一种基于离散小波变换的多重水印算法

在数字作品中嵌入鲁棒水印是对数字作品进行版权保护的一种技术。本文提出了一种基于离散小波变换的多重水印算法。先对两个水印图像进行置乱,对原始图像进行尺度为3的离散小波变换,提取出第3层的低频子带及水平方向、垂直方向和对角方向高频子带,再利用量化的方法,把水印图像分别嵌入到低频子带和水平方向高频子带中。实验证明用这种算法嵌入的数字水印对一些常见的攻击有较好的鲁棒性。     

基于变换的视频水印算法研究

目前数字视频水印是多媒体数字水印技术研究方向中当前的一个重点和难点,本文介绍了视频水印的模型与应用、视频水印的主要特征、技术分类,进而提出了一种基于分块DCT变换和Arnold置乱变换的视频水印算法,该算法在水印嵌入过程中考虑了人类视觉系统（HVS）的特点,在DCT块中嵌入水印信息,从而使算法具有一定的抗攻击能力。     

一种DCT域中基于SVD分解的数字水印技术

数字水印(Digital Watermarking)是进行知识产权保护和认证的一种有效方法.在DCT域中基于SVD分解的数字图像水印嵌入-提取算法,通过在原始图像DCT变换的左上角系数嵌入水印信号的主分量信息,保留了原始图像的中低频信息,获得好的水印嵌入不可感知性;同时,该算法对于常见的图像攻击具有强的鲁棒性,很好地实现了数字信息的版权保护.计算机仿真结果表明所提出的算法是有效可行的.     

基于OFDM的数字音频水印同步技术研究

本文提出了一种基于OFDM同步音频数字水印方案.主要是通过对原始水印进行随机化处理、编码调制及正交变换,在时域内嵌入同步码来确定水印的嵌入位置.实验结果表明,该算法对DA/AD变换具有良好的鲁棒性,同时证明了该算法的可行性和优越性.     

基于DCT域的信息隐藏数字水印的实现

对数字水印处理算法及理论的研究现状和问题,本文重点研究了基于离散变换(DCT)域的数字图象水印算法,并借助一种高效实用的编程工具MATLAB,编程使这种算法得以实现.从实验结果看出,嵌入水印信息后,原图与嵌入水印信息后的图象在视觉效果上没有明显分别,用肉眼几乎分辨不出.这说明这种算法充分利用了人眼的视觉特性,利用DCT域低频分量嵌入水印后,水印的不可见性相当好,图象在嵌入水印前后视觉效果改变不大,不影响图象的正常使用.该算法的优点:能有效抵抗JPEG压缩、剪裁、加噪、图象增强等攻击,具有较强的鲁棒性.     

一种基于DCT直流分量的数字水印算法

基于DCT直流分量的数字水印算法容易出现分块效应与可嵌入信息量较少的情况。改进算法将水印载体图像（512512）转换成YCbCr形式后进行88分块,对每个块的三个分量分别进行二维离散余弦变换,提取每个块的直流系数组成一个矩阵,在矩阵中每个元素的十位数上嵌入2位二值水印图像数据（128128）,当经过加密后的水印数据为00（01,10,11）时,嵌入时只需将相应的十位数修改成模4余0（1,2,5）,直流系数的修改变动范围为[-30,30],最大可嵌入据数量为24567bit。本算法不影响载体图像各种参数的统计特性,提取水印时不需要源数据,是一种盲水印。实验证明本算法有效避免了分块效应,能较好地抵抗裁剪与滤波等攻击。     

浅析小波变换理论及其应用

本文介绍了小波变换的发展历史,基本原理,比较了小波变换与傅立叶变换的各自不同的特点,讨论了当今传输系统中小波变换的应用,通过这些介绍分析,得出小波变换算法在信号处理、瞬态分析、图像处理等方面的优势,最后对小波变换理论的发展及其应用前景作了展望。     

商业图像信息隐藏技术的设计

在多媒体网络传输中使用信息隐藏技术越来越重要,而用于商业图像版权保护的主要是数字水印技术。实现数字水印可以使用基于图像变换的数字水印技术,对图像作离散余弦变换(DCT)。将图像块转换成矩阵,从变换后的矩阵中的DCT系数中选取部分频率分量,再把水印也转换成矩阵,然后嵌入原始图像,通过离散余弦反变换得到含有水印的图像,提取水印采用了嵌入水印的逆过程。     

基于离散小波变换的数字水印嵌入与提取

数字水印技术作为数字产权保护技术的重要手段得到了广泛的研究和应用。给出了一种离散小波变换域实现图像水印的算法,并在Matlab7.0环境下实现了该算法。实验结果证明,该算法在保证水印的不可见性的同时对常见的水印攻击都具有较强的鲁棒性。     

基于分形压缩变换的数字水印技术

本文提出一种新的基于分形压缩变换的数字水印技术,该水印可以通过嵌入后的载体进行恢复。实验结果表明本文提出的算法具有比较好的鲁棒性和不可见性。     

多光谱图像变换域统计量移位鲁棒无损信息隐藏

为了提高鲁棒无损信息隐藏算法容量,利用多光谱图像谱段间的相关性及其小波变换高频系数分块均值的稳定性,提出一种变换域统计量移位的鲁棒无损信息隐藏算法。首先,在光谱方向采用Karhunen Loêve变换(KLT)去相关,然后对得到的KLT本征子图像进行离散小波变换,将小波HH高频系数分块均值作为统计量,通过其直方图移位来隐藏秘密信息,最后将浮点数变换和像素溢出引起的误差嵌入含密图像中以便对恢复的载体图像进行误差补偿。实验结果表明：在图像质量和以往算法相当的情况下,该算法的隐藏容量增加了1倍,并且能抵抗噪声攻击;而与最新算法相比,在隐藏容量相同时,该算法抗JPEG2000压缩倍数平均提高23.9%,误码率平均降低了44.8%。     

