基于DWT的双重数字音频盲水印算法

合集下载

基于DWT的盲音频水印算法研究

够抵抗剪切、重采样等一系列的信号处理方法的攻击；同时为
了达到安全和保密的目的，使得只有掌握密钥的人才能提取并正确地恢复出水印，文使用线性移位寄存器对一维序列本进行置乱变换，中寄存器的初始状态作为密钥其ｉ＜ＰｘＱ｝。１２音频信号的分段小波变换．。置乱后得到由转换而来的新的一维二进制序列Ｘ＝｛ｉ，（）０≤
频质量的条件下，向其中嵌入与版权所有者相关的秘密信息，
ａｄｉｕｉｓｏ
．Ａｄｔａｅａｋｉｅｂｄｅｎｏｔｅｓｎｆａｔａｅｔｏｆｃｎｓｒｐａｄｙｈｘｅｍｎａｒｓｌｉａｗｔｒｒｓｍｅｄｄｉｔｈｉｉｃｎｖｌｅｉｅｔｅｅｔｌ．Ｔｅｅｐｒｅｔｅｕｔｉｇｌｍｇｉｗｅｃｉｅｉｌｓ
ａｄｔｅｗｔｍｒａｅｅｔｃｄｗｔｏｔｒｎａａｎａｅａｋｃｎｂｘｒｔｉｕｉａｄｔ．ｈｒａｅｈｏｇｌｉ
Ｋｅｏｄ：￣ｇａｗｔｒａｋｎ；ｗｖｌａｓｒ；ｄｔｕｉｓａ；ｒｂｓｅｓｙｗｒｓｉｌａｍｒｉｇａｅｔｒｆｍｔｅｅｔｏｎｉａａｄｉｌｏｕｔｓｉｇｌｏｇｎｎ
Ｖ＝｛（）＝ｗ（，，ｖｋｉ）０≤ ｉ＜Ｐ，０≤Ｊ＜Ｑ，．ｋ＝ｉＱｘ＋｝为了提高数字水印算法的鲁棒性，使得所加入的水印能
络音乐在互联网上广泛传播，音乐制品的版权保护问题已迫
在眉睫。数字水印技术以其较好的不可感知性、鲁棒性、可检测性及安全性，为知识产权保护的一种有效手段。数字音成频水印技术就是利用人类听觉系统的冗余，在不影响原始音

基于DWT-FRFT变换和QR分解的盲数字水印算法

基于DWT-FRFT变换和QR分解的盲数字水印算法吴强;彭亚雄【摘要】为了提升数字水印技术的安全性和鲁棒性进而解决图像的版权保护问题,文中提出了一种基于离散小波变换-分数阶傅里叶变换(DWT-FRFT)和QR分解的盲数字水印算法.首先对原始图像进行离散小波变换-分数阶傅里叶变换,取其低频子带;然后对低频子带进行分块QR分解,并将有意义二值水印采用量化索引调制(QIM)重复嵌入到R的第1行中.通过MATLAB实验,证明该算法相较于传统方法,峰值信噪比(PSNR)和相关系数(NC)均是最优,具有更好的不可见性和鲁棒性.由于水印的提取过程未借助原始图像任何信息,此方法可归为一种盲水印算法.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2018(031)010【总页数】4页(P53-55,68)【关键词】离散小波变换;分数阶傅里叶变换;QR分解;量化索引调制;数字水印;鲁棒性【作者】吴强;彭亚雄【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TP301数字水印是镶嵌在其他数据中具有可鉴别性的数字信号或模式，它的存在不影响宿主数据的可用性。

因其具有安全性、不可感知性、可证明性以及稳健性等特点，数字水印作为一种有力的版权保护技术已得到广泛的应用。

对于数字水印算法，通常分为时域算法和频域算法。

因频域算法抗攻击性更强，所以信息隐藏领域的研究更注重频域水印算法。

研究人员针对基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)的传统数字水印算法，提出了很多改进算法，这些算法对压缩和噪声攻击具有较好鲁棒性，但是无法有效抑制几何攻击。

文献[1]提出一种基于量化的抗JPEG(Joint Photographic Experts Group)压缩攻击的鲁棒性水印算法。

该算法对压缩攻击有很强的鲁棒性，但是抗几何攻击较弱；文献[2]提出了基于集成成像的DWT(Discrete Wavelet Transform)域水印技术。

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法音频水印技术是一种在音频信号中嵌入特定信息以实现版权保护、数字鉴证、内容追踪等功能的技术。

