DCT域音频水印_嵌入对策和算法_马翼平

DCT域音频水印算法的嵌入位置选择策略
马翼平;韩纪庆
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2005(32)11
【摘要】本文在DCT最大误差模型研究的基础上提出了一种新的音频水印嵌入位置选择策略.建立了水印嵌入位置和嵌入水印后的音频文件的听觉感知性之间的关系,根据音频水印的不可听性的要求选择最优的嵌入位置,然后选择不同的水印强度调整鲁棒性,从而最大程度地保持音频水印的不可听性和鲁棒性,为解决音频水印嵌入过程中不可听性和鲁棒性之间的矛盾提供了一种策略.
【总页数】3页(P139-141)
【作者】马翼平;韩纪庆
【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于音频内容的DCT域脆弱水印算法 [J], 张金全;王宏霞
2.基于LWT-DCT-QR混合域的音频信号水印算法 [J], 虞文进;徐培富;王文娟;叶志晖
3.一种改进的DCT域数字音频水印算法 [J], 吴倪;刘卫国;施荣华;潘登;肖琴
4.一种基于改进的分段DCT域多格式音频水印算法 [J], 施荣华;潘登;刘卫国;吴倪
5.基于能量选择的DCT域音频数字水印算法 [J], 王铭;张玲华
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DCT 域图像水印:嵌入对策和算法黄继武1,2,Y un Q.SHI 3,程卫东4(11中山大学电子系,广州510275;21中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室,北京100080;31Dept.of ECE ,New Jersey Institute of T echnology ,Newark ,N J 07102,US A ;41成都气象学院电子系,成都610041) 摘　要:　DCT 域的隐形水印应嵌入哪里,水印才足够稳健?尽管许多关于DCT 域水印算法的文献赞成水印应放在对视觉效果重要的分量,但DC 分量总是被无一例外地排除在外.本文提出了一个DCT 域隐形水印的嵌入对策和一个应用该对策的自适应水印算法.基于对图像DCT 系数振幅的定量分析,我们指出:DC 分量比任何AC 分量有更大的感觉容量,从稳健性的角度,DC 分量最适合用来嵌入水印.应用这个对策,本文提出了一个把视觉系统纹理掩蔽特性结合到水印编码过程的自适应水印算法.实验结果有效地支持了这个结论,所产生的隐形水印体现了很好的稳健性.关键词:　图像水印;嵌入对策;视觉掩蔽;DCT;DC 分量中图分类号:　TP391 文献标识码:　A 文章编号:　037222112(2000)0420057204Image Watermarking in DCT :an Embedding Strategy and AlgorithmH UANGJi 2wu 1,2,Y un Q.SHI 3,CHE NG Wei 2dong 4(11Dept.o f Electronics ,Zhongshan Univer sity ,Guangzhou 510275,China ;21NL PR ,Institute o f Automation ,Chinese Academy o f Science ,Beijing 100080,China ;31Dept.o f ECE ,New Jer sey Institute o f Technology ,Newark ,NJ 07102,USA ;41Dept.o f Electronics ,Chengdu Institute o f Meteorology ,Chengdu 610041,China )Abstract :　Where should invisible image watermarks be embedded in DCT domain in order for the image watermarks to be in 2visible and robust ?Though many papers in the literature agree that watermarks should be embedded in perceptually significant com po 2nents ,DC com ponents are explicitly excluded from watermark embedding.In this paper ,a new embedding strategy and an alg orithm applying the strategy for watermarking in DCT domain is proposed.Based on a quantitative analysis on magnitude of DCT com ponents ,we argue that m ore robustness can be achieved if watermarks are embedded in DC com ponents since DC com ponents have much larger perceptual capacity than any AC com ponents.Applying this embedding strategy ,an adaptive watermarking alg orithm incorporating the feature of visual masking of human vision system is presented.Experimental results dem onstrate that the embedding strategy is effective and the invisible watermarks thus generated are very robust.K ey words :　image watermarking ;embedding strategy ;visual masking ;DCT;DC com ponents1　引言 随着数字媒体(数字图像、数字音频、数字视频)的广泛应用,其版权保护也显得日益重要.