一、采用量化MCLT变换系数的音频数字水印盲检算法（论文文献综述）
唐毅成[1]（2021）在《基于双树复数小波变换的数字音频水印方法设计》文中研究表明网络和多媒体技术的不断进步为数据与信息的存储及传输提供了非常广阔的空间,为人类提供了便利但随之也形成了一些负面的影响。比如:作品侵权、篡改等问题不断发生。特别是近些年频频出现的对于音频信息的任意编辑、抄袭等问题,这些问题对于版权所有者而言也势必会导致巨大的损失。音频数字水印技术是指在音频媒体中隐藏某些机密的水印信息（可以是图像、声音、视频等）,以达到证明载体音频的真实性和可靠性的一项技术,在版权保护、身份认证、内容防伪、军事情报、隐秘通信等领域获得广泛应用,成为近年来通信和信息安全领域的研究热点。本文主要分析了以音频为载体的数字水印的相关问题,深入研究了变换域水印算法,针对鲁棒性水印设计实现两种基于变换域的水印算法,主要完成工作如下:（1）针对鲁棒性和不可感知性难以平衡的情况,设计了一种基于离散小波变换和奇异值分解的水印算法。在对原始语音进行分段处理之后,对各段完成三级小波变换,然后选取低频分量,构建矩阵,对奇异值进行求解,通过调整奇异值的方式实现水印的嵌入,这种方法可通过选取适用的嵌入强度来兼顾鲁棒性和不可感知性,实验结果表明,水印提取正确率达到97%以上。（2）针对水印内容增加,音频的鲁棒性和不可感知性都会下降的情况,设计了一种基于双树复小波变换的音频水印算法。在嵌入阶段,重点通过双树复小波变换对载体音频实现三级分解,选择低频信息,之后对其完成奇异值分解,结合调整奇异值的方式实现水印的有效嵌入。最终结果表明,本算法对比基于小波变换的算法,在保证载体音频良好的鲁棒性的同时,能够隐藏并提取图像机密水印,实验结果表明,与基于小波变换的水印算法相比,信噪比提高了 10%,水印容量提高了 1倍以上。
罗一帆[2]（2021）在《基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究》文中研究表明随着多媒体技术、网络技术的发展,多媒体数字产品的复制与传播变得非常便捷。相应的,盗版行为也日益猖獗,给版权商带来了不可估量的经济损失。因此,急需有效的版权保护措施来遏制盗版行为。在这一背景下,学者们提出了数字水印技术,经过近年来的快速发展,已成功应用于多媒体数字产品的版权保护,挽回了盗版带来的经济损失。因而,研究数字水印技术,进一步提升其版权保护效果,是一项具有重要理论意义与应用价值的工作。音视频作为视听媒体的代表,其版权保护是数字水印研究的重点,研究者们已提出了多种音视频数字水印方法。但现有方法对音视频信号在时-频域中的变化特征缺乏充分的研究与应用,导致水印抗时域同步攻击、几何变换等攻击能力不足,水印鲁棒性和不可感知性均有待提升;同时,对新发展起来的无损压缩音频、3D视频研究不足,少有针对性数字水印算法。为解决这些问题,本文基于音视频特征信息分析,从以下两个方面提出解决思路。第一,分析音视频信号时-频域变化规律,根据规律构建特征信息作为信号自适应分段标志、确定水印嵌入位置;水印嵌入位置随特征信息变化而改变,而各类攻击对特征信息影响小,水印抗同步攻击、几何攻击等攻击鲁棒性得到提升。第二,将水印嵌入与提取过程同音频信号变化特征、编解码特征、视频角点特征、3D视图渲染特征相结合,充分运用特征信息来提升水印不可感知性和抗各类攻击的鲁棒性。根据解决思路,本文提出了以下解决方案:依次构建在各类攻击下鲁棒性更强的音频节拍、音频显着状态、视频角点、视频对象动作等特征信息作为信号分段、水印嵌入位置选择或水印认证标志,实现水印抗同步攻击鲁棒性的提升。