A Novel Digital Audio Watermarking Scheme in the Wavelet Domain

We present a novel quantization-based digital audio walermarking scheme inwavelet domain. By quantizing a host audio's wavelet coefficients (Integer Lifting WaveletTransform) and utilizing the characteristics of human auditory system (HAS), the grayimage isembedded using our watermarking method. Experimental results show that the proposed watermarkingscheme is inaudible and robust against various signal processing such as noising adding, lossycompression, low pass filtering, re-sampling, and re-quantifying.

基于量化的小波域数字音频水印算法

提出了一种基于量化的小波域数字音频水印算法 ,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 ,再将水印序列伪随机排序并与m序列作扩频调制 ,最后对数字音频信号作分段离散小波变换 ,调制信号通过量化处理过程嵌入到离散小波变换后的系数中 ,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。

基于小波零树结构的图像水印算法

针对数字图像水印与图像压缩这个二元性问题,提出了两种在图像的压缩域中嵌入水印的算法.算法利用嵌入式小波零树编码算法中的小波零树结构,分别采用扩频思想和量化思想,称之为小波零树扩频水印算法和小波零树量化水印算法.实验结果表明,这两种水印算法对于压缩攻击是鲁棒的,并且小波零树扩频水印算法可以进行水印的分级检测,而小波零树量化水印算法则实现了盲检测.

基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法

为了解决奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法提取水印时需要原始载体图像的缺陷,以及量化索引调制(quantization index modulation,QIM)均匀量化不适用于非均匀信号的问题,通过引入μ律压缩技术,提出一种新的基于DWT-SVD压缩量化的数字图像盲水印算法。该算法对载体图像进行分块,对每一分块实施离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT),以及对变换后的近似部分系数进行SVD分解,使用μ律压缩函数压缩分解后的最大奇异值,用QIM的方法嵌入二值水印。算法只用到了最大奇异值,可以盲提取水印,消除因传输原始载体图像产生的不安全性,μ律压缩技术也减小了嵌入水印对原始载体图像的扰乱。仿真实验结果表明,该算法保持了较高的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、联合图像专家小组(joint photographic experts group,JPEG)压缩、缩放等常见攻击具有更强的鲁棒性。

基于小波域的均值量化数字音频水印算法

提出了一种均值量化的小波域数字音频水印算法。均值量化可以减少攻击对水印的影响,算法选择合适的小波基对音频信号进行小波分解,对其中的中、低频系数进行均值量化,嵌入水印,水印提取过程不需要原始音频信号。实验结果表明,与一般水印量化算法相比,该算法对MP3、重量化、重采样、低通滤波和噪声干扰等信息处理型攻击具有更好的鲁棒性。

基于小波变换和量化理论的半脆弱数字声音水印算法及在电力系统中的应用(英文)

数字水印技术将在电力系统中得到广泛应用。文中提出一种半脆弱的数字声音水印算法。该算法通过量化被选参数将水印信息嵌入原始声音的小波变换域中。与傅立叶变换有所不同,小波变换域同时包含了信号的频率信息与时间信息。这一特征使得该算法既可用于声音文件的版权保护,又可用于判别声音是否受到恶意篡改。不同的量化系数会影响到水印的鲁棒性。在水印提取过程中,该算法运用了匹配滤波器确定水印的起始位置。文中主要包括运用数字水印判别声音的完整性﹑运用匹配滤波器定位水印信息的起始位置﹑以及提出既能用于版权保护又能用于内容认定的实用水印算法。实验数据证明了该算法的可行性。

利用奇偶量化的图像盲水印算法

在DCT域数字水印算法的基础上,提出了DC系数奇偶量化的盲水印算法。该算法结合JPEG压缩标准,将水印信号隐藏在经过量化后的DC值奇偶性中,在保证水印对于JPEG压缩的鲁棒性的同时,实现了水印的盲提取。同时,水印嵌入前做Arnold置乱预处理,以增强其对于图像剪裁的鲁棒性。此外,预处理时加入的密钥又进一步提高了算法的安全性。实验证明,该算法对于压缩、剪裁、加噪声等具有较好的鲁棒性,尤其对于JPEG压缩,压缩比为29时还可以达到较好的提取效果。

基于DWT域对数量化索引调制的数字水印算法

为了提高水印的透明性和鲁棒性,解决QIM均匀量化不适用于非均匀信号的问题。引入μ律技术,将小波分解与对数量化索引调制结合,提出基于DWT域的对数量化索引调制数字水印算法。算法对原始图像进行离散小波变换,对变换后的近似部分系数运用μ律函数,再用QIM方法嵌入二值水印。选择合适的嵌入位置,通过对量化步长和参数进行讨论得到其最优值。仿真实验结果表明,该算法与以前的量化算法相比提高了水印的透明性,并对高斯噪声、中值滤波、JPEG压缩等常见攻击具有更强的鲁棒性。

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。

基于人眼视觉特性的小波树量化水印

在分析图像小波分解系数的树结构关系以及人眼视觉系统 (HVS)模型的基础上 ,提出了一种基于人眼视觉特性的小波系数树量化水印 ,该方法在宿主图像的两棵小波系数树中嵌入一位水印信息 ,通过量化使它们呈现足够大的统计差别从而使水印检测时能提取水印信息 .实验结果和分析表明 :该方法水印有较好的不可视性和鲁棒性 。