作为传统加密方法的有效补充手段,数字水印(digital watermarking )近年来引起了人们的高度重视并逐渐成为多媒体信号处理领域的一个研究热点.稳健性是对图像隐形水印最基本的要求.影响水印稳健性的因素有二个:水印结构和嵌入对策.C ox 等[1]对水印结构进行了研究后指出,由G aussian 随机序列构成的水印具有最好的稳健性.我们的实验支持了这个结论[2].从实现的角度,图像水印算法可分为二类:空域的方法和变换域的方法.这二类方法分别通过改变某些像素的灰度和变换域一些系数的值来隐藏水印.与空域的方法相比,变换域的方法具有如下优点:(1)在变换域中嵌入的水印信号能量可以分布到空域的所有像素上,有利于保证水印的不可见性.(2)在变换域,视觉系统(H VS )的某些特性(如频率掩蔽特性)可以更方便地结合到水印编码过程中.(3)变换域的方法可与国际数据压缩标准兼容,从而实现在压缩域(com pressed do 2main )内的水印编码.本文主要探讨DCT 域的水印嵌入对策问题:在DCT 域,水印应放在哪里才足够稳健?在大多数早期的水印算法中,为了保证水印的不可见性,原始图像像素最低有效位的比特面(LS B )被用来嵌入水印.在DCT 域,与LS B 方法等效的做法收稿日期:1998210212;修订日期:1999212217基金项目:国家自然科学基金(N o.69975011)资助课题;广东省自然科学基金(N o.980442)资助课题第4期2000年4月电 子 学 报ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.28　N o.4April 2000是把水印嵌入到高频系数中.由于图像的LS B 对常见的信号处理和噪声比较敏感,这些算法所产生的水印稳健性较差.为提高稳健性,C ox 等[1]提出水印应放在视觉系统感觉上最重要的分量上(对应于DCT 域中的低频系数[3]).其理由是感觉上重要的分量是图像信号的主要成分,携带较多的信号能量,在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成分.因此,若水印嵌入到感觉上重要的分量,则稳健性较好.当然,为了保证不可见性,对感觉上重要的分量的改变应小心进行.一些学者则进行了折衷[4,5],把水印放在DCT 域的中频系数上.尽管C ox 等的观点已逐渐为人们所赞同和采纳,但在基于块DCT 的水印算法中,DC (直流)分量总是被明确地排除在外.这样处理的考虑在于避免加水印的图像出现块效应现象.根据对图像块DCT 系数定性/定量的分析,我们提出了一个新的嵌入对策:从稳健性的角度,在保证水印不可见性的前提下,DC 分量比AC (交流)分量更适合于嵌入水印.在此基础上,本文提出了一个自适应水印算法.实验结果证实了所提出的隐形水印对于噪声干扰和常见图像处理技术(如压缩、低通滤波、裁剪和子抽样等)十分稳健.2　DCT 域系数分析———水印应放在哪里 在DCT 域,不同的DCT 系数作为水印载体对水印的稳健性有不同的影响.为了使水印具有较好的稳健性,用来嵌入水印的DCT 系数应满足如下条件:　图1　DCT 系数的振幅分析(a )“Lena ”图像;(b )“Pepper ”图像;(c )“Baboon ”图像.(1)在经过常见信号处理和噪声干扰后仍能很好地保留,即这些DCT 系数不应过多地为信号处理和噪声干扰所改变.(2)具有较大的感觉容量(perceptual capacity ),以便嵌入水印后不会引起原始图像视觉质量的明显改变.第一个要求是为了保证水印在嵌入图像后有较好的稳健性.当加入水印的DCT 系数被改变较小时,水印便更可能被保留,这是显然的.第二个要求是同时针对不可见性和稳健性而提出.较大的感觉容量意味着在主观视觉效果不变的前提下有较大的改变裕度.这也意味着可以嵌入较强的水印信号.根据这二个要求,低频AC 系数作为嵌入水印的位置的较好选择已被逐渐采用,并得到共识.然而被人们忽视的一个事实是,DC 分量比任何AC 分量更适合嵌入水印信号.这个事实有二方面的理由:(1)与AC 系数相比DC 系数的振幅大得多.图1显示了几幅常用的图像(均为256×256×8bits )在经过分块8×8DCT 变换后在不同的空间频率上系数的平均值(平均振幅).在图像中嵌入水印可视为在强背景下迭加一个弱信号.根据Weber 定律[6]和视觉系统的照度掩蔽(luminance masking )特性[7],背景亮度越亮(DC 系数值越大),嵌入信号的可见性检测门限就越高,即DC 系数(代表图像块的平均亮度)的感觉容量越大.图1表明,DC 系数的值通常比最大的AC 系数值还要大几十倍,甚至上百倍以上.空间频率越高,系数的平均振幅越小.分析和实验结果表明,与AC 系数相比,尽管DC 系数可以被改变的比例不如AC 系数大,但可改变的绝对值却比AC 系数大得多.这意味着DC 系数具有比AC 系数更大的感觉容量.(2)根据信号处理理论,嵌入水印的图像最有可能遭遇到的信号处理过程,如数据压缩、低通滤波、次抽样、插值、D/A 和A/D 转换等,对DC 分量的保护比AC 分量要好.实验结果表明,G aussian 噪声干扰对DC 分量和AC 分量的影响程度大致相同.图2　利用DC 和AC 分量实现的水印稳健性比较.(a )抗JPEG 压缩的性能;(b )抗G aussian 噪声干扰的性能图2比较了嵌入DC 分量和低频AC 分量的水印在J PEG 压缩和G aussian 噪声干扰下的稳健性能.纵轴表示从失真的水印图像中抽取的水印W 3与原始水印W 的相似度:ρ(W 3,W )=∑K-1i =0(x 3i ・x i )∑K-1i =0(x 3i)2其中x 3i 和x i 分别代表W 3与W 的分量.为使比较尽量合理,如下实验条件在二种情况下均保持相同:(1)嵌入公式选择方程F ′k (u ,v )=F k (u ,v )(1+αx i ).F k (u ,v )和F ′k (u ,v )分别为嵌入水印分量前后的DCT 系数,α为拉伸因子.(2)水印由二进制随机序列所构成,即W ={x i },x i ={-1,1}.