基于图像显示、波段变换的信息隐藏安全测算法浅析

利用计算机技术,结合Arnold变换,提出了一种基于图像置乱变换的小波水印算法,对提出的算法进行了各种攻击测试。实验表明,该算法对JPEG有损压缩、中值滤波攻击和高强度噪声攻击具有强稳健性,具有很好的透明性和鲁棒性,实用性也较高。     

一种基于小波变换的数字图像水印算法的实现

随着多媒体技术与互连网技术的迅速发展,基于数字水印技术的电子多媒体作品版权保护问题已成为信息科学领域的研究热点,因此数字水印技术作为一门有效的多媒体版权保护技术受到越来越多的关注.文中着重介绍了数字水印技术的发展背景,特点以及小波变换理论,并仿真实现了一种基于小波变换的数字图像水印算法.     

基于haar小波的数字图像水印算法的探究

文章首先对数字水印进行两级置乱，使其与原水印有较大差别，增强了水印的鲁棒性；然后利用Haar小波结合多分辨率重复嵌入方案将数字水印对载体图像进行嵌入和提取，从而使水印具有更高的安全性。     

图像在Chirp-Fourier域的能量分布与Chirp水印算法研究

分析了图像在Chirp-Fourier域的能量分布，给出空域Chirp水印嵌入参数选取与Chirp-Fourier域水印检测时的处理方法。仿真结果表明，按照给出的参数嵌入水印，水印算法的透明性好，检测快，对常见的图像处理鲁棒性较强。     

基于改进阈值的低压电力线信道中的小波去噪方法

在电力线信道的小波去噪方法中,应用广泛的是小波变换阈值法.但传统的阈值法阈值单一,且在信号连续性较差的情况下,运用传统阈值法还会产生伪吉布斯现象.为了克服阈值法的不足,在平移不变量小波阈值去噪法的基础上,通过仿真低压电力线信道噪声,对阈值函数进一步改进,使阈值的变化与噪声的小波变换随尺度的变化特性相一致.仿真实验可以看出,该方法可以有效改善信号的信噪比,减小原始信号与估计信号之间的均方根误差,对含噪信号有更好的去噪效果.     

基于字符水印加密的商业谈判语音文件篡改检测技术

本文研究商业谈判语音文件篡改检测技术:对需要保存或传输的商业谈判语音文件,借助计算机技术进行波形提取,查找其波形零点集合,在这一集合的指定子集合处嵌入字符水印信息,这一波形变换,由于嵌入字符信息的附加噪音相比于原始波形极小,不影响这一商业谈判语音文件的实际表达效果;提取嵌入的字符水印信息,以字符水印信息是否被破坏来检测原始商业谈判语音文件是否被篡改;对一个典型事例的实际操作证明这一技术的有效性。     

基于能量估计和视觉模型的数字水印算法

本文将数字水印能量估计方法拓展到分块离散余弦变换 (DCT)域,并且提出了一种基于分块DCT的数字水印算法,将能量估计方法应用于该算法中。该算法利用了人眼视觉系统 (HVS)模型,将水印信息嵌入到DCT系数的低、中频域,试图达到不可感知性和鲁棒性的最佳折衷,进而提出了一种灵活的重复嵌入策略及相应的检测算法。实验结果表明,该算法在较大的信息嵌入量情况下仍然具有较好的不可感知性和对多种攻击的鲁棒性。     

一种自适应DCT域数字视频水印方案

数字视频广播中的水印一般应当能够在视频编码的同时完成水印的嵌入。针对MPEG2视频压缩编码选用DCT变换进行数据压缩，提出一种自适应DCT域数字视频水印方案，数字水印主要嵌入在视频码流的I帧，嵌入强度和位置根据一定的准则自适应选取。实验结果显示，在不可感知性和鲁棒性方面，自适应方案具有良好性能。     

应用加权高斯模型的非理想稀疏信道估计

在高速通信系统中,由于多径信道通常存在一些小的散射体,使得抽头向量不满足理想的稀疏特性,导致经典的稀疏估计算法存在一定的性能损失。针对上述非理想稀疏特性问题,提出了一种基于酉变换近似消息传递（Unitary Transform Approximate Message Passing,UT-AMP）和加权高斯（Weighting-Gaussian,WG）先验模型的稀疏估计算法。首先,由非理想稀疏信道的构造分析,导出了WG先验模型和参数;其次,利用贝叶斯公式对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统进行因式分解和因子图建模,归纳了在消息传递框架内期望最大化（Expectation Maximization,EM）算法嵌入方式,推导了联合UT-AMP和EM的信道估计算法;最后,建立仿真环境对所提算法进行复杂度分析和数值仿真。仿真结果表明,所提算法能够以同阶复杂度实现信道估计性能和频带利用率的提升,具有很高的应用和推广价值。