基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的音频水印算法是一种常见的音频水印嵌入和检测方法。

DCT和DWT是两种经典的信号变换技术，它们具有重要的频率特性和平移不变性，因此非常适合用于音频水印算法的设计。

首先，我们需要将原始音频信号进行离散余弦变换，以获取音频信号的频域信息。

DCT将音频信号分解为不同的频率分量，其中低频分量代表音频信号的全局特征，高频分量代表音频信号的细节特征。

我们可以选择低频分量作为水印嵌入的载体。

接着，我们对低频分量进行离散小波变换，以进一步提取音频信号的频域特征。

DWT通过分解音频信号为多个分辨率的子带，每个子带都包含了不同频率范围内的信息。

我们可以选择其中一个子带作为水印嵌入的目标。

在嵌入水印时，我们首先对选定的子带进行频谱调制。

频谱调制是一种将水印信息嵌入到原始音频信号频域表示中的技术，它可以通过在特定的频带内改变信号的频谱分布来实现水印信息的隐藏。

在这个过程中，水印信息被嵌入到选定的子带频谱系数的幅度、相位或频率上。

具体而言，我们可以将水印信息嵌入到选定的子带的幅度上。

幅度调制是一种将水印信息添加到原始信号的幅度值中的技术。

我们可以通过调整选定子带的特定频率范围内的幅度值来实现。

例如，我们可以将幅度值微调一个较小的数值以编码二进制水印信息。

在检测水印时，我们首先对接收到的音频信号进行相同的DCT和DWT变换，以提取相同的低频分量和选定子带。

然后，我们通过比较原始音频信号和接收到的音频信号的低频分量和选定子带，可以检测到是否存在水印信息。

与其他音频水印算法相比，基于DCT和DWT结合的算法具有一些优点。

首先，DCT和DWT提供了较好的频率特性和平移不变性，可以提高水印嵌入的鲁棒性和隐蔽性。

其次，DCT和DWT变换是可逆的，可以保留音频信号的原始内容。

基于DWT的双重数字音频盲水印算法

基于DWT的双重数字音频盲水印算法任克强;李辉环;谢斌【摘要】Aiming at the existing problem of single watermarking, this article has designed an algorithm of dual digital audio blind watermarking based on DWT. The watermarking is encrypted by the chaotic sequence, then the original audio signal is divided into segments, the different watermarking embedding strategy is used to balance the contradiction between watermarking transparency and watermarking robustness, the watermarking information is respectively embedded into the high frequency component and the medium frequency component through four- level wavelet transform.The watermarking extraction does not need the original audio signal and the original watermarking, the watermarking blind detection is realized. Experimental results show that the watermarking transparency is very good, and it also has good robustness against many kinds of attacks such as resampling, filtering, noise interference, compression and so on.%针对单一水印存在的问题,设计了一种基于DWT的双重数字音频盲水印算法,先用混沌序列对水印图像加密,再将原始音频信号分段,采用不同的嵌入策略平衡水印透明性和鲁棒性之间的矛盾,把水印信息分别嵌入到经过四层小波变换的高、中频分量中,水印的提取不需要原始音频信号和原始水印,实现了水印的盲检测.实验结果表明,水印的透明性很好,在抵抗重采样、滤波、噪声干扰以及压缩等多种攻击时具有良好的鲁棒性.【期刊名称】《江西理工大学学报》【年(卷),期】2011(032)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】音频水印;双重水印;盲水印;混沌加密;离散小波变换【作者】任克强;李辉环;谢斌【作者单位】江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;南昌大学共青学院信息工程系,江西九江332020;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】TP309随着数字技术和计算机网络的发展，各种形式的多媒体数字作品不断出现并广泛传播，其安全性面临严峻的挑战.数字水印技术作为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段受到了广泛关注，并成为多媒体信息处理和信息安全领域的一个研究热点[1-2].数字音频水印是数字水印的一个重要分支，出现了众多的数字音频水印算法，但目前的数字音频水印算法大多为单水印算法，单一水印在受到多种攻击时很难保证足够的鲁棒性，并且在解决多著作权问题以及多媒体数字作品在出版、发行、销售等不同阶段的认证问题等方面满足不了应用的需要[3-4].针对单一水印的不足，本研究设计了一种基于DWT的双重数字音频盲水印算法，根据人耳的敏感度以及音频信号能量与频率的关系，采用二次嵌入的方法，在同一个音频信号的不同小波分量中分别嵌入水印，为了解决水印透明性和鲁棒性之间的矛盾，采用不同的嵌入策略，选取音频信号的高频分量（感知透明性较好）和中频分量（鲁棒性较好）进行水印嵌入，在含水印的音频信号中可以提取到所嵌入的双重水印，只要其中一个水印可以识别，就可判定音频的归属，提升了对音频的保护能力，并且水印的提取不需要原始音频信号和原始水印，实现水印的盲检测.混沌是非线性动力系统中一种貌似无规则、类似随机的运动，在看似杂乱无章的表面现象下却有着丰富、有序的内部结构.混沌系统对初值的敏感性高，可以提供数量众多、非相关、类似随机而又确定可再生的信号，并且具有普通伪随机序列所没有的低通特性，可以抵抗低通滤波或有损压缩攻击等优点，采用混沌序列对水印进行加密可获得良好的安全性.本算法采用广泛应用的离散时间动态系统Logistic映射序列，它具有较好的自相关性和互相关性，其定义为Xk+1=μXk(1-Xk),其中0≤μ≤4，称为分支参数，Xk+1∈（0，1）.当3.5699456≤μ≤4时，Logistic映射工作于混沌状态，产生具有0均值、δlike自相关性及互相关为0的混沌序列[5]，该序列具有遍历性和白噪声的统计特性.设水印图像为V,大小为M1×M2，可表示为：先将水印序列降维，以便嵌入到一维音频信号中，设降维后水印序列为P：以X0=0.47,u=3.9作为密钥K生成Logistic序列，截取M1×M2大小的数据序列，并对其进行二值化处理，记处理后的Logistic序列为S：用Logistic序列和水印进行异或操作，对水印进行混沌加密，加密后的水印为W：设Y是含有M个采样数据的原始音频信号，可表示为：其中，y(m)∈{0,1,2,…,(2n-1)}是第m个数据的幅值，n为表示每个数据所用的位数(bit数).设每个音频数据段的长度为L，要全部嵌入M1×M2个水印信息，原始音频数据总数应满足如下关系：因此，先将原始音频信号分解成两部分：其中，Yr是原始音频信号中与水印嵌入无关的部分，它在水印的嵌入和提取过程中保持不变.Ye是原始音频信号中待嵌入水印的部分：再将待嵌入水印部分Ye分成M1×M2个音频数据段：其中，Ye(k)表示第k个音频数据段：水印的嵌入位置、嵌入强度以及水印的透明性和鲁棒性是设计水印算法时必须综合考虑的几个问题，是影响水印算法性能的几个重要因素[6].本算法采用对待嵌入音频信号的各个分段进行小波变换，根据小波系数的特点，修改相应的小波系数，实现水印的嵌入.