(3)对应于利用DC 分量和AC 分量二种情况,拉伸因子分别被选择为α=0108和α=012,以保证嵌入水印后的图像具有相同的PS NR 值(在二种情况下均为4411dB ).实验中,AC 分量以F k (1,0)和F k (2,0)为例.利用F k (0,1)和F k (0,2)可以得到类似的结果.可以推断,若利用其它AC系数来嵌入水印,其稳健性能将随着空间频率的增加而下降.尽管实验仅考虑了J PEG 压缩和噪声干扰的情况,不难分析,对于水印稳健性所考虑的其它场合,嵌入DC 分量的水印都会比嵌入AC 分量的水印更加稳健.因此,得出如下结论:85 电 子 学 报2000年在DCT 域,就稳健性而言,DC 分量最适合于嵌入水印.3　利用DC 分量的自适应水印算法 如前所述,水印嵌入可视为在强背景下迭加一个弱信号.根据视觉系统特性,仅当迭加的信号超过一定的强度时,它才可以被视觉系统检测到.迭加信号的可见性门限受到背景照度、背景的纹理复杂性、背景和信号的空间频率所影响:(1)背景越亮,可见性门限越高(照度掩蔽[7]).(2)背景纹理越复杂,可见性门限越高(纹理掩蔽[8]).(3)空间频率对可见性门限的影响由对比度敏感性函数(CSF )所描述,称为频率掩蔽(frequency masking )[9,10].文献[10]提出了一个利用频率掩蔽特性的水印算法.基于上一节的分析,本节提出一个DCT 域的水印算法.该算法具有二个特点:(1)利用DC 分量来嵌入水印.(2)利用视觉系统的照度掩蔽和纹理掩蔽特性,根据空域中的块分类结果,水印强度自适应地调整.分类器参数采用边缘点密度.所提出的水印算法分三个步骤实现:(1)图像分裂和块分类.(2)DCT 和水印嵌入.(3)DCT 反变换.图像分裂　原始图像f (x ,y )首先被分裂为互不覆盖的8×8图像块,记为B k ,k =0,1,…,K -1.即f (x ,y )=∪K-1k =0B k =∪K-1k =0f k (x ′,y ′),0Φx ′,y ′<8分类　图像纹理越强,水印的可见性门限越高,即可以嵌入更高强度的水印信号.根据图像的局部纹理复杂性,尽可能提高嵌入水印的强度,是提高水印稳健性的有效办法.为此,把图像块分为二类:具有较弱纹理的为第一类,记为S 1;较强纹理的图像块为第二类,表示为S 2.由于边缘点代表图像像素灰度的突变点,图像块内边缘点越多,纹理越强.因此,边缘点密度可用于块的分类[11].块分类可描述为:如果number {e (x ,y )≠0,(x ,y )∈B k }ΦT 1,则B k ∈S 1;否则,B k ∈S 2.其中,e (x ,y )代表从原始图像f (x ,y )中抽取的二值化边缘图,T 1为预先设定的门限.DCT 变换和水印嵌入　分类后,对每一图像块进行DCT 变换:F k (u ′,v ′)=DCT {f k (x ′,y ′),0Φx ′,y ′<8},0Φu ′,v ′<8水印W 由服从G aussian 分布N (0,1)的随机序列所构成,长度为K,即W ={x i ,0≤i <K -1}.水印编码通过改变DC 系数来实现.F ′k(u ′,v ′)=F k (u ′,v ′)(1+αx i ),F k (u ′,v ′),　if u ′=v ′=0otherwise 其中α为拉伸因子.上式表明,迭加的水印信号强度与图像块的平均亮度成正比.根据Weber 定律,αx i 理论上应小于0102.根据对具有不同纹理特征的常见图像的实现,本文中取α=01015, B k ∈S 201006, B k ∈S 1DCT 反变换　对DCT 域中调整后的图像块进行DCT 反变换,得到包含水印的图像为:f ′(x ,y )=∪K-1k =0IDCT {F ′k (u ′,v ′)}水印检测　水印检测方法采用如下假设检验H 0:E =F 3-F =N (无水印)H 1:E =F3-F =W 3+N (有水印)其中,F 3和F 分别代表待测试图像和原始图像,W 3为待测试的水印序列,N 为噪声.待测水印序列可通过下式抽取:W 3k =F 3k(0,0)-F k (0,0);W3={x 3i ,0Φi <K -1}=∪K-1k =0W 3kW 3与W 的相似度为ρ(W 3,W )=∑K-1i =0(x 3i ・x i )∑K-1i =0(x 3i)2水印存在与否的判定标准为:若ρ(W 3,W )>T 2,可以判定被测图像中有水印W 存在;否则,没有水印W.T 2的选择要同时考虑虚警概率和漏警概率.T 2减小,漏警概率降低而虚警概率提高;T 2增大,则虚警概率降低而漏警概率提高.根据[1],若W 3与W 不相关,ρ(W 3,W )>T 2的概率等于具有G aussian 分布的随机变量超过其均值T 2倍方差的概率.本文中,T 2被设定为5.4　实验结果与结论 本文在256×256×8的“Lena ”图像上测试所提出水印算法的稳健性能,水印序列长度为1024.图3(a )、(b )分别为原始图像和嵌入水印后的图像.主观视觉效果证实了应用所提出算法实现的水印的不可见性.图4证实了水印抗压缩编码的稳健性.图4(a )显示了相关检测器输出与J PEG 压缩后图像质量(PS NR )的关系.可以看到,当含有水印的图像经J PEG 压缩后的PS NR 低达26dB 时,相关检测器的输出仍足够强(高于门限值),即水印尚未丢失.图4(b )为J PEG 对含有水印的图像以0122bpp 的压缩率进行压缩后的重建图像.即使图像质量已严重下降,水印仍可被可靠检测出来.这表明,对于通常所允许的失真范围的压缩编码,水印具有足够的稳健性.图5则证实了水印抗噪声干扰的稳健性.类似的,(a )、(b )分别为相关检测器输出随PS NR 的变化曲线和G aussian 噪声干扰后的含有水印的图像.即使PS NR 下降到13dB ,水印仍存在.对于其它的信号处理过程,所实现的水印也表现了足够好的稳健性.嵌入水印的图像在分别经过7×7均值滤波、四分之一裁剪(丢失75%的水印信息)、水平与垂直方向2∶1抽样后,相关检测器的输出仍高达719、1415和1113,均在检测门限之上.根据对DCT 系数进行定性定量的分析,本文提出了一个新的DCT 域水印嵌入对策.