一种基于量化DCT域音频水印新算法

提出一种新的基于量化DCT域的音频水印算法,根据DC分量和AC分量在水印的鲁棒性和不可听性中起着不同的影响来设计水印算法,使水印的鲁棒性和不可听性得到更好的权衡。首先,把音频数据分成含有8个数据的不重叠块,然后,对每个数据块进行DCT变换;通过对DCT系数中DC分量和第四AC分量进行轮流调制来完成水印嵌入,每个数据块嵌入1 bit信息。实验表明该水印算法对于叠加噪声,有损压缩,重量化等常见的数字信号处理具有较好的鲁棒性,同时,水印系统具有很好的不可听性。     

基于声道低频能量比的MP3压缩域音频水印算法

为了解决目前大多音频水印算法在应用于MP3音频时存在的效率低下、鲁棒性与不可感知性较难平衡等问题,提出基于MP3帧声道间低频能量的压缩域音频水印算法。该算法的嵌入和提取过程可分别在MP3压缩和解压缩的过程中完成,能大大提高水印的嵌入提取效率。而且由于低频能量具有较好的稳定性,算法利用MP3编解码过程中生成的改进离散余弦变换（MDCT）系数计算得到声道内低频能量,将左右声道内低频能量之比以固定步长量化,最终根据量化结果调整相应的MDCT系数实现水印嵌入;同时,结合不同比例因子频带能量的占比在计算声道内低频能量前对水印嵌入频带进行了筛选,从而能保证水印鲁棒性与不可感知性的平衡。实验显示,该算法可以在维持原始音频可听性的基础上实现对各种类型攻击较好的鲁棒性,尤其是可以抵抗MP3重压缩的攻击。     

基于DCT与DWT的音频水印算法

采用DCT和DWT两种方法相结合的抗同步攻击的鲁棒性数字音频水印算法,利用DWT的多分辨率特性以及DCT的解相关能力和聚能作用,并且在音频分段后引入同步技术,在保证不可感知性和稳健性的良好平衡下实现了水印的盲检测。使用纠错码技术进行水印的嵌入,以此来降低水印的检测错误率。在接收端进行盲提取。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和不可感知性。     

一种基于DCT和SVD的音频水印算法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)和奇异值分解(SVD)的音频水印算法.该算法将原始音频进行分段后再分块,对每一块进行DCT 变换,利用Zig-Zag算法将变换后的系数分成4个象限,通过对每个象限进行SVD变换得到对角阵,并在对角阵的第1个元素内嵌入水印.实验结果证明,该算法具有良好的透明性,在嵌入强度为0.2时峰值信噪比较高,同时可以抵抗重采样、回声、噪声等攻击,具有较高的鲁棒性.     

一种基于混沌调制和双变换域的音频水印算法

针对传统音频水印算法不能实现盲提取和水印的安全性、鲁棒性不强,提出一种改进算法。采用Logistic混沌序列对降维后的水印信号作进行调制,再结合离散小波变换的多层分辨能力和离散余弦变换的能量汇聚特性,通过修改双变换域的中低频系数,在载体音频中嵌入水印信息。仿真实验表明改进算法具有更好的安全性和鲁棒性。     

一种DCT域自适应音频水印算法*

数字水印技术中水印强度是影响水印鲁棒性的重要参数。当前大多数的水印算法均利用实验来确定水印强度,但实验具有很大的随机性,得到合适的水印强度需要大量的实验。提出了一种DCT(discrete cosine transform)域基于信噪比(signal noise ratio,SNR)水印强度自适应的音频水印。首先将载体音频分帧,然后根据对嵌入水印后音频品质要求的SNR计算各帧的水印强度,选择可嵌入强度大的帧,将一个水印比特信息嵌入一帧的DCT的直流系数,水印强度将自适应于各帧。实验结果证明了该算法具有较好     

一种基于傅利叶域的音频水印嵌入算法

提出了一种基于傅立叶域的音频水印嵌入算法。该算法充分利用人耳听觉系统特性,把水印信号嵌入到音频信号快速傅立叶变换后的相位系数上。实验证明,该算法易于实现,具有较好的不可觉察性及鲁棒性,是一种实用的音频水印算法。     

一种基于多变换域的数字图像水印算法

图像DWT最低频子图的稳定性好,DCT低频分量稳定性强,SVD值在图像中应用稳定,Arnold变换可加密图像;因此提出了一种新的数字图像水印算法,它应用Arnold变换加强水印安全性,并在DWT域中利用DCT变换和SVD变换的系数稳定性特征保证水印的鲁棒性。实验结果表明,算法很好地保持了图像质量,而且水印对于JPEG压缩、滤波、噪声污染、缩放、剪切等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性。     