针对有损压缩、无损压缩音频,2D、3D视频,将特征信息构建与水印嵌入、提取方法相结合,分别设计双通道音频水印算法、双域音频水印算法、与无损压缩编码相结合的无损音频水印算法、与视觉密码相结合的2D视频‘零水印’算法、与3D渲染模式相结合的3D视频水印算法,各有侧重地提升水印鲁棒性和不可感知性。根据解决方案,具体算法实现如下:一、提出了基于信号自适应分段与嵌入强度优化的双通道音频水印算法。利用自相关检测法对音频信号进行自适应分段,作为水印嵌入位置选择标志,提高水印抗同步攻击鲁棒性。构建音频信号双通道特征信息,设计水印双通道嵌入与提取方法,降低水印嵌入强度,提高水印不可感知性。二、提出了基于离散小波包变换的双域音频水印算法。设计更具鲁棒性的音频信号自适应分段方法,水印具备更强的抗同步攻击能力;引入心理声学模型,将音频信号划分为听觉掩蔽域和被掩蔽域,设计符合掩蔽效应的双域水印嵌入位置选择方法、水印嵌入强度自适应控制方法,在双域中同时进行水印嵌入与提取,既提高水印的鲁棒性,又能保障其不可感知性。三、提出了针对MPEG-4 SLS格式的无损压缩音频水印算法。构建MPEG-4 SLS（Scalable Lossless Coding）编码整型修正离散余弦变换（Integer Modified Discrete Cosine Transform,Int MDCT）系数显着状态特征信息作为水印嵌入位置选择标志,增强特征信息鲁棒性,实现水印抗同步攻击鲁棒性的提升;设计与无损编解码技术相结合的水印嵌入与提取方法,提高水印抗各类信号处理攻击的鲁棒性,同时应用听觉掩蔽效应实现对水印嵌入强度的有效控制。四、提出了基于时-空域特征和视觉密码的视频‘零水印’算法。设计有限状态机进行关键帧选择,在关键帧中构建时-空域角点特征信息作为水印认证信息元素,提高特征信息抗同步攻击、色彩与几何攻击鲁棒性。将特征信息与视觉密码相结合,生成鲁棒性水印认证信息,在版权机构进行注册,在不改变视频信号的前提下实现水印嵌入。五、提出了基于深度图像渲染（Depth-image-based rendering,DIBR）的3D视频水印算法。与DIBR特征进行融合,构建视频帧对象动作特征信息作为水印嵌入位置自适应选择标志,增强特征信息鲁棒性,提升水印抗深度信息变化、几何变换攻击鲁棒性;设计同DIBR渲染过程相结合的水印嵌入与提取方法,提升水印鲁棒性和不可感知性。综上所述,本文针对现有音视频水印方法存在的问题,基于特征信息分析对音视频数字水印关键技术进行研究。分析音视频信号时-频域变化特征与鲁棒性特征信息提取方法,提出了问题解决思路,给出了解决方案。实现了在小波域、时空域、压缩域中对有损压缩音频、无损压缩音频、2D视频、3D视频进行水印嵌入与提取,有效增强了水印鲁棒性和不可感知性,为水印算法的应用打下了更坚实的基础。
刘居正[3]（2020）在《倒谱域音频水印算法研究》文中指出数字音频的广泛应用与易于传播,使其版权保护等问题成为人们关注的焦点。数字水印技术是解决版权保护问题的一种有效技术。针对数字音频的版权问题本文研究了数字音频的水印算法,主要内容如下:（1）针对版权保护等鲁棒性要求较高的场景,提出了倒谱域音频二维映射水印算法。算法将一维音频序列映射为二维矩阵,对矩阵分块后进行复倒谱变换,将水印嵌入在复倒谱系数中。大量音频的仿真实验结果表明本算法可以抵抗重采样、重量化、时域增幅、剪切、低通滤波、MP3压缩、高斯白噪声七种攻击,在七种攻击下提取水印的相似度平均高达99%以上。该算法的鲁棒性优于小波域与倒谱域结合算法,且在重采样攻击下获得了比先进的范数域算法更好的鲁棒性,该算法可适用于语音、声乐及器乐音频。（2）针对不可感知性要求较高的场景,提出了倒谱域音频时域能量盲水印算法。通过分析音频信号的时域能量挑选嵌入段,使嵌入段的复倒谱系数均值落在阈值两端从而嵌入水印。算法可自适应调整嵌入阈值,并实现了水印的盲提取。仿真结果显示算法嵌入水印的不可感知性较好。相比其它改进的统计均值调制算法以及小波域的不可感知性水印算法,该算法的不可感知性更好。除对重量化攻击鲁棒性不足,在重采样、时域增幅、剪切、低通滤波、MP3压缩、高斯白噪声攻击下提取的水印相似度可达93%以上。该算法可适用于语音、声乐及器乐音频。