小波基函数的选择是构造数字音频水印算法的一个重要环节，常用的小波基有Biorthogonal小波基、Coiflets小波基、Daubechies小波基、Haar小波基、Symlets小波基，不同的小波基在正交性、紧支性、平滑性以及对称性上都表现出不同的特性，采用不同小波基函数构造的数字音频水印算法的性能是不一样的[7-8].此外，随着小波分解级数的增加，嵌入水印的强度大幅度增加，水印的鲁棒性增强；同时小波分解的级数越多，水印分量可以更好地扩散，应根据水印数量，尽可能的提高小波分解的级数.Daubechies小波基是一种正交小波，具有近似的对称性、时频紧支性、高正规性以及Mallat快速算法等特点，本算法采用Daubechies-4为小波基对分段后音频进行四层小波变换，将水印值分别嵌入到感知透明性较好的高频分量和鲁棒性较好的中频分量中，这样可以较好地满足水印透明性和鲁棒性的要求.水印嵌入流程如图1所示.水印嵌入算法的步骤如下：（1）以Daubechies-4为小波基分别对每一音频数据段Ye(k)进行四层离散小波变换：其中，CK为第k段音频数据的分解系数，它包括小波系第k段音频信号第H层的近似分到H层的细节分量.（2）抽组值，分别计算它们的代数和T1、T2.当W(k)=1时，如当W(k)=0时，如果T2≥T1，不变；否则，按式(12)计算(5×i-1).（3）分别计算D3K的奇、偶代数和E1、E2.当W(k)=1时，如果E1≥E2，不变；否则，其中，n为偶分量的个数.当W(k)=0时，如果E2≥E1不变；否则，分别按式(13)、(14)计算(2×i-1)和(2×i).（4）对调整后的系数进行小波逆变换，得到已嵌入水印的音频信号：（5）将和Yr重新组合，得到最终含水印的音频信号Y′：本算法提取水印时不需要原始音频信号和原始水印，水印的提取过程是水印嵌入的逆过程，其提取流程如图2所示.水印提取算法的步骤如下：（1）把含水印音频信号Y′分成Yr、两部分，再将已嵌入水印部分分成M1×M2个音频数据段，用(k)表示.（2）以Daubechies-4为小波基分别对每一音频数据段(k)进行四层离散小波变换. （3）抽取(5×i-1)和(5×i)两组值，分别计算它们的代数和T1、T2.如果T1≥T2，W′(k)=1；否则，W′(k)=0.（4）分别计算的奇、偶代数和E1、E2.如果E1≥E2，W′(k)=1；否则，W′(k)=0.（5）用嵌入时的混沌序列对提取的加密水印W′进行解密，然后升维得到提取的水印图像V′.实验平台为Windows XP+Matlab，原始音频信号为采样频率44.1 kHz的16位单声道WAV文件，水印图像为64×64的二值图像.图3是未受攻击时水印嵌入前后的音频波形对比图，含水印音频的信噪比为56.4298.为了便于观察，把波形误差放大了5倍，从图中可以看出，原始音频信号和嵌入水印后的音频信号几乎没有差别，仅存在少量奇异点，且波动范围均在(-0.1,0.1)以内，由于人类听觉系统(HAS)的分辨局限性，听觉上很难分辨出水印嵌入前后音频的不同.另外，通过多个不同背景的人对原始音频和含水印音频进行不可感知性测试，均不能分辨它们之间的差别，说明水印的不可感知性很好.原始水印、正确密钥提取的水印以及错误密钥提取的水印如图4所示.使用正确密钥从高、中频系数中提取的两个水印的归一化相关系数分别为0.9957、0.9887，水印图像清晰可辨；使用错误密钥从高、中频系数中提取的两个水印不可辨别.为测试水印的鲁棒性，对含水印音频分别进行了多种攻击，然后再提取水印并计算归一化相关系数和信噪比进行定量评价，图5给出了原始水印图像及多种攻击后提取的水印图像，受攻击后的信噪比和归一化相关系数如表1所示.（1）重采样：包括上采样和下采样.上采样先将语音信号的采样频率由原始频率44.1 kHz提升到原来的2倍，再利用一次抽取技术将变化后的采样频率还原为原始频率.下采样先将语音信号的采样频率由原始频率缩小到原来的一半，再利用一次插值技术将变化后的采样频率还原为原始频率，抽取和插值的系数都为2.上采样、下采样攻击后含水印音频信号的信噪比分别为53.2735、39.1866.图5(c)为经过上采样攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别为0.9148、0.9136；图5(d)为经过下采样攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别为0.9949、0.9763.上采样提取的高、中频水印较模糊，但可以辨别；下采样提取的高、中频水印清晰可辨.（2）低通滤波：采用2阶的巴特沃兹低通滤波器对音频信号滤波，截止频率为42.36 kHz.低通滤波攻击后含水印音频信号的信噪比为39.2240.图5(e)为经过低通滤波攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别为0.9878、0.9133，从高频分量提取的水印清晰可辨，从中频分量提取的水印较模糊，但可以辨别.（3）中值滤波：中值滤波器函数的阶数为2.中值滤波攻击后含水印音频信号的信噪比为36.9914.图5(f)为经过中值滤波攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别为0.9194、0.8079，从高频分量提取的水印较模糊，但可以辨别；从中频分量中提取的水印不能识别.（4）噪声干扰：分别加入高斯白噪声和有色噪声，白噪声均值为0，均方差为0.01；将白噪声通过一个截止频率为5600 Hz的低通滤波器生成有色噪声，再分别与含水印的音频信号进行叠加.白噪声和有色噪声攻击后含水印音频信号的信噪比分别为38.0560、39.1185.图5(g)为经过白噪声攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别为0.9593、0.9811；图5(h)为经过有色噪声攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别0.9620、0.9414；所提取的水印全部容易辨别.（5）去噪：由于噪声信号多包含在较高频率的细节中，去噪攻击影响小波分解的高频分量.以Daubechies-4小波基对含水印音频进行四层小波分解，将最高频分量全部置为零，滤掉这一层所有的能量.去噪攻击后含水印音频信号的信噪比为51.0369.图5(i)为经过去噪攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别为0.6630、0.9590，从高频分量提取的水印不能识别，从中频分量提取的水印可辨别.（6）压缩：利用小波包对含水印音频进行压缩，压缩后的音频保留了99.9724%的能量，压缩率为53.9733%.压缩攻击后含水印音频信号的信噪比为38.0539.图5(j)为经过压缩攻击后提取的水印图像，其高、中频水印的归一化相关系数分别为0.9059、0.8641.从高、中频分量提取的水印较模糊，但可以辨别.算法利用了音频小波分解与听觉分辨特性之间的关系，把水印信息分别嵌入到经过四层小波变换的高、中频分量中，实现在同一个音频载体上嵌入双重水印，以提升水印抵抗多种攻击时的鲁棒性，满足不同应用的需求.实验结果表明，水印的感知透明性很好；未受到攻击时，提取到的水印清晰；不同类型的攻击，对高、中频小波分量中的水印影响各不相同，但至少有一个水印能被识别，水印的鲁棒性较好，有效地提升了对音频载体的保护能力.在水印的提取过程中不需要原始音频信号和原始水印，实现了水印的盲检测.【相关文献】[1]孙圣和,陆哲明,牛夏牧.数字水印技术及应用[M].北京：科学出版社,2004.[2]方旺盛,张松枭,肖琴.关于SVD图像的多水印算法[J].江西理工大学学报,2008,29(2)：2l-24.[3]谢斌,任克强,蔡虔.一种基于语音信号的有意义图像多重水印算法[J].江西理工大学学报,2009,30(3)：41-44.[4]王永琦,杨洋.基于混合变换域的数字音频双水印算法[J].计算机应用,2007,27(12)：128-133.[5]陈雪松,张寒,杨永田.基于混沌理论的音频数字水印算法研究[J].计算机工程与应用,2007,43(24)：59-61.[6]冯涛,韩纪庆.基于听觉特性的音频水印能量估计及自适应嵌入算法研究[J].声学学报,2006,31(1)：48-54.[7]杨福生.小波变换的工程分析与应用[M].北京：科学出版社,2006.[8]杨晋霞,马朝阳,张雪英.基于小波包分析的数字音频双水印算法[J].计算机应用,2010,30(5)：1217-1220.。