由于担心嵌入水印的图像产生块效应而影响到不可见性,以前的所有文献均有意避开DC 分量.然而,通过理论分析和实验,我们提出了完全不同的论点和新的嵌入对策.这对于提高图像隐形水印的稳健性能是十分有意义的.应该注意到除了DC 系数外,低频AC 系数也可以利用,特别是在水印序列较长(超过图像块总数)时.同时,适当利用一些AC 系数,也有助于加强水印嵌入位置的秘密性.然而,根据初步实验,对DC 分量和AC 分量,应该采用不同的嵌入公式.进一步的研究正在进行中.95第　4　期黄继武:DCT 域图像水印:嵌入对策和算法图3　水印的不可见性效果. (a )原始的“Lena ”图像; (b )嵌入水印的图像 图4　水印抗JPEG 压缩编码的稳健性. (a )检测器输出与PS NR 的关系; (b )JPEG 对图3(a )压缩后的重建图像, 0122bpp ,PS NR =2610dB ,水印仍可被检测图5　水印抗噪声干扰的稳健性 (a )检测器输出与PS NR 的关系; (b )图3(a )受G aussian 噪声干扰后的 图像,P SNR =13dB ,水印仍可被检测 在新的嵌入对策下,结合视觉系统的纹理掩蔽特性,本文也提出了一个基于块分类的自适应水印算法.所实现的水印具有很好的抗常见信号处理(如J PEG 压缩、低通滤波、裁剪、次抽样等)和噪声干扰的性能,在PS NR 低达不到13dB 的强噪声干扰下,水印仍可被可靠检测出来,显示了所提出嵌入对策的合理性和所实现算法的优良性能.参考文献[1]　I.J.C ox ,J.K ilian ,T.Leighton and T.Sham oon.Secure spread spec 2trum watermarking for multimedia.IEEE T rans.on Image Processing ,Dec.,1997,6(12):1673～1687[2]　Jiwu Huang and Y un Q.Shi.An adaptive image watermarking schemebased on visual masking.IEE E lectronics Letters ,Apr.,1998,34(8):748～750[3]　A.H.T ew fik and M.S wans on.Data hiding for multimedia pers onaliza 2tion ,interaction ,and protection.The Past ,Present ,and Future of Multi 2media S ignal Processing ,IEEE S ignal Processing M agazine ,July ,1997,14(7):41～44[4]　M.Barni ,F.Bartolini ,V.Cappellini ,and A.Piva.A DCT 2domain sys 2tem for robust image watermarking.S ignal Processing ,1999,66(3):357～372[5]　C ,2T.Hsu and J ,2L.Wu.Hidden signature in images.IEEE T rans.onImage Processing ,Jan.,1999,8(1):58～68[6]　C.G onzalez and P.W intz.Digital Image Processing.2nd Edition ,Addi 2s on 2W esley Publishing C o.,1987[7]　B.W ats on.DCT quantization matrices visually optim ized for individualimages.SPIE:Human Vision ,Visual Processing and Digital DisplayⅣ,1993,1913:202～216[8]　N.Jayant ,J.Johnston and R.Safranek.S ignal com pression based onm odel of human perception.Proceedings of the IEEE ,Oct.,1993,81(10):1385～1421[9]　B.W ats on.E fficiency of a m odel human image code.J.Opt.S oc.Am ,Dec.,1987,4(12):2401～2416[10]　M.D.S wans on ,B.Zhu ,and A.H.T ew fik.Multires olution scene 2basedvideo watermarking using perceptual m odels.IEEE Journal on Selected Areas in C ommunications ,M ay ,1998,16(4):540～550[11]　Jiwu Huang ,Li Chen ,and Y un Q.Shi.In integrated classifier in classi 2fied coding.Proc.of IEEE ISCCAS ’98,M onterey ,CA ,US A ,V ol.Ⅳ,M ay 1998:146～149黄继武　工学博士,中山大学电子系教授、《中国图像图形学报》和《模式识别与人工智能》编委、广东省图像图形学会常务理事.1982年毕业于西安电子科技大学电子对抗专业并获得学士学位.1987年研究生毕业于清华大学通信与电子系统,获工学硕士.1998年在中国科学院自动化研究所模式识别与智能系统专业毕业并获博士学位.发表论文40多篇,其中10多篇为SCI 或EI 所收录.主要研究方向为图像处理、图像压缩编码、图像水印技术.Yun Q.SHI 博士,美国新泽西理工学院电气与计算机工程系终生教授、IEEE 高级会员.本科和硕士毕业于上海交通大学.1987年在美国匹兹堡大学获博士学位.出版著作2部,发表论文近100篇.主要研究方向为数字水印、图像处理、视频编码、多维系统和信号处理、图像序列分析和模式识别等.入编M arquis Who ’s Who.06 电 子 学 报2000年。

