魯棒數(shù)字音頻水印算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機網絡和多媒體技術的飛速發(fā)展,多媒體數(shù)據(jù)逐漸成為人們獲取信息的重要來源,并成為人們生活的重要組成部分.因而,如何保護多媒體信息的安全成為國際上研究的熱門課題.信息安全技術中采取的密碼學技術因僅能控制信息的傳播過程,而對于解碼后的媒體數(shù)據(jù)卻難以控制,因而無法阻止盜版者的非法拷貝和傳播.作為解決上述問題的一種有效途徑,數(shù)字水印技術開始引起人們的普遍關注.它通過在原始數(shù)據(jù)中嵌入秘密信息來證實數(shù)據(jù)的所有權或完整性,以此來抑制對數(shù)字作品的

2、盜版或篡改.首先,本文介紹了數(shù)字水印問題的提出及其相關概念,闡述了本課題的研究背景和意義.其次,闡述了數(shù)字水印算法的基本原理、模型及實現(xiàn)過程.然后,給出了兩種數(shù)字音頻水印算法.結合心理聲學模型實現(xiàn)了一種小波域數(shù)字音頻水印算法.將一幅64×64的二值圖像經過混沌加密后作為水印數(shù)據(jù),通過量化方法嵌入到小波分解的低頻系數(shù)中,并且引入心理聲學模型來合理地確定量化步長,使算法中量化步長的選取更具有合理性.同步信號的引入,增強了水印抵抗裁剪、MP3

3、壓縮等攻擊的魯棒性.基于神經網絡的數(shù)字音頻水印算法.將一幅32×32的二值圖像經過偽隨機排序后與混沌序列共同組合為嵌入水印模板序列,同時把音頻信號分為同步模塊和水印模塊,并且水印模塊位于相鄰兩個同步模塊之間,然后在時域中通過量化方法把同步信號嵌入到同步模塊中,水印模板序列嵌入到水印模塊離散余弦變換的中低頻系數(shù)中.提取過程首先定位同步信號,用與水印模板中混沌序列相對應的水印模塊系數(shù)訓練神經網絡至收斂,然后利用訓練好的神經網絡從水印模塊相應