一种基于DWT变换的音频水印算法

一种基于DWT变换的音频水印算法[摘要] 实现了一种基于小波变换的音频水印算法。

算法首先对水印图片进行了置乱预处理，对音频信号进行小波变换，在低频系数量化嵌入水印信息。

实验表明该算法具有较好的鲁棒性。

[关键词] 音频水印小波变换均值量化伴随着数字多媒体技术以及互联网技术的飞速发展，数字信息作品的创作、存储和传输都变的十分方便与快捷，但同时也暴露出了严重的问题，多媒体技术版权的创作者和所有者有着强烈、紧迫的反盗维权的要求和渴望[1]。

数字水印技术可以保证数字信息的完整性和可靠性，成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段[2]。

数字水印技术被认为是解决版权问题的有效方式[3]。

1.算法概述小波分析是一种很好的信号分析和处理方法，受到了越来越多的水印研究者的青睐。

基于小波变换（DWT）的数字水印算法，体现出了更优良的性能特性。

最大限度地把水印信息隐藏而不被人们所察觉，并且计算量较小。

本文首先改进实现了基于小波变换的音频水印算法。

该算法首先对水印图片进行了置乱预处理，对音频信号进行小波变换，在低频系数量化嵌入水印信息。

1.1Arnold变换Arnold变换，又称猫脸变换，此变换只适用于正方形数字图像。

运用Arnold 变换对一幅正方形的图像进行迭代变换，若干次后，图像一定能恢复到原先[4]。

Arnold变换公式：。

其中，mod表示取模运算；，表示原来图像的像素点位置；，表示变换后图像的像素点位置。

图1中，(a)为原始图像，64×64；(b)经过3次迭代后图像；(c) 经过15次迭代后图像；(d) 经过30次迭代后图像；(e) 经过45次迭代后图像；(f) 经过48次迭代后图像。

Arnold变换起到了加密保护的作用，Arnold变换具有周期性，64×64的二值图像在经过48次迭代回到了原始图像。

图 1 水印图像经Arnold变换后的水印图像1.2 系数量化原理量化的算法的思路是，首先，定义量化步长，用量化步长把待量化的系数取值范围划分为如图2所示A、B两个区间集，嵌入的水印比特为（1或0）；量化处理后的系数为。

DWT域基于系数关系的盲水印算法

DWT域基于系数关系的盲水印算法白梅1王慧琴1,2杜高峰 11 西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安7100552 西安交通大学—彩虹集团公司博士后流动站西安710049摘要：提出了一种DWT域内基于系数关系的盲提取图像水印算法。

首先，对原始图像进行两层小波分解，比较第二层的对角分量与近似分量可以得到一个逻辑矩阵，将该逻辑矩阵与置乱后的二值水印图像进行对比，根据对比的结果修改第二层的对角分量，使得逻辑矩阵与二值水印信息一致，从而实现了二值水印图像的嵌入。

水印的提取过程不需要原始图像，实现了盲提取。

仿真实验证明了该算法的有效性。

关键词：数字图像水印，离散小波变换，逻辑矩阵，置乱处理A Blind Watermarking Algorithm Based on theRelationship of Coefficients in DWT DomainBai Mei1Wang Huiqin1, 2 Du Gaofeng11 Information and Control Institute of Xi’an University of Arc. &Tech. Xi’an 710055(E-Mail: bm_wind@)2 Postdoctoral research station of Xi'an Jiaotong University-Caihong Corporation Xi’an710049Abstract:A blind watermarking algorithm based on the relationship of coefficients in the Discrete Wavelet Transform (DWT) domain is proposed. Firstly, the original image is decomposed with double wavelet transform; comparing the second level diagonal coefficients with approximate coefficients to obtain a logical matrix, then it with the watermark scrambled image, modifying the diagonal coefficients according to compared result, making the logical matrix accorded with watermark, thereby the process of embedding watermark is finished. The binary watermark is extracted from the watermarked image without original image. The experimental results show that the algorithm is invisible and robust against the general image-processing methods.Keywords:Digital watermarking, DWT, logical matrix, Scrambling1 引言数字图像水印技术是指在载体图像中嵌入特定的信息以实现版权保护和信息安全的目的，嵌入图像中的水印应满足两个基本要求：即水印必须是视觉上不可见的，且水印应对常见的图像处理操作以及有意或无意的攻击具有一定的鲁棒性[1]。