基于视觉掩蔽特性的小波域彩色数字水印技术

应用静态图像压缩编码技术 ,实现了以彩色图像作为水印信号的数字水印算法 ;充分利用人眼视觉掩蔽特性 ,实现了水印嵌入位置的自适应确定 ,增强了算法的透明性和鲁棒性 ;彩色水印图像的提取不需要原始载体图像 ;采用整型提升小波变换 ,有效地克服了小波域水印算法普遍存在的舍入误差问题 仿真实验表明 :文中的小波域彩色数字水印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。

基于多尺度小波分解的自适应图象水印算法

该文提出了一种多尺度小波域的自适应水印算法,水印采用有意义二值图。自适应地确定嵌入系数的阈值,根据0/1水印值对3级小波系数,由高尺度层向低尺度层,有选择地进行细节图象系数的量化。恢复不需原图,只需相关参考序列,恢复水印亦是二值图,效果直观。经攻击实验证明,对图象噪声、剪切和压缩具有一定的鲁棒性,是一种可行的水印算法。

基于四叉树分割的小波域自适应水印方案

文章提出了一种基于四叉树分割的小波域自适应水印方案。算法根据图像的纹理和细节通过四叉树分割将小波系数划分成大小不等的系数块,引入一个与系数块的性质有关的视觉加权因子,对小波域无损视觉量化模型进行了改进,提高了水印的嵌入强度;通过小波系数的量化选择,将水印信息嵌入到小波域的鲁棒性系数上,提高了水印对抗常规处理的能力。仿真实验结果证明该方案同时具有良好的鲁棒性和透明性。

基于均值量化的多目的数字音频水印算法

为了达到版权保护和内容认证的双重目的,提出一种新颖的多目的水印嵌入算法.首先介绍了均值量化(mean-quantization)方法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多目的水印嵌入算法,该算法在对数字音频信号作离散小波变换基础上,充分利用均值量化的优势,将视觉可辨的水印—二值图像嵌入小波低、中频系数中,实现了鲁棒性水印和脆弱性水印同时嵌入音频信号中,达到版权保护和内容认证的双重目的.实验结果表明,文中提出的多目的水印算法具有很强的鲁棒性和较好的脆弱性.

SVD分解和离散小波域特征值量化的安全数字语音水印算法

针对传统数字语言水印算法鲁棒性较差、复杂度较高等问题,提出一种基于SVD分解和离散小波域特征值量化的安全水印算法。该算法以离散小波变换的特征值量化为基础,利用离散小波变换将每帧数字语音转化到小波域,再利用SVD奇异值分解计算近似系数特征值,而不是细节系数部分;最后,使用量化后的特征值嵌入水印比特位信息。实验结果表明,当量化步长和所选帧长较高时,该算法能有效抵御过滤攻击、加性高斯白噪声攻击、重采样攻击和剪切攻击,其中高斯白噪声攻击和剪切攻击的误码率几乎为0。相比其他优秀算法,该算法具有更好的鲁棒性。

基于混合变换域的盲数字水印算法

针对商品包装图像在水印检测过程中图像会发生变形的问题展开研究,提出一种基于混合变换域的盲数字水印算法。算法基于第二代数字水印思想,采用了量化技术,将水印信息嵌入到代表图像内容的重要特征值上,解决了水印图像随商品外形发生变形后水印的检测问题。实验结果表明,新的算法在保证水印不可见性的同时,实现了盲检测,且提取效果好,对于常见的图像旋转,平移、剪切和扭曲等攻击具有鲁棒性。

离散小波变换域鲁棒量化灰度水印算法

利用离散小波变换提出一种鲁棒量化灰度水印算法,采用按比例递减的量化步长将原始灰度水印图像的八个位平面通过奇偶量化方法分别嵌入原始载体图像具有对应重要性的八个小波子带。实验结果表明,算法在抵抗亮度和对比度调整、中值滤波、高斯低通滤波、添加高斯噪声、添加椒盐噪声和JPEG压缩上都表现出较强的鲁棒性。

基于小波变换的彩色图像数字水印新算法

提出了一种将灰度图像嵌入到原始彩色图像中的新数字水印算法。对RGB色彩空间彩色图像的绿色分量和蓝色分量进行haar小波变换。低频系数经过量化,将经过Arnold置乱后的灰度水印图像的位平面嵌入到低频子带。水印提取不需要原始载体图像。实验结果表明,该彩色图像数字水印算法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、图像增强和马赛克效果等攻击均具有较好的鲁棒性。

基于整数小波矩阵范数量化的多重数字水印算法

针对多媒体版权信息保护的多方性和多类性,提出一种多重数字水印算法。在整数小波域,利用矩阵范数量化方法,将鲁棒水印嵌入到逼近子带,将脆弱水印嵌入到细节子带,水印提取检测可分层进行,且为盲检测。仿真表明,该算法兼具鲁棒性和敏感性,且能够较精确反映篡改区域,是一种有效的多重数字水印方案。