一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法

一种DWT与DCT相结合的音频数字水印技术
王兰勋;尹超
【期刊名称】《电声技术》
【年(卷),期】2006(000)007
【摘要】提出了一种将离散小波变化与离散余弦变换相结合的音频数字水印技术.利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,通过修改变换域的低中频系数,把降维后的二值图像嵌入到原始数字音频信号中.该算法可同时应用两种变换,而且嵌入和提取水印的方法简单.实验结果表明该算法水印不易破坏,对数字音频信号的低通滤波、叠加噪声等攻击均具有很好的隐蔽性和稳健性.
【总页数】4页(P32-34,38)
【作者】王兰勋;尹超
【作者单位】河北大学,电子信息工程学院,河北,保定,071002;河北大学,电子信息工程学院,河北,保定,071002
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.一种基于DCT的扩频音频数字水印技术 [J], 张凤英;罗予东
2.一种DWT与DCT结合的盲音频水印算法 [J], 赵春晖;李福昌
3.一种新的DWT与DCT相结合的图像盲水印算法 [J], 窦永梅
4.一种基于双重加密的DWT-DCT域音频公开水印算法 [J], 杨志疆;赵红
5.一种基于DWT和DCT域的音频信息隐藏算法 [J], 柏玉保;柏森;暴晋飞;尤春艳
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dctdwt嵌入水印原理DCT（离散余弦变换）和DWT（离散小波变换）都是用于图像处理和压缩的常见变换技术。

这两种变换技术也可以用于嵌入数字水印，以保护图像的版权和验证图像的完整性。

嵌入水印的基本原理是，将水印信息嵌入到原始图像的频域中，而不会对图像的视觉质量产生明显的影响。

这可以通过在变换域中修改一些特定的系数来实现。

DCT是一种将输入信号分解成一组频率分量的技术，其中低频分量对应于图像中的平滑区域，而高频分量对应于图像中的细节。

嵌入水印的过程通常包括以下步骤：Step 1: 图像分块将原始图像分成较小的块，每个块通常为8x8像素。

这是因为DCT是基于8x8的图像块进行变换的。

Step 2: DCT变换对每个图像块应用DCT变换，将图像从空间域转换到频域。

得到的DCT系数表示了每个频率分量的强度。

Step 3: 水印嵌入选择一些低频DCT系数或高频DCT系数，并将水印信息嵌入到这些系数中。

通常，水印信号是一串数字或二进制码，可以通过算法将其嵌入到选定的DCT系数中。

Step 4: 反变换将嵌入水印后的DCT系数应用逆变换，从频域转换回到空域。

得到的图像即为嵌入了水印的图像。

DWT是一种将信号分解成一组尺度分量和细节分量的技术。

类似于DCT，DWT也可以用于图像分块、变换和反变换的过程。

下面是使用DWT 嵌入水印的一般步骤：Step 1: 图像分块将原始图像分成较小的块，通常是2的幂次方尺寸，如32x32或64x64Step 2: DWT变换对每个图像块应用DWT变换，得到尺度分量和细节分量。

尺度分量对应于图像的低频分量，而细节分量对应于图像的高频分量。

Step 3: 水印嵌入选择一些尺度分量或细节分量，并将水印信息嵌入到这些分量中。

和在DCT中一样，通过一些算法将水印信号嵌入到选定的DWT分量中。

Step 4: 反变换将嵌入水印后的DWT分量应用逆变换，从频域转换回到空域。

得到的图像即为嵌入了水印的图像。

dctdwt嵌入水印原理DCT（Discrete Cosine Transform）和DWT（Discrete Wavelet Transform）是常用的数字图像处理技术，也可用于嵌入和提取水印。