一种基于DWT的音频水印算法

保护的一种较为有效的技术手段。
目前常用的音频水印技术＿，水印嵌入方式来２按］分可以分为两类：（）法和变换域法。（）算时空域时空域法的算法简单、运行速度快，但抗干扰能力差。变换域法有离散傅里叶变换（Ｆ算法、散余弦变换ＤＴ）离（Ｃ算法、散小波变换（ＷＴ）法等，类算法ＤＴ）离Ｄ算该复杂度较高，但鲁棒性好。由于小波变换具有良好的时频局部特性，因此成为目前频域法水印的主流技术。
数字水印［（ｉｉｌｔｒｒｉｇ技术是２１Ｄｇｔｅｍａｋｎ）］ａＷａＯ世
纪９Ｏ年代正式提出的一种版权保护手段。它可以标示
是把信号＿（）厂ｆ表示为一簇函数的加权和，这簇函数而
是由基本小波（）经过伸缩和平移而形成的。伸缩￡
维普资讯
一
种基于ＤＴ的音频水印算法Ｗ
文章编号：０３５５（０６１ — ０２０１０ —８０２０）２０１－３
一
种基于ＤＴ的音频水印算法Ｗ
李建锋张雪英００２）３０４
本文提出一种基于小波变换与人类听觉特性的数
（）１
小波分析的主要特点就是能够分析信号的局部特
征，用小波变换可以非常准确地分析出信号特性，利可以检测出许多被其他分析方法忽略的特性。所以本文

一种基于DWT_DCT的数字图像盲水印算法

一种基于DWT_DCT的数字图像盲水印算法张帅; 杨雪霞【期刊名称】《《现代计算机（专业版）》》【年(卷),期】2019(000)024【总页数】5页(P33-36,53)【关键词】离散小波变换(DWT); 离散余弦变换(DCT); 数字水印; 鲁棒性; 盲提取【作者】张帅; 杨雪霞【作者单位】太原广播电视大学教学研究中心太原 030024; 太原科技大学应用科学学院太原 030024【正文语种】中文0 引言网络改变了大众的生活方式，数字产品也为我们带来了诸多便捷，然而非法的篡改、获取以及恶意破坏已经对数字产品造成了严重的威胁。

在数字水印技术中，离散小波变换（DWT）和离散余弦变换（DCT）得到了广泛的应用和研究。

张勤等人[1]在小波变换域内分别在高、低频中嵌入了两种水印，该水印算法表现出较强的鲁棒性，但不能抵抗旋转攻击。

陈小娥[2]提出了结合QR 码的DCT 水印算法，该算法可以有效提取嵌入的水印信息，但提取水印的归一化值普遍在0.9 以下，效果并不理想。

徐江峰等人[3]提出了一种QR 码与DWT 和DCT 相融合的水印算法，该算法具有较强的鲁棒性，但水印信息未进行置乱处理，因此抵抗剪切攻击方面表现不足。

杨剑等人[4]提出了一种分块的DCT 与DWT 相结合的水印算法，该算法分别在DWT 和DCT 中嵌入两种水印信息，实现了脆弱性和鲁棒性的双重功能，但属于非盲水印算法。

本文提出了DWT 和DCT 相融合的盲水印算法，考虑到小波变换和离散余弦变换的低频子带和低频系数中都包含了图像主要信息，在面对攻击时具有很好的稳定性。

因此首先对载体图像进行DWT 变换，再对分解的低频子带进行DCT 变换。

水印信息则分别通过Arnold 置乱与混沌加密预处理，并通过生成两组随机矩阵，将加密的水印信息嵌入到DCT 的低频系数中。

一种基于双重加密的DWT-DCT域音频公开水印算法

一种基于双重加密的DWT-DCT域音频公开水印算法杨志疆;赵红【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2012(040)012【摘要】In this paper, a new public audio watermarking algorithm based on DWT and DCT is proposed. The scheme proposes to use image scrambling and chaos encrypting as preprocessing during watermark embedding. It makes full use of the multi-resolution of DWT and the energy concentrated of DCT and enbeds encrypted watermark by quantification process in DC and several low frequency AC coefficients of the audio signal. Experimental results show that the proposed scheme has good performance of computing efficiency, security, imperceptibili-ty,highly good robustness to common audio processing operation.%提出了一种新的基于DWT和DCT音频公开水印算法.算法应用图像置乱与混沌原理对水印图像进行双重加密,并充分利用DWT的多分辨率特性与DCT的聚能特性对选取的多段音频进行处理,然后再把加密后的水印嵌入到各段的DCT低中频系数的量化中.仿真实验表明,该算法高效、安全性能好,且具有较好的不可感知性,对常见的音频处理具有较好的鲁棒性.【总页数】4页(P90-93)【作者】杨志疆;赵红【作者单位】漳州职业技术学院计算机工程系漳州 363000;漳州师范学院计算机科学与工程系漳州 363000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种基于音频内容的NDCT域脆弱音频水印算法 [J], 黄雄华;王宏霞;崔更申;蒋伟贞2.基于混沌加密的小波域音频盲水印算法 [J], 王旭;申美玲;邸晓宇3.基于混沌加密的小波域音频水印算法 [J], 张敏;肖春景4.基于混沌加密的小波域音频水印算法 [J], 张敏;肖春景5.基于双重加密和小波包分析的音频水印算法 [J], 周长英;曹锋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法音频水印算法是一种在音频信号中嵌入特定的信息以保护版权、身份验证或数字取证的技术。