吴秋玲[4]（2018）在《变换域音频鲁棒数字水印技术研究》文中指出互联网和多媒体技术的迅猛发展为音频媒体的使用和传播提供了极大便利,但伴随而来的信息安全问题也成为亟待解决的全球难题。音频数字水印技术是当前实现音频媒体的版权保护、提供重要信息的隐蔽传播、隐秘标注音频内容、检测音频内容完整性等目的的重要手段,在版权保护、隐秘通信、内容标注、身份认证、军事情报等领域获得广泛应用,成为近年来通信和信息安全领域的研究热点。音频鲁棒水印技术的研究主要集中于在不影响音频载体使用价值的前提下提升其隐藏容量和抵御外部攻击的鲁棒性,以实现借助音频媒体隐秘传输机密信息和保护音频媒体自身权属等目的。以隐秘存储和传播机密信息为目的的应用注重算法的隐藏容量、对抗信号处理攻击的能力、安全性以及对所提取机密信息的恢复处理等特性的研究。以权属保护为目的的应用则注重算法对抗多种恶意攻击的鲁棒性。目前大多数音频鲁棒水印算法尚存在无法抵御恶意攻击、隐藏容量低、透明性差、缺乏有效的同步机制、对所提取的信息质量没有有效的增强处理措施等不足,且仅应用于隐藏图片或序列水印,而不适合用于隐藏数据量大且对误码率极其敏感的音频水印。本文立足于借助音频媒体实现隐秘通信和音频媒体的权属保护等应用为目的的音频鲁棒水印算法的研究,包括提升算法的隐藏容量、鲁棒性、安全性以及音频水印的消噪处理等多个方面,主要研究成果有:（1）针对用于隐秘通信的音频水印算法在隐藏信息时还存在隐藏容量小、鲁棒性差以及对所提取的音频信号缺乏有效的质量增强处理等方面的不足,提出一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transformation,DWT）的音频水印算法。该算法利用人耳听觉系统对音频信号的部分频率成分发生微小变化不敏感的特性,调节音频片段经小波变换后所得的多级中高频小波系数,进而改变其前后两部分的能量状态来隐藏二进制信息。在提取信息时,无需原始音频载体的参与,仅通过对比小波系数前后两部分的能量相对大小来判断二进制的取值,可实现信息的盲提取。在机密信息被嵌入音频载体前,采用对其预加密的方式提升信息的安全性,以防止信息泄露。嵌入深度、隐藏频段和音频载体的分段长度这3个参数对该算法的隐藏容量、音频载体的听觉质量以及所提取信息的误码率具有重要影响,在实际应用中可根据实际指标要求设置算法所需的最佳参数。实验测试结果表明该算法具有良好的透明性和安全性;较大的隐藏容量,且音频分段长度越短,用于隐藏信息的频段越多,其隐藏容量越大;能够抵御白噪声、低通滤波、MP3压缩、重采样、重量化和回声干扰等多种攻击;可以隐藏任意二进制数据,所提出的消噪方法可有效去除音频水印中的误码噪声,增强其听觉质量。（2）为了进一步提升音频水印算法的隐藏容量和透明性,提出了一种基于DWT和离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）混合变换域的大容量音频数字水印算法。该算法利用DWT的多分辨率特性把音频载体分解为不同频段的小波系数,然后利用DCT的能量集中特性对特定的小波系数进行能量压缩,最后使用两个数值不等的嵌入深度表示二进制水印的两个状态来设计水印嵌入规则。在提取水印时,首先计算每个音频片段中水印的嵌入深度,然后通过对比嵌入深度的大小实现水印信息的盲提取。