基于DCT域的数字水印算法马荣飞【摘要】We propose a blind extraction algorithm in the paper in which the watermarking can be embedded into the vector map without depending on the original map, it is converted from the discrete cosine transform ( DCT) domain. One of the characteristics of DCT is able to have the energy aggregation benefit on interdependent data, while the dots on game boundary of a vector map are dependent each other. We select 8 vertices along one boundary in turn to form a set, make the transformation on this set of data to derive the discrete cosine value, and embed the encrypted watermark into its coefficients. Experiments suggest that the algorithm does not yield big difference on the vector map with DCT processing.%提出一种矢量地图水印嵌入不依赖原始地图的盲提取算法,该算法在离散余弦变换域上转换而成.离散余弦变换的特性之一是对相互依赖的数据能够产生能量聚集效益,而矢量地图同一条边上点与点具有依赖关系,在一条边上依次选取8个顶点作一个集合,并对这组集合数据经变换导出离散余弦值,将水印加密嵌入其系数中.实验表明该算法对矢量地图经DCT变换未产生较大的差异.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2012(029)006【总页数】3页(P285-286,290)【关键词】离散余弦变换;矢量地图;数字水印【作者】马荣飞【作者单位】浙江经济职业技术学院浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言数字媒体版权保护在网络多媒体产品普及应用在今天尤为重要，版权保护的有效技术手段莫过于数字水印技术。