结合离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的音频水印算法能够提高水印的鲁棒性和抗攻击性。

本文将详细介绍一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法。

1.离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种将音频信号转换为频域表示的方法，它通过一系列的余弦基函数将输入信号分解成一组频率分量。

DCT主要用于音频压缩和频域分析。

对于音频水印算法，DCT可以在频域中嵌入水印信息。

2.离散小波变换（DWT）离散小波变换是一种将信号分解成多个频率组件的方法，其特点是可以同时提供时间和频率分辨率。

DWT可以将音频信号分解成不同尺度和频率的子带，并且能够检测局部细节的变化。

DWT可用于提取水印并对音频进行特征分析。

3.算法流程3.1将音频信号分成多个重叠的帧。

3.2对每个帧进行DCT变换，得到频域系数矩阵。

3.3对DCT系数矩阵进行DWT变换，得到DCT-DWT系数矩阵。

3.4将嵌入信息进行离散小波变换，得到小波水印。

3.5将小波水印嵌入DCT-DWT系数矩阵的不同尺度中。

3.6对修改后的DCT-DWT系数矩阵进行逆变换，得到嵌入水印的DCT 矩阵。

3.7对每一帧的DCT矩阵进行逆DCT变换，重建音频信号。

4.水印嵌入和提取方法4.1水印嵌入将待嵌入音频信号进行分帧，并对每帧进行DCT变换得到DCT系数矩阵。

对DCT系数矩阵进行DWT变换，得到DCT-DWT系数矩阵。

将水印信息进行离散小波变换，并将小波水印嵌入DCT-DWT系数矩阵的不同尺度中。

将修改后的DCT-DWT系数矩阵进行逆变换得到嵌入水印的DCT系数矩阵。

对每一帧的DCT系数矩阵进行逆DCT变换，重建音频信号。

4.2水印提取将待提取音频信号进行分帧，并对每帧进行DCT变换得到DCT系数矩阵。

对DCT系数矩阵进行DWT变换，得到DCT-DWT系数矩阵。

基于DWT和DCT的自适应双重音频水印

第３０卷第７期
２０１３年７月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｍ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．７自适应双重音频水印
ｉｎｈｙｂｉｄｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｄｏｍａｉｎｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙａｓｗａｔｅｍａｒｒｋｉｎｇｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｅｍｂｅｄｄｉｎｇｄｏｍａｉｎ，ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｚｅｒｏ — ｗａｔｅｍａｒｒｋｉｎｇａｎｄ
ｅｍｂｅｄｄｅｄｓｅｍｉ — ｆｒａｇｉｌｅｗａｔｅｍａｒｒｋｉｎｇａｄａｐｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｒｅａｌｉｚｅｄａｕｄｉｏｃｏｐｙｉｒｇｈｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｅｎｔａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｅｒｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｖｅｒｙｇｏｏｄ，ｉｔｈａｓｇｏｏｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｇａｉｎｓｔｍａｎｙｋｉｎｄｓｏｆａｔｔａｃｋｓ，ａｎｄｉｔｉｓａｂｌｅｔｏｌｏｃａｔｅｔｈｅｍａｌｉｃｉｏｕｓｔａｍｐｅｒｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｕａｌａｕｄｉｏｗａｔｅｍａｒｒｋｉｎｇ；ｚｅｒｏ・ｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ；ｓｅｍｉ・ｆｒａｇｉｌｅｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇ；ａｄａｐｔｉｖｅｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ；ｔａｍｐｅｒｌｏｃａｌｉ —

多重水印嵌入的DWT-SVD音频公开水印算法

多重水印嵌入的DWT-SVD音频公开水印算法
杨志疆;叶阿勇
【期刊名称】《系统仿真技术》
【年(卷),期】2014(010)001
【摘要】提出了一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)域与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的多重嵌入数字音频水印算法.算法在嵌入水印前采用混沌加密与图像置乱对水印进行双重加密,在选取音频载体的多段数据中,利用DWT的多分辨率特性与SVD值稳定特性的特点,先对各段数据进行多级DWT变换,然后在低频部分选取连续的若干个系数组成矩阵,并对矩阵进行SVD分解,再把加密后的每位水印信息采用量化方法嵌入到SVD值中,实现了水印的多重嵌入.实验表明,该水印方法效率高,透明性好,对常见的音频信号处理具有较强的鲁棒性.
【总页数】6页(P27-31,48)
【作者】杨志疆;叶阿勇
【作者单位】漳州职业技术学院计算机工程系,福建漳州363000;福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室,福建福州350007
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于DWT-SVD与SNR优化的数字音频盲水印算法 [J], 蔡倩;唐向宏;何雨亭;来伊丽
2.基于盲源分离的多重音频数据库水印算法 [J], 崔新春;贺洁;秦小麟
3.一种抗剪切的DWT域多重音频数字水印算法 [J], 谢斌;肖玲玲;吴君钦
4.基于DWT-SVD的音频零水印算法 [J], 蔡咏梅;郭文强
5.基于标记矢量量化的多重音频数字水印算法 [J], 刘继新
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于DWT的同步数字音频水印算法