以下是关于DCT和DWT嵌入水印的原理：DCT嵌入水印原理：1.图像分块:首先，将图像分割成多个非重叠的块，通常是8x8或16x16像素大小的块。

2.DCT变换:对每个图像块应用DCT变换，将空域图像转换为DCT系数域。

3.选择水印信息:选择一个待嵌入的水印信息，通常是一串二进制序列。

4.DCT系数选取:根据水印的信息特性和嵌入算法，选择DCT系数域内的若干个高频或低频系数作为嵌入目标。

5.水印嵌入:将水印信息嵌入到选取的DCT系数中。

可以通过修改系数的幅值、相位、或者使用置换算法来嵌入水印。

6.DCT逆变换:对修改过的DCT系数应用DCT逆变换，将图像从DCT 系数域恢复到空域。

7.提取水印:采用相同的DCT变换、选择和逆变换步骤，从修改过的图像中提取出嵌入的水印。

DWT嵌入水印原理：1.图像分层:将图像按照不同尺度分解为多个子图像，通常是利用小波变换的多尺度分解方法。

2.选择水印信息:选择一个待嵌入的水印信息，通常是一串二进制序列。

3.子图像选取:根据水印的信息特性和嵌入算法，在不同尺度的子图像中选择合适的区域进行嵌入。

4.水印嵌入:将水印信息嵌入到选取的子图像区域中。

可以通过修改像素值、幅值、相位，或者使用置换算法来嵌入水印。

5.子图像合成:将修改过的子图像进行合成，得到一幅新的图像。

6.提取水印:采用相同的子图像选取和合成步骤，从修改过的图像中提取出嵌入的水印。

与DCT相比，DWT可以提供更高的数据嵌入率，因为小波变换能够同时提供时频域的信息，更利于水印的隐藏和提取。

但是在DWT中，频域信息并不是像DCT那样以固定的方式排列，所以对于不同图像块可能需要采用不同的嵌入和提取算法。

无论是DCT还是DWT，嵌入水印的过程都涉及到选择合适的系数或子图像区域进行修改，目的是尽可能减小对原始图像的干扰，同时保证水印的嵌入效果和提取质量。

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。

合肥学院学报(自然科学版)Journal of Hefei University(Natural Sciences)　2009年8月　第19卷第3期 Aug.2009Vol.19No.3　基于DCT和DW T域的数字水印算法李海燕(安徽广播影视职业技术学院信息工程系,合肥　230022)摘　要:数字水印技术近年来得到了广泛的研究.新的水印算法不断提出,根据DCT域和DW T域图像水印技术原理,提出一种利用DCT域和DW T域相结合的图像水印技术算法,在嵌入强度的选取上做了新的测试.实验证明,用该算法嵌入水印的图像质量没有明显下降,并且嵌入的水印信息具有良好的鲁棒性.关键词:数字水印;离散余弦变换;离散小波变换;水印检测中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-162X(2009)03-0037-03基于变换域[1]的数字水印技术往往采用类似于扩频图像的技术来隐藏水印信息[2].这类技术一般基于常用的图像变换(局部或是全局的变换),这些变换包括离散余弦变换(D iscrete Cosine Transfor m, DCT)、离散小波变换(D iscrete W avelet Transt or m,DW T)、傅氏变换(D iscrete Fourier Test,DFT或FFT)、傅里叶—梅林变换(Fourie—Mellin Transt or m,F MT)以及哈达马变换(Hada mard Transf or m)等.离散余弦变换[3]是一种空间变换,是数字信号处理技术中最常用的线性变换之一,具有很好的能量压缩能力和去相关能力,特别的,数字图像的JPEG压缩标准就是建立在离散余弦变换基础上的.基于JPEG压缩标准模型的水印嵌入算法可以增强水印抵抗JPEG压缩攻击的能力,因此离散余弦变换在数字水印处理技术[4]中受到了普遍重视.小波变换[3]的理论是近年来兴起的新的数学分支,它是继1822年法国人傅里叶提出傅里叶变换之后又一里程碑式的发展,解决了很多傅里叶变换不能解决的困难问题.小波变换可以看作是傅里叶变换的发展,即它是空间(时间)和频率的局部变换,为传统的时域分析和频域分析提供了良好的结合.目前,小波分析已经广泛应用于数字图像和视频的压缩编码、计算机视觉、纹理特征识别等领域.基于离散小波变换的数字水印嵌入算法[5,6]虽然充分利用了小波变换的多分辨率特性,而且采用各种方法计算视觉系统在小波变换域内的掩蔽特性,但很少考虑数字图像经过小波变换后的各个子带图像中相邻小波系数之间存在着很强的相关性问题.为此,文献[1]结合离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力以及解相关能力,提出了DW T和DCT结合的水印嵌入算法,将原始图像和水印图像先进行DW T变换,然后进行DCT变换,再嵌入水印信息.1　一种DCT和DW T域相结合的数字水印算法本文将利用小波变换和DCT变换的特性,首先对原始图像进行一次小波变换,得到分解后的低频子图,而后对低频子图进行8×8的分块DCT变换,将水印信息嵌入到DCT变换后的中频系数.下面将详细地说明将DW T和DCT两种变换结合起来的水印嵌入和检测算法.算法基本框图如图1所示,其中引入了一系列增强性能的机制,包括:基于人类视觉系统HVS特性的水印信号嵌入策略,用二值序列调制水印信息等来增强水印系统的透明性和鲁棒性.设载体图像为I,其大小为M×N,I(i,j)(1≤i≤m,1≤j≤n)代表载体图像中第i行第j列像素的灰度值;H(i,j)是考虑人眼视觉特性计算出的(i,j)点的特性值,特性值的大小表示该像素点所能容纳的噪声值的大小,该值越大,能容纳的噪声就越大;Q为水印图像经预处理后输出的-1、1序列,C为-1、1的二值混沌序列,X为最终的水印序列.本实验用随机数序列作为水印,原始图像为Lena灰度图像.该算法的基本思想如下.收稿日期:2009-04-23 修回日期:2009-06-10作者简介:李海燕(1971—),女,安徽合肥人,安徽广播影视职业技术学院信息工程系讲师;研究方向:图形图像技术.1.1　水印嵌入算法图1　水印嵌入框图(1)对图像I 进行小波变换.