音乐作品版权保护的混合域数字音频盲水印算法．首先，结合MP3压缩等攻击特点，对原始数字音频进行自适应的分段处理；再对每个音频数据段进行DWT和DCT；最后，结合听觉掩蔽特性与MP3压缩攻击特点，自适应确定量化步长，并将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明，所提出的算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如重新采样、重新量化、叠加噪声、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．特别地，该算法对于最为普通的MP3压缩攻击具有极强的抵抗能力（尤其是高压缩比下）．     

一种新的混合域自适应数字音频水印算法

以MP3压缩等攻击特点厦局部音频相关特性为基础，提出了一种新的混合城数字音频盲水印算法．首先，结合MP3压缩等攻击特点，对原始数字音频进行自适应的分段处理；再对每个音频数据段进行DWT和DCT；最后，结合局部音频特性与听觉掩蔽特性，自适应确定量化步长．并将水印信号嵌入到音频数据段的低频分量中．仿真实验表明，本文算法不仅具有较好的透明性，而且对诸如重新采样、重新量化、叠加噪声、低通滤波等攻击均具有较好的鲁棒性．特剐地，该算法对于最为普通的MP3压缩攻击具有极强的抵抗能力．     

基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印技术

结合人眼的视觉感知特性与图像的局部相关特性，提出了一种基于模糊聚类分析的自适应图像空间域水印嵌入算法．该算法首先根据人眼视觉系统(HVS)的感知特性，结合模糊c-均值(FCM)聚类分析，自适应确定出数字水印嵌入位置；然后利用图像自身的局部相关性，通过修改像素值，将二值水印图像降维置乱后自适应嵌入到宿主图像内，并且具有水印嵌入深度智能调节特性．该算法在提取水印信息时，不需要原始载体图像．实验结果表明：该自适应空间域图像水印嵌入技术不仅具有较好的透明性，而且对诸如叠加噪声、JPEG压缩、平滑滤波、几何剪切、图像增强、马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性．     

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）。     

一种基于均值量化的抗去同步攻击数字水印算法

基于量化调制的音频水印方案以其原理简单、操纵灵活等特点,已引起人们广泛关注,但现有方案不同程度地存在鲁棒性较差等不足之处.结合音频统计均值稳定特性及同步码技术,提出了一种新的数字音频水印嵌入算法,该算法选取稳健的16位巴克码作为同步标记,通过量化音频样本统计均值嵌入同步码,同时结合听觉掩蔽特性量化低频小波系数平均值嵌入数字水印.仿真实验结果表明,本算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常规信号处理(MP3压缩、低通滤波、添加噪声、均衡化等)和去同步攻击(随机剪切、幅度缩放、抖动等)均具有较好的鲁棒性.     

一种新的SVM数字音频水印嵌入算法

为了取得鲁棒性与不可感知性的良好平衡,提出一种新的SVM数字音频水印嵌入算法.该算法以回归型支持向量机(SVR)理论及同步码技术为基础,首先结合数字音频内容,选取稳定的能量、过零率作为特征向量并获得SVR训练模型,然后利用SVR训练模型自适应确定嵌入位置,最后采纳量化调制策略,分别在空间域和频率域内将同步码和数字水印嵌入到音频载体内.仿真实验表明,本文算法不仅具有较好的不可感知性,而且对诸如叠加噪声、重新采样、重新量化、低通滤波、MP3压缩、随机剪切等攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于图像纹理复杂度的数字水印算法

针对变换域数字水印算法中水印信息鲁棒性和不可感知性之间的矛盾,提出一种基于人类视觉系统特征的离散余弦变换(DCT)数字水印算法。对水印信息进行Arnold置乱变换,将水印信息量化嵌入到载体图像的DCT域直流分量中。实验结果表明,该算法能有效抵抗噪音干扰、裁剪和压缩编码等攻击,具有较好的鲁棒性。     

Tetrolet变换和SVD结合的盲检测稳健数字水印嵌入策略

提出了一种Tetrolet变换和奇异值分解(SVD)相结合的图像盲检测稳健数字水印算法。该算法先对二值水印图像进行双因子混沌加密预处理;对原始载体图像进行二级Tetrolet变换,并将二层低频子带系数进行分块SVD分解;最后将加密的水印信息量化嵌入SVD最大系数中。水印检测时,无需原始载体图像和原始水印图像的参与,实现水印信息盲提取,提高数字水印系统的实用性。仿真实验结果表明,在保证水印安全性和不可感知性的基础上,该算法对常规图像处理、几何攻击等均具有较好的稳健性。     

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．     

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     

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。     

A New Adaptive Digital Audio Watermarking Based on Support Vector Regression

On the basis of support vector regression (SVR), a new adaptive blind digital audio watermarking algorithm is proposed. This algorithm embeds the template information and watermark signal into the original audio by adaptive quantization according to the local audio correlation and human auditory masking. The procedure of watermark extraction is as follows. First, the corresponding features of template and watermark are extracted from the watermarked audio. Then, the corresponding feature of template is selected as training sample to train SVR and an SVR model is returned. Finally, the actual outputs are predicted according to the corresponding feature of watermark, and the digital watermark is recovered from the watermarked audio by using the well-trained SVR. Experimental results show that our audio watermarking scheme is not only inaudible, but also robust against various common signal processing (such as noise adding, resampling, requantization, and MP3 compression), and also has high practicability. In addition, the algorithm can extract the watermark without the help of the original digital audio signal, and the performance of it is better than other SVM audio watermarking schemes.     

A robust content based audio watermarking using UDWT and invariant histogram

Desynchronization attack is known as one of the most difficult attacks to resist, for it can desynchronize the location of the watermark and hence causes incorrect watermark detection. It is a challenging work to design a robust audio watermarking scheme against desynchronization attacks. Based on undecimated discrete wavelet transform (UDWT) and invariant histogram, we propose a new content based audio watermarking algorithm with good audible quality and reasonable resistance toward desynchronization attacks in this paper. Firstly, the undecimated discrete wavelet transform (UDWT) is performed on original host audio. Secondly, the invariant histogram is extracted from a selected wavelet coefficients range in the low frequency subband. Then, the bin of histogram is divided into many groups, each group including four consecutive bins. For each group, one watermark bit is embedded by reassigning the number of wavelet coefficients in this group of four bins. Finally, the digital watermark is embedded into the original audio signal in UDWT domain by modifying a small set of wavelet coefficients. Simulation results show that the proposed watermarking scheme is not only inaudible and robust against common signal processing operations such as MP3 compression, noise addition, and low-pass filtering etc, but also robust against the desynchronization attacks such as random cropping, time-scale modification, pitch shifting, and jittering etc.     

An adaptive audio watermarking based on the singular value decomposition in the wavelet domain

This paper presents a secure, robust, and blind adaptive audio watermarking algorithm based on singular value decomposition (SVD) in the discrete wavelet transform domain using synchronization code. In our algorithm, a watermark is embedded by applying a quantization-index-modulation process on the singular values in the SVD of the wavelet domain blocks. The watermarked signal is perceptually similar to the original audio signal and gives high quality output. Experimental results show that the hidden watermark data is robust to additive noise, resampling, low-pass filtering, requantization, MP3 compression, cropping, echo addition, and denoising. Performance analysis of the proposed scheme shows low error probability rates. The data embedding rate of the proposed scheme is 45.9 bps. The proposed scheme has high payload and superior performance against MP3 compression compared to the earlier audio watermarking schemes.