基于量化的DCT域数字音频水印方法

数字水印的主要研究目的是版权保护。依据DCT域系数的特点,提出了一种DCT域的音频水印算法,先将音频数据按固定长度分段,然后对每段进行DCT变换,利用当前水印调制DCT直流系数,达到嵌入目的。实验表明,算法具有较好的透明性,并经Stirmark软件攻击测试具有较强的鲁棒性。

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。

DCT域音频水印透明健壮算法

提出一种新的基于离散余弦变换的数字音频水印算法。把音频信号划分为包含相同采样点的若干帧,每帧划分为若干节。对指定帧的第一节、第二两节实施DCT变换,将二者DCT中、高频系数的绝对值之和进行比较,结合水印序列为"0"或"1",采取不改变、缩小及增加中、高频DCT系数的方法,在DCT系数中嵌入水印。实验证明,该算法具有较强的健壮性,较好的透明性,提取水印属盲水印提取,能经受重采样、重新量化、添加噪声、低通滤波、音频格式转换等常见信号处理及攻击。

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1bit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。

峰度特征值在视频水印中的应用

提出一种基于峰度的视频水印新算法。峰度是一个能表征图像是否呈正态分布的特征值。选择峰度较小的视频帧,对亮度空间分块后实施离散余弦变换,在中频系数中嵌入水印。实验证明,该算法对有损压缩有较强的健壮性,较好的透明性。能经受添加噪声、剪切、视频格式转换及丢帧等常见视频信号处理及攻击。

基于偏斜度的视频水印算法

提出一种基于偏斜度的视频水印新算法。偏斜度是一个能表征图像是否对称分布的特征量。选择偏斜度很小的视频帧,对亮度空间分块后实施离散余弦变换,在中频系数中嵌入水印。实验证明,该算法对有损压缩有较强的健壮性,较好的透明性,能经受添加噪声、剪切、视频格式转换等常见视频信号处理及攻击。

一种透明健壮大容量的音频密写算法

提出一种新的基于离散余弦变换的大容量数字音频密写算法。音频的低频DCT系数集中了音频的重要信息,而高频DCT系数只包含少量信息。根据这一特性,采取不改变、缩小及增加高频DCT系数的方法,在高频DCT系数中嵌入秘密信息。实验证明,该算法具有较大的嵌入量、较强的健壮性、较好的透明性,提取属盲提取,能经受重采样、重新量化、添加噪声、低通滤波、音频格式转换等常见信号处理及攻击。

一种基于边缘检测和正负量化的盲水印算法

提出了一种基于DCT域边缘检测和正负量化的盲水印算法:先用Arnold置乱方法对水印图像进行加密,并对其进行正负变换,然后用边缘检测算子对载体图像进行边缘提取,再根据阈值的设定选择不同的量化值将水印嵌入,提取水印时不需要原始图像的参与,实现了盲提取.实验结果表明:该算法对于裁剪、压缩、噪声、滤波、缩放等攻击都具有较好的鲁棒性和不可见性.