基于局部极值点的音频盲水印算法

该文提出了一种新的音频水印算法。它充分利用了离散小波变换的多分辨率特性,在小波变换的细节部分搜索局部极值点,通过修改局部极值及其相邻点的幅度值,实现水印信息的嵌入。水印检测不需要参考原始音频。实验结果证明了该算法的鲁棒性和不可感知性。     

一种基于DCT变换的音频多水印算法

提出了一种在同一音频作品中加入稳健水印和易损水印的多水印算法。该算法在DCT域添加随机序列作为稳健水印，然后通过实施适当的量化策略，实现在稳健水印的基础上加入了易损水印。实验结果表明，在同一音频作品中以这样的方式加入两种水印后，通过一定的控制，两种水印可以起到不同的作用。整个系统具有联合防伪的功能，一方面实现版权保护，另一方面鉴定作品是否经过篡改。通过计算提取的易损水印，易对音频信号的原始性作出结论，而提取出的稳健水印对诸如滤波、重采样、加噪等攻击表现出良好的稳健性，具有保护版权的功能。     

基于离散余弦变换的车道识别算法

车道识别技术是自动驾驶领域的研究热点。通过对车载摄像机获取的公路车道线图像特征的分析,提出了一种基于图像频率域特征的车道识别算法。该算法的核心是提取车道线在离散余弦变换域的特征,再结合道路模型的先验知识利用贝叶斯决策原理,识别出路面上的车道线。实验表明,该算法在不同的路面和光照条件下均可得到良好的识别效果。     

基于离散余弦变换的图像局部特征描述子

针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子受光照变化影响较大的缺点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)的图像局部不变特征描述子。在DCT变换的基础上,忽略高频系数,使用少数中低频系数组成特征矩阵,以降低描述子的维数。利用DCT频率系数正负性对光照变化不敏感的特点,在计算描述子间距离时设置惩罚因子,以提高描述子的可区分性。测试结果表明,与SIFT描述子相比,该描述子具有较好的显著性,且查全率和查准率较高。     

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     

基于离散余弦变换的可移除数字视频水印算法

在视频水印的评价标准中,鲁棒性和透明性是一对非常重要的性能指标,同时也是一对相互制约的指标。已有的视频水印算法对上述2个指标都采用折衷的方法,为保证透明性通常不能兼顾水印的鲁棒性。为解决上述问题,提出一种可移除数字视频水印算法。在嵌入水印时,不限制水印嵌入的强度,以保证水印信息的鲁棒性,而嵌入后的视频在播放时,需要经过一个水印移除的过程,移除水印后的视频在视觉效果上与原视频接近或完全一致,以满足水印的透明性。同时,用户需提供合法的密钥,以保证水印移除的正确性,并提高水印算法的安全性。测试结果表明,该算法对分辨率放缩、视频重编码及码率压缩的操作具有较强的鲁棒性。     

基于多分辨率分解的数字音频水印

根据小波变换的时频分析特性和多分辨率的分析特性,提出了一种在数字音频信号中加入彩色标志图像的水印嵌入方法。该方法结合人的听觉特性,将水印和原始音频数据同时进行小波分解;将分解后的水印小波系数嵌入到原始音频信号的不同分辨率上,使水印不可感知。实验结果表明,利用该方法嵌入的彩色标志图像水印对一般的信号处理具有一定的健壮性,所提出的方法在数字音频的版权保护和身份验证方面具有较好的保密性。     

基于方向编码的离散余弦变换域图像隐写算法

提出一种基于方向编码的离散余弦变换(DCT)域图像隐写算法。将秘密图像进行8×8块的离散余弦变换后,采用JPEG标准量化表进行量化,将得到的DCT系数做行程编码,间接提高嵌入容量。同时对载体图像进行8×8块的离散余弦变换,采用改进的量化表进行量化,由此提高嵌入容量和含密图像的质量。通过基于方向编码的嵌入算法将秘密信息嵌入载体图像DCT系数的中低频部分。实验结果证明,该隐写算法嵌入容量大,得到的含密图像视觉质量好,可抵抗 分析攻击。     

结合DCT和WT的多分类器融合的光照人脸识别

为进一步提高各种光照条件下的人脸识别精度,提出了一种将光照补偿和光照不变特征提取相结合的人脸识别方法。算法先应用对数域DCT进行光照补偿;然后,用三次样条二进小波分解提取一个低频子图和三个对光照变化鲁棒的边缘细节子图;接着,用二维线性判别分析进行特征降维并构造四个分量分类器;最后,通过多分类器融合规则进行融合分类。该文算法在CAS-PEAL人脸库光照子集上的实验达到了83.91%的识别率,在YaleB人脸库上则实现了100%的识别率,实验结果证明了该文算法对光照变换具有较好的鲁棒性。