一种非对称鲁棒性盲水印算法

针对数字图像版权保护,提出一种非对称鲁棒性盲数字水印方法。通过将水印嵌入到最少受图像改变影响的子空间,使嵌入水印具有鲁棒性,且通过对特征子空间的选取限制,使算法具有较高的检测概率和安全性以及较低的虚警概率。同时,水印嵌入矩阵与提取矩阵不同,它可公开除密钥外的所有其它的信息,而且能实现水印盲提取。实验结果证明了该算法的鲁棒性。     

基于局部平稳高斯模型的小波变换域盲图像水印检测

盲数字水印是数字作品版权保护系统的关键技术之一。由于在检测时没有原始图像作为参考 ,所以水印检测器的设计成为盲水印算法的核心。基于图像小波变换系数的局部平稳高斯模型 ,提出了一种新的盲水印检测器。实验结果表明该检测器与被广泛应用的线性相关检测器相比具有更好的鲁棒性     

基于线性伸缩恢复技术的音频数字零水印

提出了一种新颖的音频数字零水印算法。对原始水印进行重复编码，后用PN序列对其进行调制以提高水印检测的正确率。检测时采用线性伸缩恢复技术来消除时间轴上线性伸缩带来的影响，并实现了盲检测。实验证明，算法对于各种攻击尤其是对剪切和MP3攻击，具有较好的鲁棒性。     

一种基于混沌的彩色图像空域半脆弱水印算法

为实现对数字产品的版权保护和完整性认证,提出了一种以最低有效位(LSB)替换算法为核心,以彩色图像RGB图层亮度分量为载体的基于混沌二值密钥随机控制的彩色图像空域有意义水印算法.实验结果表明,算法实现简单,实时性好,具有良好的透明性、安全性和确定性,可盲检测,并能够很好地实现版权保护和篡改检测与定位,同时算法对椒盐噪声的去除、裁剪等基本图像操作和位平面去除等恶意攻击具有一定的鲁棒性,因而是一种性能良好的半脆弱水印算法.     

基于Hash的半脆弱音频水印算法

提出了一种基于Hash的半脆弱音频水印算法，将原始音频进行混沌加密，提取其小波域统计特征作为特征向量，对特征向量进行Hash生成水印，利用零水印技术将其“嵌入”到原始音频中。认证时采用相关检测法来定量评价水印的相似性。实验证明，该算法对保持音频内容的操作具有鲁棒性，对改变音频内容的操作具有敏感性，实现了对音频数据的认证。     

基于正弦模式的音频扩频水印算法

提出了一种基于正弦模式的音频水印算法,用于解决目前音频扩频水印算法以伪随机序列作为嵌入信息的不足.并对水印在嵌入和检测过程中涉及到的关键技术进行了分析,给出了对其鲁棒性进行测试的过程和结果.结果表明,此算法具有水印易于生成和检测,实现简单,且对宿主信号影响小以及鲁棒性好等优点.     

一种新的基于小波域的灰度水印嵌入算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.为保证水印的鲁棒性,利用人类的视觉特性,提出一种基于离散小波变换的数字水印技术,并给出了攻击分析.分析中,采用灰度图像作为数字水印,使其具有二维信号可视化的优点.实验表明,该算法能够经受住噪声、高斯滤波、压缩、直方图均衡化、增加对比度等的处理,具有较强的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法.     

基于MIDI音乐的数字音频半脆弱性水印算法的研究

提出了一种基于MIDI音乐的音频半脆弱性水印算法，将待嵌入水印转化为MIDI音乐，并对水印进行了主成份分析，可在具有较小冗余的载体中进行嵌入；尔后，用混沌加密及重复编码，来提高水印的鲁棒性；同时采用三种检测方法，提高对水印提取的判断正确率。实验结果表明，算法对于一般性的攻击（剪切、回声等）具有较好的鲁棒性，可实现较好的认证功能。     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

VW＆IVW双重鲁棒性水印

提出了VW&IVW双重鲁棒性水印嵌入算法,在基于图像融合的可见鲁棒性水印基础上,根据邻域相关性再次在含可见水印图像的重要小波树系数中嵌入鲁棒的不可见水印,从而为数字媒体提供双重保护,能有效遏制非法复制和篡改.     

基于云模型的XML数字水印算法

XML(Extensible Markup Language)的快速发展和广泛应用需要数字水印技术以保护XML的版权,文中首先介绍了云模型的知识,然后提出了一种基于云模型的XML数字水印方案,给出了XML云水印嵌入和提取检测方法,通过计算机仿真分析,证明了算法的可靠性和有效性。     

一种加速收敛的LDPC码译码算法

对高斯信道下LDPC(Low-Density Parity-Check)码的传统的译码算法进行分析,指出影响收敛速度的原因,并提出了一种基于整数运算的加速收敛的LDPC码译码算法。该算法融合分层译码(Layered Belief Propagation)算法、带偏移量的最小和算法(Offset Min-Sum)以及量化的优势。仿真验证表明该算法有效地减少了译码复杂度,加速了译码收敛,且性能上同传统的量化最小和算法相比没有下降。     

基于模糊C-划分和3D小波变换的视频编码方法

在传统矢量量化的基础上,引入噪声模型的影响,结合模糊数学理论,提出了一种基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化方法,并将其应用到视频编码中。文中视频编码方法采用了运动补偿与3D小波变换相结合。主要对基于模糊C-划分的混合噪声模型的矢量量化进行了分析。实验结果表明,该方法在视频压缩中具有良好的效果。     

给定降质约束下一类DCT域图像水印算法的拉伸系数估计

数字水印是数字作品版权保护的重要技术手段。与噪声污染类似,数字水印的嵌入必然会损失原作品的质量。数字图像的质量直接关系其商业价值,在给定降质约束下自适应地调节嵌入深度是符合产业化标准的数字水印关键技术之一。根据DCT交流系数的拉普拉斯分布模型,推导了DCT域典型水印算法中拉伸系数与信噪比和峰值信噪比之间的理论关系。依据该理论关系,得到了在给定降质约束下一类典型图像水印算法的拉伸系数估计方法,实验结果表明该估计方法具有较高的精度。     

一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法

从理论上分析了变换域数字水印嵌入和提取过程,研究了图像处理和攻击对水印产生破坏的机理,并在此基础上提出了一种基于神经网络的变换域数字水印提取算法。实验证明,该算法对各种常见攻击具有较强的鲁棒性。     

一种精确定位篡改攻击位置的混沌数字水印算法

基于混沌变换良好的随机性和初始条件极端敏感性,提出了一种精确定位篡改位置的脆弱混沌数字水印算法．该算法将混沌加权后DCT中低频系数作为图像特征,利用混沌DCT匹配块对生成脆弱水印序列,最后嵌入到图像的DCT中频系数中．实验结果与分析表明,该算法几乎不影响图像的视觉质量,对图像篡改区域具有检测有效性和定位准确性,实现了盲认证．该算法不仅提高了篡改定位的精度,虚检率与漏检率也相应降低．     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。     

伪卫星增强系统参考站接收机的测距偏差及优化

伪卫星相对地面用户是静止的,因此卫星与参考站接收机之间的距离几乎是不变的。在这种情况下,采样和量化引入的误差不再服从高斯分布,从而影响接收机的测量精度。为了解决这一问题,建立了卫星导航接收机的离散数字信号模型,并在此基础上分析了采样和量化对测距偏差的影响,通过仿真验证了结论的正确性,并提出了伪卫星增强系统下参考站接收机的优化设计方法。