DCT频域选块分组多重数字盲水印嵌入算法
马强;付艳茹
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2007(24)8
【摘要】对宿主图像频域进行二维DCT变换,采用灰度图像JND门限值和多数字基底对宿主图像的DCT频域构造了选块分组技术,对中频分量的DCT交流系数分组嵌入水印比特,对高低频分量的DCT系数随机嵌入水印比特,嵌入了多个灰度数字盲水印.该算法预估了水印嵌入量,提取水印无需宿主图像和水印图像,仿真实验表明能有效抵抗滤波、加噪、剪切、JPEG有损压缩,具有较好的鲁棒性.
【总页数】3页(P186-188)
【作者】马强;付艳茹
【作者单位】浙江警官职业学院安防系,浙江,杭州,310018;浙江警官职业学院基础部,浙江,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于混叠DCT频域灰度级盲水印多重嵌入算法 [J], 马强;付艳茹
2.基于DCT的自适应多重彩色图像盲水印算法 [J], 谢斌;刘珊;任克强
3.一种DCT域多重视频盲水印算法 [J], 蔡虔;陈艺;谢斌
4.一种小波低频域DCT变换的盲水印算法 [J], 卢琼;王重英
5.一种基于DCT随机选块的图像数字水印算法 [J], 马强
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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。