ｆ１ｔ０，：
圳
数字音频水印技术 … 是在
变换的音频水印算法，将水印嵌
入到ＤＴ低频系数中。Ｗ的由于音频信号是时间轴上的函数，考虑到各种攻击，本文引入同步信号Ｊ引来定位水印的嵌『入位置。提出了一种基于ＤＷＴ域
维普资讯
测试技术
ＴｅｓｔＴｅｃｈｎｏｌＯ
需要原始音频。仿真实验表明，所提出的方法具有较强的鲁棒性和不可感知性，并能有效抵御各种常见攻击。关键词：字音频水印；数离散小波变换；同步信号；水印盲
ｏｆｅｍｂｅｄｄｉｇｎｓｙｎｃｏｎｉｓｉｈｒｃｇｎａｌｗｈｉｃｈｕｓｅｄｈｅｔｓｙｎｃｈｒｉｓｇｎａｌｔｓｏｎｃｉｏｅａｒｃｈｈｅａｅｒａｒＩａｔｏｎｔｗｔｍｋｏｃｉｗａｓｉｒｎｔｏｄｕｃｅｄｆｏｒｎｄｅｒｃｈａｎｏｅｎｃｅｏｂｕｎｅｓｓ．ｓｒｓｔｙｎｃｈｒｏｎｉｇｎａｌｄａｔｎ１ｋｗｅｒｅｍｂｅｄｅｄｎｔｃｓｉａｎｗｅｒａｒｅｄｉｈｅｏｗｅｓｔＩ
的同步音频水印算法，为了达到
较好的鲁棒性，把同步信号和水印都隐藏在了ＤＷＴ的低频系数域
则判定＜ｂｎ）是一个同步信号
（中＿其厂是一个适当的阈值，取

基于分块的DWT-SVD的盲数字水印算法

2 水印算法 2.1 水印的具体嵌入
步骤 1：将载体图像进行 DWT 变换，得到 LL，LH，HL，HH 四个子带。
步骤 2：对 LL 子带进行分块，每块大小为 8*8 大小。步骤 3：对每块再进行 SVD 分解，取出每块的最大奇异值组成矩阵 S。步骤 4：对水印 W 进行 Arnold 置乱，置乱次数为 k，得到 W2 步骤 5：将水印 W2 按 3-1 公式嵌入到 S 中。
1 相关理论知识
奇异值分解（SVD）：从矩阵的角度分析，一幅数字图像可以看作是一个非负矩阵。用来表示一个图像矩阵。假设是一个 m×n 矩阵，其中 m≥n，经过奇异值分解后可以表示为：
=USVT 其中 U 是 m×n 的正交矩阵，其列被称为左奇异向量；V 是一个 n×n 的正交矩阵，其列被称为右奇异向量；S 是一个对角矩阵，其对角线上的元素满足：
原始载体图像原始水印嵌入水印的载体图像提取的水印图像
PSNR=38.7068 NC=1.0000
a
b
c
d
图1
１０
２０１６年第８期（总第１６４期）
信息通信
INFORMATION & COMMUNICATIONS
２０１６（Ｓｕｍ．Ｎｏ１６４）
捷联惯导姿态算法工程化研究
王闯，贺莹，郭勇（中航工业西安航空计算技术研究所，陕西西安 710065）
具体的步骤如下：步骤 1：将嵌入水印的载体图像进行 DWT 变换，得到 LL 2，LH2，HL2，HH2 四个子带。步骤 2: 对 LL 子带进行分块，每块大小为 8*8 大小。步骤 3：对每块再进行 SVD 分解，取出每块的最大奇异值组成一个矩阵 S2。步骤 4：按公式 3-2 进行水印的提取，得到置乱后的水印图像 W。

一种基于DWT的数字音频水印算法

一种基于DWT的数字音频水印算法
赵勇;夏薇;周卫红
【期刊名称】《云南民族大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2012(021)003
【摘要】小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的二维图像信息经过Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有的离散余弦(DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于DCT水印算法.
【总页数】5页(P207-210,234)
【作者】赵勇;夏薇;周卫红
【作者单位】云南民族大学数学与计算机科学学院,昆明650500;云南民族大学数学与计算机科学学院,昆明650500;云南民族大学数学与计算机科学学院,昆明650500
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于DWT-SVD与SNR优化的数字音频盲水印算法 [J], 蔡倩;唐向宏;何雨亭;来伊丽
2.一种基于DWT的同步数字音频水印算法 [J], 王晶;董海鹰
3.一种健壮透明的数字音频DWT水印算法 [J], 李跃强;孙星明
4.一种基于混沌加密的 DWT 数字音频水印算法 [J], 陈雪松;李昊天;贾瑞成;孙立娜;卜广龙
5.一种基于混沌与DWT的数字音频水印算法 [J], 刘芳;李学斌
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DWT和DCT的视频数字双水印方法