采用对机密信息进行混沌预加密的方式进一步增强其安全性。实验测试结果表明,该算法在携带机密信息时具有良好的安全性、与上一种算法相比具有更大的隐藏容量和更好的透明性、能够抵御MP3压缩、白噪声、低通滤波、重采样、重量化、幅度放大和回声干扰等多种信号处理攻击、提取的图片水印非常清晰,提取的音频水印经消噪处理后具有良好的听觉质量。（3）为了进一步提升水印算法的透明性和鲁棒性,提出了一种基于DWT和DCT的自适应强鲁棒的音频数字水印算法。该算法通过对比音频片段经过DWT和DCT处理后所得到的两组变换域系数的平均幅度来设计水印嵌入和提取规则,并据此分析信息的嵌入深度与透明性和鲁棒性之间的关系,提出了一种以每个音频片段的平均幅度控制其水印信息嵌入深度的自适应控制策略。为了提高机密信息的安全性,该算法利用混沌序列良好的伪随机特性对水印进行预加密,在不需要原始音频参与的情况下,只有拥有正确密钥的用户才可以盲提取信息。使用音频信号和二值图片作为机密信息分别测试所提算法的各项性能,实验测试结果表明,该算法能够提供172bps的隐藏容量、具有更好的透明性、在抵御MP3压缩、白噪声、低通滤波、重采样、重量化、幅度放大和回声干扰等多种攻击时鲁棒性明显提高,所提取的图片水印和音频水印具有更好的相似度和听觉质量、与其他水印算法相比具有更好的性能。（4）针对用于音频媒体权属保护的水印算法其携密音频在遭受时间缩放、变调、随机剪切和抖动等恶意的同步攻击时,水印难以提取甚至丢失的问题,提出一种基于DCT和奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的抗同步攻击的音频水印算法。在分析同步攻击特点的基础上,通过追踪浊音帧的局部最大值来设计同步机制,提出一种基于浊音的局部最大值追踪算法用以搜寻水印的最佳嵌入区域。对嵌入区域内的时域数据执行DCT后,再利用SVD对中频系数进行分块和奇异值分解,最后使用量化的思想设计水印嵌入规则。该算法提取水印时仅通过判断特征值的奇偶性即可获取水印,可实现信息的盲提取。使用混沌序列对水印进行预加密以增强其安全性。该算法利用二次均匀分帧、“局部最大值追踪算法”和三次重复嵌入相同水印等多种措施使其具有很强的鲁棒性。实验结果表明该算法具有良好的透明性和安全性、可提供64kbps的隐藏容量、在多种强度的时间缩放、变调、随机剪切和抖动等恶意攻击下,所提取的图片水印非常清晰,可有效证明其音频载体的权属。
黄振川[5]（2019）在《音频数字水印在电视播出互动中的应用》文中研究表明本文介绍了将音频数字水印技术应用于电视播出互动的需求特点,以及基于音频数字水印的电视播出互动系统的架构、功能和主要流程。
余爽[6]（2016）在《适用于语音感知认证体系的信息隐藏方案研究》文中指出近年来,以语音为代表的多媒体信息,伴随着计算机技术、通信技术等信息技术的飞速发展,在丰富人类工作生活的同时,也带来了诸多信息安全问题,如非法篡改、恶意攻击等。这导致出现了针对语音内容真实性和完整性认证的研究领域,语音感知认证技术就是其中的代表之一。论文在语音感知哈希认证体系框架内,结合数字水印技术等信息隐藏方案,研究了原始域和移动计算环境下的感知哈希值嵌入隐藏问题,重点包括嵌入算法的透明性、鲁棒性、嵌入容量、嵌入速率等关键问题。具体研究工作内容如下:1.针对目前语音感知哈希认证体系中没有有效的哈希值嵌入隐藏方法这一问题,基于双极性量化思想（Bipolar Quantization）与相位编码（Phase Coding）数字水印技术,提出了一种适用于语音感知哈希认证体系,可以有效实现感知哈希值嵌入隐藏的音频水印算法。