DCT 域水印算法原理基于DCT 域的水印算法具有良好的抗JPEG 压缩、抗缩放重采样性，嵌入的水印信号比较健壮，可以有效抵御一些利用信号失真破坏水印的攻击方法；不可感知性较好，可以更好的结合人类视觉系统（HVS）模型，进一步改进算法性能。

当然，也存在计算复杂等缺点。

图像的主要能量集中在图像低频区域，而且人类视觉系统对图像的低中频区域比较敏感，而对图像的高频区域变化不敏感，因此一般的算法都保留图像的低中频区域，而将水印嵌入高频区域，以获得较好的不可感知性；另一些算法[31][32]为了获得更好的鲁棒性，选择在低中频区域嵌入水印，但仍然难以抵抗压缩编码及其他一些图像处理的攻击，而且水印的不可感知性极大的依赖于不同的图像特性。

这些算法在选择嵌入水印的系数时根据实际要求对水印的不可感知性和鲁棒性进行折衷，但都将DC 分量排除在外。

黄继武[33]认为DC 分量比任何AC 分量都具有更大的感觉容量，从鲁棒性出发，DC 分量更适合用来嵌入水印。

结合图像照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，可得到不可感知性和鲁棒性较好的水印算法。

大部分的DCT 水印算法的原理如下：1、将图像分割为8×8 图像块，并对需要嵌入水印的图像块进行FDCT，得到频域系数矩阵。

2、选择算法确定的频域系数嵌入水印，即对选定的频域系数进行修改，组成新的频域系数矩阵。

修改系数有两种基本方法，如公式（3-1）和公式（3-2）所示：F'=F+a W公式（3-1）F'=F (1 + a W)公式（3-2）公式中F 表示修改前的频域系数，F’表示修改后的频域系数，W 表示嵌入的水印信息，a 表示水印的嵌入强度。

a 决定了频域系数被修改的幅度。

公式（3-1）称为加法原则，公式（3-2）称为乘法原则。

加法原则中频域系数被修改的幅度是固定的，没有考虑到系数本身的视觉容量，因此乘法原则的使用更加广泛。

但这两种嵌入方法都不是盲水印算法，在提取水印时仍需要原始图像的参与。

百度文库- 让每个人平等地提升自我基于DCT域自适应中频嵌入的数字水印算法摘要本文提出了一种基于DCT变换域的自适应中频系数嵌入数字水印信息的算法。

该算法根据变换后各DCT子块的能量大小，自适应地选择中频系数，进行水印嵌入，与传统的DCT域固定点嵌入算法相比，能更好地实现图像水印信息的隐藏与鲁棒性的平衡。

实验结果表明，特别在JPEG压缩攻击的情况下，本文所提出的算法在信噪比和相似度方面较传统固定点嵌入算法均有所提高。

关键词DCT，中频，数字水印，鲁棒性An Adaptively Middle Frequency Embedded Digital WatermarkAlgorithm Based on the DCT domainAbstract This paper presents an algorithm of digital watermark embedding in the middle frequency adaptively based on the DCT domain. According to the energy of the block size after transforming, the algorithm can select the middle frequency coefficient adaptively to do embedding operation. Compared with traditional DCT domain fixed-point algorithm, it reachs a better balance of robust and watermark information hiding. The results show that, particularly in the JPEG compression attacks, the algorithm which this paper presents can improve the signal-to-noise and the similarity than the traditional fixed-point algorithm.Key words DCT, middle frequency, digital watermark, robust1 引言在信息技术飞速发展的今天，数据的形式已经不仅仅局限于文本，许多信息是图形图像和视频格式，需要加密、认证及版权保护的数据也越来越多。