小波变换是将信号分解到时域和尺度域上,不同的分解尺度对应不同的频率范围.小波变换中常用到近似分量和细节分量.近似分量表示信号的低频成分,而细节分量表示的是高频成分.通过小波变换,可以有效地提取图像的低频成分.例如,对256×256标准图像做一次小波变换,得到的图像D ′.(2)为了使加入的水印可以均匀分布在图像中,对D ′进行DCT,然后决定图像中感知最具意义的频率部分,即DCT 系数最大的分量,用向量V 表示.(3)构造长度为n 服从N (0,1)正态分布的随机数序列作为水印信号x i ,应用下式将水印信号x i 嵌入到V i 中,得到V ′i : V ′i =V i (1+a i x i ),(1)a i 是比例系数,其大小决定了水印信号修改图像频率的强度,在不影响图像质量的前提下本例取0.08.(4)将V ′i 进行反离散余弦变换ID CT,获得加入水印的低频图像D ″,然后做小波重构,获得与原来图像大小相等、含有水印成分的图像I W .1.2　水印检测算法(1)计算具有水印信号图像的小波变换,用I ′W 表示;(2)提取小波变换的近似信号,对其做DCT 变换,用V ″W 表示;(3)计算原图像的小波变换,提取小波变换的近似信号做DCT 变换,用V 表示;(4)分析水印加入的位置,应用下式恢复水印信号x ′i : x ′i =1a i V ″WV i -1;(2)(5)利用相似度公式,比较恢复出来的水印信号x ′和原水印信号x 的相似程度:cn (x,x ′)=∑n i =1(x i x ′i ) ∑ni =1x i x i ,(3)从相似度测量值即可判断图像中是否含有水印信号.1.3　实验结果(1)嵌入水印后图像及检测.图2显示出原始图像和嵌入水印后的图像.由图可见,嵌入的水印对原始图像的影响很小,不易觉察.图3给出提取的水印,从响应值可以看出提取出的水印具有唯一性,相似度检测值为32.0143.(2)对嵌入水印的图像加入高斯噪声,如图4所示,对其进行水印检测,相似度检测值为19.6218.可以看到对于这种高频噪声,该算法具有很好的抗攻击能力.(3)JPEG 处理后的水印检测.图5是对水印图进行JPEG 压缩编码,当压缩质量为15时,图像的块效应已非常明显,这时做相似度检测其响应也能达到26.8732,仍然能够很好地检测出水印信号的存在与否.(4)滤波处理后的水印检测.嵌入水印的图像经过平滑滤波和维纳滤波后,在图像质量降质严重的情况下仍然可以很好的检测出水印信号,相似度检测值为10.6167,如图6所示.83合肥学院学报(自然科学版)第19卷(5)缩放处理后的水印检测.将加入水印后的图像缩小至原来图像的25%,然后恢复到原来图像的尺寸大小,这时图像已经有明显的失真,但仍能够检测出水印信号,相似度检测值为6.3125,如图7所示,表明算法具有很好的抗缩放处理的特性.由以上实验结果可以看出,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性,能够抵抗多种攻击.2　结束语本文将离散小波变换与离散余弦变换相结合,设计出一种新的水印算法.该算法利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,通过修改变换域的中频系数,把水印信息嵌入到原始图像中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性.参考文献:[1]　王秋生.变换域数字水印嵌入算法研究[D ].哈尔滨:哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,2001.[2]　黄继武,谭铁牛.图像隐形水印综述[J ].自动化学报,2000,26(5):6452655.[3]　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,2004:862116.[4]　黄继武,Shi Yun Q ,程卫东.DCT 域图像水印:嵌入对策和算法[J ].电子学报,2000,28(4):57261.[5]　冯象初,张玉双,王卫卫.一种基于DW T 域的数字水印方案[J ].计算机科学,2002,29(7):75276.[6]　孙锐,孙洪,姚天任.新颖的基于小波变换的数字水印方案[J ].红外与激光工程,2003,31(4):2972300.[责任编校:罗季重]D i g it a lW a ter mark i n g A lgor ith m s Ba sed on DCT and DW TL I Hai 2yan(I nf or mati on Engineering Depart m ent,Anhui B r oadcasting Movie and Televisi on Vocati onal College,Hefei 230022,China )Abstract:D igital water marking syste m s have gained a large interest in recent years .Many ne w water marking algorith m s have been p resented based on the technical p rinci p les of e mbedding water marks which are based on DCT and DW T .A water mark alg orithm is p r oposed and the selecti on of e mbedding intensity is tested .The ex peri m ent shows that this ne w algorithm can keep the i m age quality well as bef ore and even has better r obusticity .Key words:digital water marking;DCT;DW T;water marking detecti on93第3期李海燕:基于DCT 和DW T 域的数字水印算法。