基于DWT和DCT的视频数字双水印方法张永梅;马礼;高占威【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(030)003【摘要】Aiming at the single function problem in single-watermarking algorithm, we propose a dual video watermarking method which is based on DWT and DCT. It realises dual purpose of video copyright and integrity authentication by embedding robust watermarking and fragile watermark. This method makes good use of the means including DWT and DCT and multiple embedding, etc. to embed two different watermarking into same video sequence in succession. The fragile watermarking embedded later is to serve the robust watermarking embedded earlier. Experimental results demonstrate, this method can protect the copyright of the video information effectively, and is also able to resist some common attacks for the purpose of tampering-prevention, and has fairly good robustness and invisibility.%针对单水印算法存在功能单一的问题,提出一种基于DWT和DCT的视频数字双水印方法,通过嵌入鲁棒性水印和脆弱性水印实现视频版权和完整性认证的双重目的.利用DWT和DCT变换、多重嵌入等方法,在同一视频序列中先后嵌入两种不同类型的数字水印,后嵌入的脆弱性水印服务于先嵌入的鲁棒性水印.实验结果表明,该方法不仅能有效地保护视频信息的版权,还能抵抗一些常见攻击,以达到防止被篡改的目的,具有较好的鲁棒性和不可见性.【总页数】5页(P100-104)【作者】张永梅;马礼;高占威【作者单位】北方工业大学信息工程学院北京100144【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.DCT数字水印算法与DWT数字水印算法的性能比较 [J], 程兴国;张建华2.基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法 [J], 马睿;高梅;石云;王振杰3.基于 DWT-DCT-SVD 的鲁棒盲视频水印算法 [J], 陈玉麟;梁栋;张成;鲍文霞4.基于DWT-DCT和Zernike矩的鲁棒视频水印算法 [J], 孔凡芝; 李金龙; 吴冬梅5.基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法 [J], 马睿;高梅;石云;王振杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｂｌｎｃｈｏｔａｉｔｏｅｗｅｎｗａｅｍａｋｎｒｎｐｒｎｙａｄｗａｅｍａｋｉｏｕｔｅｓｈｔｒｒｉｇａａｅｔｅｃｎｒｄｃｉｎｂｔｅｔｒｒｉｇｔａｓａｅｃｎｔｒｒｎｇｒｂｓｎｓ，ｔｅｗａｅｍａｋｎ
第３２卷第３期２１年６月０１
江西理工大学学报
ＪｕｎｌｆｉｎｘＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｏｒａｏａｇｉｉｅｓｙｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙＪｔ
Ｖｏ．２Ｎｏ３１，３．
２ＤｐｒｎｆｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｇＧｎｑｎｏｌｇｆａｃａｇＵｉｒｉ，ｉｊｎ３００Ｃｉａ．ｅａｔｔｆｒｔｎｅｒ，ｏｇｉｇＣｌｅｏｎｈｎｎｖｓｔＪｉｇ３２２，ｈｎ）ｍｅｏＩｏｉｎｅＮｅｙｕａ
Ａｂｓｒｃ：Ａｉｎｔｔｅｅｉｔｎｒｂｅｏｉｇｅｗａｅｍａｋｎ，ｈｓａｔｌａｅｉｎｄａｌｏｉｍｆｄａｔａｔｍｉｇａｈｘｓｉｇｐｏｌｍｆｎｌｔｒｒｉｇｔｉｒｉｅｈｓｄｓｇｅｎａｏｆｒａｉｎＥｇｎｅｉｇＪａｇｉｎｖｒｉｆｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｎｈｕ３１０，ｈｎ；｜Ｆｃｌｆｎｏｍｔｎｉｅｒ，ｉｎｘｉｅｓｙｏｉｃｎｅｈｏｙＧａｚｏ４００ＣｉａｙＩｏｎＵｔＳｅｏ
始音频信号和原始水印。实现了水印的盲检测．实验结果表明，印的透明性很好，水在抵抗重采样、波、声干扰以及压缩等多种攻击时具有良好的鲁棒性．滤噪
关键词：频水印：双重水印；盲水印；混沌加密；离散小波变换音
ｄｇｔｌａｄｏｂｉｄｗｔｒｒｉｇｂｓｄｏｉｉｕｉｌａｅｍａｋｎａｅｎＤＷＴ．Ｔｅｗａｅｍａｋｎｓｅｃｙｔｄｂｈｅｃａｔｃｓｑｅｃ．ｔｅａｎｈｔｒｒｉｇｉｎｒｐｅｙｔｈｏｉｅｕｎｅｈｎｔｅｏｉｉａｕｉｉｎｌｉｉｉｅｎｏｓｇｎｓｈｉｅｅｔｗｔｒｒｉｇｅｅｄｎｔｔｇｓｕｅｏｈｒｇｎｌａｄｏｓｇａｓｄｖｄｄｉｔｅｍｅｔ，ｔｅｄｆｒｎａｅｍａｋｎｍｂｄｉｇｓｒｅｙｉｓｄｔｆａ
中图分类号：Ｐ０Ｔ３９
文献标识码：Ａ
ＡｎＡｌｏｉｈｍｆＤｕａｇｔｌＡｕｄｏＢｌａｅｍａｋｉｇｒｔｏｌＤｉｉａｉｉＷｔｒｒｎｇｎｄ
ＢａｅｎＤＷＴｓｄｏ
ＲＥＮ－ｑａｎＫｅｉｇ，ＬＩＨｕ－ｈｕａ，ＸＩＢｉｉｎ２Ｅｎ
ｉｆｒｔｎｉｅｐｃｉｅｙｅｅｄｄｉｔｈｉｈｆｅｕｎｙｃｍｐｎｎｎｈｄｕｆｅｕｎｙｃｍｐｎｎｎｏｍａｉｓｒｓｅｔｌｍｂｄｅｎｏｔｅｈｇｒｑｅｃｏｏｅｔｄｔｅｍｅｉｍｒｑｅｃｏｏｅｔｏｖａｔｒｕｈｆｕ－ｌｖｌｗａｅｅｒｎｆｒ．ｈｔｒｒｉｇｅｔｃｉｎｄｅｏｅｄｔｅｏｇｎｌａｄｏｓｎｌａｄｈｏｇｏｒｅｅｖｌｔｔａｓｍＴｅｗａｅｍａｋｎｘｒｔｏｓｎｔｎｅｈｒｉａｕｉｉａｎｏａｏｉｇｔｅｏｇｎｌｗａｅａｋｎ，ｔｅｗｔｒａｋｎｌｄｄｔｃｉｎｉｒａｉｅ．Ｅｘｅｍｅｔｌｒｓｈｈｗｔａｈｈｒｉａｉｔｒｒｉｇｈａｅｍｍｒｉｇｂｉｅｅｔｓｅｌｚｄｎｏｐｒｎａｅｕｓｓｏｈｔｔｅｉ
Ｊｎｕ．２１０１
文章编号：０７１２（０）３００— ５１０ —２９２１０ —０１０１
基于ＤＷＴ的双重数字音频盲水印算法
任克强，李辉环，谢斌
（．西理工大学信息Ｔ程学院．西赣州３１０２南昌大学共青学院信息工程系．西九江３２２）１江江４００；．江３００
摘要：对单一水印存在的问题，计了一种基于ＤＷＴ的双重数字音频盲水印算法，用混针设先沌序列对水印图像加密．将原始音频信号分段，用不同的嵌入策略平衡水印透明性和鲁棒性再采之间的矛盾，水印信息分别嵌入到经过四层小波变换的高、把中频分量中，印的提取不需要原水