在发送端,采用经双极性量化技术改进后的相位编码算法将水印嵌入到由混沌置乱的密钥体系确定的位置,并进行带有水印信息的语音重建;在接收端,由密钥确定嵌入位置后,进行秘密信息的量化判定,从而提取水印。实验结果表明,该水印算法具有良好的透明性和鲁棒性,同时具有安全性,满足语音感知认证体系对于数字水印算法的要求。在上述算法的基础上,为了提升语音感知哈希认证体系中的水印算法嵌入容量,提出了一种能提高嵌入容量的双极性量化改进算法。该算法通过对双极性量化思想进行改进,将上述水印算法嵌入容量提升了一倍。实验结果表明,该算法与上述算法相比,在提高嵌入容量的同时仍能保证算法的透明性和鲁棒性,可以满足现有的绝大多数语音感知哈希算法对感知哈希值嵌入量的要求。2.针对语音感知哈希值如何在移动计算环境下进行有效嵌入隐藏这一问题,基于G.729编码标准,结合数位信息隐藏方法,设计了一种针对二进制比特流感知哈希值的信息隐藏方案。该方案首先用PESQ（Perceptual Evaluation of the Speech Quality）语音评价体系确定每帧比特流的嵌入位,然后以编码语音比特流为载体,嵌入感知哈希序列。实验结果表明,该方案具有良好的透明性,且载密语音恶化率小,嵌入效率较高,每帧的信息嵌入与提取时间较每帧编码时间也非常小,可满足移动语音通信下语音感知哈希认证体系对信息隐藏技术的要求。
田翠翠[7]（2014）在《彩色图像四元数正交变换及其在信息安全中的应用研究》文中提出酉变换已广泛应用于图像分析和信息安全等领域。彩色图像酉变换研究通常采用灰度化和三通道分别处理两种方案,不过,前一种方案将丢失重要的色彩信息,后一种则没有考虑三通道的整体性和内在联系。为此,基于四元数代数理论和彩色图像四元数表示方法,将两种传统的针对灰度图像的酉变换推广应用于彩色图像处理,特别是应用于彩色图像数字水印和加密等信息安全领域。本文的主要研究工作如下：（1）分别定义了四元数调制重叠变换（MQLT）和共轭对称-列率四元数哈达玛变换（CS-SQHT）,将传统的主要针对灰度图像的复数调制重叠变换（MCLT）和共轭对称-列率复数哈达玛变换（CS-SCHT）推广应用于彩色图像处理。（2）通过建立MQLT系数与彩色图像三通道传统MCLT系数之间的关系,分析了MQLT系数的对称特性,并基于MQLT变换及其系数对称特性,结合Arnold变换和冗余嵌入策略,提出了一种鲁棒的双彩色图像盲水印算法。为了避免水印能量损失,修改系数嵌入水印时遵循了系数的对称性。所提算法充分利用了四维频域空间,将有意义的彩色水印嵌入到彩色载体图像中。（3）结合块变换和双随机相位编码技术,提出一种基于彩色图像四元数表示方法和CS-SQHT的鲁棒的彩色图像加密算法。提出算法考虑了彩色图像三通道的整体性和通道之间的关联性。
胡腾[8]（2014）在《基于小波和倒谱系数的音频数字水印技术研究》文中进行了进一步梳理在如今互联网高速发展的时代,人们早已不限于购买磁带、CD来欣赏音乐,更多的时候是通过网络下载音乐作品,虽然互联网给人们带来了很多方便,但随之而来的是音乐文件的版权保护问题,高度发达的互联网,特别是近年来热门的移动互联网,在现在不限平台不限时间的全覆盖网络下人们越来越容易下载、复制和修改音乐文件,因此,如何来保护这些音乐的合法版权变得越来越急切和重要。鉴于这样的背景下,音频数字水印技术应运而生,并且经过了较长时间的发展,研究者们已经提出了不少比较成熟的算法,这些算法中有些有不错的鲁棒性,而有些算法在不可感知性方面做的比较好。由于小波变换和倒谱变换都是十分适用于音频信号分析的工具,近年来被广泛用于音频水印中。本文首先从现有的音频水印算法分析了现有算法的优缺点,发现了现有算法的不足之处和值得改进的地方,然后通过小波变换、倒谱变换和零水印技术入手,进行结合这几种技术优点的算法研究,本文主要的研究内容如下：1)介绍了音频数字水印技术、小波变换、倒谱变换、零水印技术,以及现在的研究现状。