基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法数字水印技术是一种保护数字媒体作品的方法，其中最常用的是视频数字水印技术。

基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的视频数字水印算法是目前应用较广的两种方法。

下文将分别介绍它们的原理和特点。

一、基于DCT域的视频数字水印算法DCT是一种广泛应用于音频和视频编码的一维变换方法，同时也可用于图像压缩和加密。

在基于DCT的数字水印中，水印信息通常嵌入在视频的低频系数中，因为低频系数对于视频质量的影响较小，使得水印影响恢复的难度也随之增大。

具体实现方式为，在进行DCT变换后，将一部分低频系数修改成水印信息。

这部分低频系数也称作“水印区域”，可以根据水印强度、嵌入率等参数进行调整。

水印的提取便是将水印区域解码并恢复出原始水印。

该方法的优点是隐藏在低频区域的水印不容易被注意到，且强度适中时不会对视频质量产生太大影响。

不足之处是对于经过编辑或压缩后的视频，该水印可能难以恢复或不可用。

二、基于DWT域的视频数字水印算法DWT是一种多维矩阵变换，能够在一定程度上减少信号中冗余信息，并可实现数字水印的嵌入和提取。

相比DCT，DWT 能够更好地处理图像或视频中的边缘和细节。

在基于DWT的数字水印中，水印信息被嵌入到视频的高频系数中，因为高频系数对视频质量的影响较小，同样也增加了水印提取的难度。

具体实现方式为，在进行DWT变换后，将一部分高频系数修改成水印信息，这部分高频系数也称作“水印区域”。

水印区域的位置由DWT的分解层数、水印大小、嵌入率等参数决定。

提取水印时，需要使用同样的分解层数和水印大小等参数。

与基于DCT的水印算法相比，基于DWT的算法更具抗压缩能力，并且能够适应图像或视频的不同尺寸和分辨率，但也存在一定的弱点。

例如，在不同空间域的DWT子带中，水印的韧性也会不同，这需要在具体实现中进行优化和调整。

总之，基于DCT的水印算法更适用于一些对视频质量要求不高的应用场景，例如版权保护等，而基于DWT的算法则更适用于对视频质量和韧性都有较高要求的应用场景。

ﻬDWＴ和ＤCT结合的变换域音频水印摘要近年来随着网络通信和多媒体技术的迅速发展,盗版问题非常明显，数字水印是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源的新技术。

它将特定意义的标记隐藏在数字图像、音频等数字产品中,来验证创作者对其作品的所有权。

音频水印技术主要利用了人类听觉模型,在不影响音频信号质量的前提下,将水印信息隐藏在人耳不能感知的位置，来隐藏水印数据。

本文研究D ＷＴ和ＤCT结合的音频水印算法,首先对音频信号进行DWT和DＣT变换，根据水印的大小把DCＴ系数均匀分段,采用量化的方法把直观的二值黑白图像嵌入音频中,然后利用攻击函数攻击音频信号,再从含水印的音频中提取出水印信息,最后通过MATLAB仿真计算信噪比和归一化系数,验证该算法是否具有良好的安全性、鲁棒性和不可感知性。