一种基于DCT变换的数字音频水印算法
严春来
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2015(000)034
【摘要】互联网的应用，使人们的交流和沟通日益便利。

随着互联网的不断发展，大量的资源也在网络中共享，这就是一把双刃剑，它在给人们带来福音的同时，又因为网络的自由性传播而损害了部分人的利益，特别是图像，音频，视频在网络上的传播，让原创者蒙受巨大损失。

为了保护数字作品的产权不受损害，相关的水印技术被提出，从而认证和控制多媒体的使用。

文章通过结合人类听觉系统(HAS)的特性，提出一种时域音频数字水印算法。

该算法将二值图像作为水印嵌入到音频信号中，为了减小水印图像像素间的相关性，增强水印图像的安全性，利用Arnold 置乱变换对要嵌入的水印图像进行置乱处理。

最后通过实验验证了该算法的感知透明性、安全性和鲁棒性。

【总页数】3页(P162-164)
【作者】严春来
【作者单位】攀枝花学院数学与计算机学院，四川攀枝花617000
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于扩频DCT变换的数字音频水印算法 [J], 王晓盼;王梅;王洁
2.一种基于DCT变换的数字音频水印算法 [J], 许焱平;和平安
3.一种基于分块DCT变换的三维网格模型半脆弱水印算法 [J], 徐涛;罗中良;陈志芳;蔡彬滔
4.一种基于DCT变换的数字水印算法在“天地图·广东”中的应用 [J], 方晓乐;吴永静;李志中;陈鑫祥;万宝林
5.一种基于DCT变换的古籍图像可见水印算法 [J], 计云倩;沈晓峰
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基于dct变换的水印嵌入算法描述基于DCT变换的水印嵌入算法描述引言：随着数字图像在日常生活中的广泛应用，保护图像的版权和真实性变得越来越重要。

水印技术作为一种常用的图像加密和认证手段，被广泛应用于数字图像的版权保护和真实性验证。

基于DCT（离散余弦变换）的水印嵌入算法是一种常见而有效的水印嵌入方法。

本文将对基于DCT变换的水印嵌入算法进行详细描述和分析。

一、DCT变换介绍：DCT是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它可以将图像从空间域转换到频率域。

DCT变换广泛应用于图像和视频压缩领域。

在DCT变换中，将一个N×N的图像块转换为一个N×N的DCT系数矩阵。

二、基于DCT变换的水印嵌入算法步骤：1. 将原始图像分割成若干个重叠的图像块。

2. 对每个图像块进行DCT变换，得到DCT系数矩阵。

3. 选择一个合适的DCT系数作为水印嵌入位置。

4. 将水印信息嵌入到选定的DCT系数中。

5. 对嵌入水印后的DCT系数矩阵进行逆DCT变换，得到水印嵌入后的图像块。

6. 将所有水印嵌入后的图像块拼接起来，得到水印嵌入后的完整图像。

三、水印嵌入位置选择：在基于DCT变换的水印嵌入算法中，选择合适的DCT系数作为水印嵌入位置是非常重要的。

一般来说，我们选择高频区域的DCT系数作为水印嵌入位置，因为这些系数对于图像的感知性较低，水印嵌入对图像的质量影响较小。

四、水印信息的嵌入：在选定的DCT系数中嵌入水印信息是通过改变该系数的值来实现的。

一种常用的方法是将水印信息的二进制位嵌入到DCT系数的最低有效位中。

通过对DCT系数进行微小的调整，可以隐藏水印信息而对图像质量影响较小。

五、水印提取：水印提取是水印嵌入的逆过程。

通过对含有水印的图像进行DCT变换，可以得到嵌入水印后的DCT系数矩阵。

然后，提取水印信息的二进制位，即可获得原始水印信息。

六、优缺点分析：基于DCT变换的水印嵌入算法具有以下优点：1. 嵌入容量大：DCT系数矩阵的大小决定了嵌入容量的大小，可以灵活调整。

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。