关键字音频水印，离散小波变换，离散余弦变换ＡＢSTＲACTIn recenｔyeaｒｓ, with the develoｐmｅｎｔof the neｔworｋcommｕnicａｔiｏｎａnd muｌtiｍｅdｉa technology, the probleｍｏｆpiracy ｉs beｃoｍｉnｇmｏre aｎd more ｏbvious. Dｉgital ｗatｅrmarkiｎg ｉｓa new kｉnd of ｔechnoｌｏgy,ｗhiｃh ｃaｎbe ｕsed to prｏtｅct cｏpyrｉghｔaｎd certiｆiｃａｔe ｓource uｎdｅｒthe ｏpening netｗorｋenｖironmenｔ．The techｎology will hiｄe tｈｅsｐecial maｒkers in the diｇital iｍage、audio to proｖe the creators' ownershｉp o ｆthｅｉrｗoｒks.On the conｄitｉon of not affeｃｔing ｔhe qualitｙof audｉo sigｎａｌ, ａudio wａterｍaｒkｉng teｃhnolｏgｙｍaiｎlｙuses the humａn hｅarｉng moｄeｌto hｉｄe the ｗateｒmarkｉng iｎｆｏrmaｔｉon iｎthｅpositｉon wｈere pｅoplｅs' ｅyes cａnｎot ｐercｅｉve. The ｐaper stuｄｉed the auｄiｏwａtｅrmaｒｋing alｇoriｔhm bａsed oｎDWT and DＣＴ.Fｉｒstlｙmade ＤＷT ａｎｄＤCＴtｒansformation，ｔｈｅn ＤCT ｃoefｆｉcｉｅnts were segmented eｑuａｌly according to ｔhｅsｉｚｅoｆwaｔerｍarｋ．Ｂy usiｎｇthe qｕantifｉcatiｏn meth ｏd,intuitive biｎaｒy black aｎｄｗhｉte iｍages wｅｒe embｅded inｔo thｅaudio sigｎal．Ｌateｒattack ｆｕnｃtions are ｕsed tｏattａck theａｕdio siｇｎal and then ｅｘtract tｈｅｗateｒｍaｒking inforｍation.Ａt ｌast though the MATＬAＢsimｕlatｉon, caｌｃｕlate signalｔo ｎoｉse ｒａｔio and ｎoｒmalizｅd coeｆficienｔｔo proｖe ｗｈeｔｈｅｒtheａlｇorithm satiｓfy ｔhe requirｅｍenｔs oｆimpeｒｃeptiｂili ｔｙ, saｆety and ｒobｕsｔness or not．Ｋey woｒｄ：Ａudiｏｗateｒｍarｋ, Ｄiscreｔe waveｌet ｔransfoｒm, Ｄisｃrete cosine ｔrａｎsform目录1. 绪论 (1)1.1 音频水印的发展 (1)1.2 数字水印原理及简单模型 (1)1.3数字音频水印存在的问题ﻩ３2．数字音频水印 .................................................................................................................. ４２．１数字音频水印原理及模型ﻩ42.1．1数字音频水印的原理及一般模型 ........................................................... ４2．１.2 音频水印的要求ﻩ5２.2 数字音频水印的算法ﻩ62．２.1音频水印算法的分类ﻩ６2.2.２音频水印的攻击算法 .................................................................................... ７3.ＤＷT和DCT结合的音频水印算法 (8)3.1小波变换与余弦变换的理论知识ﻩ83.1．1 小波变换的理论知识 (8)３．1.2 离散的余弦变换 (10)103.２图像的置乱与加密技术ﻩ3.2.1 图像的Arnold置乱及其恢复ﻩ1０123.2．２混沌序列的产生ﻩ３.2.３混合光学双稳模型加密水印图像ﻩ1２133．2.4 量化嵌入水印的原理ﻩ３.3 DWT、DＣT相结合音频水印的算法步骤 (14)3．3.1水印嵌入前的预处理操作ﻩ１4143．3.２嵌入水印ﻩ3．３.3 提取水印ﻩ1６3.3．4 性能分析ﻩ16194. MAＴLAB仿真与结论ﻩ19４.１MATLAＢ仿真测试ﻩ204.１.1 不可感知性的测试ﻩ４.1.2安全性的测试 .......................................................................................... ２1234.１.3鲁棒性测试ﻩ4．2 总结 (25)4．3展望ﻩ2６参考文献ﻩ27答谢 .................................................................................................................................. 2８ﻩﻩ 1. 绪论1.1 音频水印的发展数字水印的研究可以追溯到古老的水印技术[1],如钞票、邮票上的水印,将它们对着光就可以看到其中隐藏的图像。