2)根据本文对小波变换和倒谱变换优点的分析,提出了一种结合这两者优点的算法：一种基于小波和倒谱系数的音频盲水印算法。这种算法采用了第三层小波变换的低频分量,并对低频分量处理后进行倒谱变换,‘在得到倒谱系数上嵌入水印信息。进行实验后证明该算法在应对各种常见攻击手段时都有良好的鲁棒性。但该算法在性能上仍有提升的空间。3)为了兼顾音频水印的鲁棒性和不可感知性,并且能够进一步增强水印的鲁棒性,将零水印技术和均值比较的方法引入到算法中,并据此提出了一种基于小波和倒谱系数均值比较的音频零水印算法。该算法通过比较倒谱系数均值之间的关系构造零水印,通过仿真实验表明,该算法在常见的信号攻击和抗AD/DA上都具有非常好的鲁棒性,并且该算法采用的实倒谱变换,大大降低了计算的复杂度。在最后就全文的工作做了总结,同时对本文中提出的两种算法的不足之处和以后的改进方法做了分析,并展望了进一步的研究工作。
陈北京,田翠翠,戴慧,王定成,舒华忠[9]（2013）在《四元数调制重叠变换及其在双彩色图像数字水印中的应用》文中进行了进一步梳理为了整体处理彩色图像,基于四元数彩色图像表示方法和四元数代数理论,定义了四元数调制重叠变换（MQLT）,将传统的主要针对灰度图像的复数调制重叠变换（MCLT）推广应用于彩色图像处理中.然后,通过建立MQLT系数与彩色图像三通道传统MCLT系数之间的关系,分析了MQLT系数的对称特性,并基于MQLT变换及其系数对称特性,结合Arnold变换和冗余嵌入策略,提出了一种鲁棒的双彩色图像盲水印算法.为了避免水印能量损失,修改系数嵌入水印时遵循了系数的对称性.所提算法充分利用了四维频域空间,将有意义的彩色水印嵌入到彩色载体图像中.实验结果表明,所提算法在不可见性和鲁棒性2个方面均明显优于采用传统三通道分别处理思想的MCLT算法.
郭琮[10]（2013）在《基于遗传神经网络盲检测的音频水印技术研究》文中提出随着计算机技术和多媒体技术的飞速发展,音频作品盗版现象层出不穷,如何有效保护数字版权的问题越来越受重视.目前最有效保护音频作品版权信息的手段是数字水印技术。数字水印技术的关键是在于不影响音频作品可用性的前提下,向音频作品中嵌入含有版权信息的水印信息,且水印信息应该是鲁棒的,即音频信息在经过常见的处理和攻击后,水印依然可以提取并识别。由于BP神经网络能够良好地模拟含有水印的音频信号与水印之间的非线性关系,且具有良好的自学习、自适应、信息分布式存储和大规模并行处理的优点,近年来被广泛应用到音频水印的盲检测中。但BP神经网络仍然存在网络训练收敛速度过慢、收敛振荡等对网络性能造成影响的缺陷。为弥补BP网络的缺陷,本文使用遗传算法优化选择BP网络的初始权值种群,并将最优解作为BP网络的初始权值进行第二次训练.将遗传优化的BP网络应用到小波域音频水印的盲检测中,提出了一种基于遗传神经网络盲检测的音频水印系统。实验证明该水印系统对于音频信号的影响具有良好的不可感知性,训练过程相对于传统BP神经网络具有更快的收敛速度等特性,且提取的水印相对于BP神经网络提取的水印具有更小的失真度。本文主要研究内容如下：1)介绍了音频数字水印、神经网络、遗传算法的原理、特性以及模型,并介绍了三种该技术在国内外的研究现状。2)提出了一种基于BP神经网络盲检测的小波域水印系统：将水印嵌入到音频信号三级小波分解后的低频系数中,讨论了BP神经网络结构及参数的确定,使用BP神经网络对未受攻击的音频信号以及经过了五种常用攻击的音频信号分别进行网络训练以及水印提取,并给出了实验数据。实验数据显示该提取方法对各种攻击具有一定的鲁棒性,但仍有一定的提升空间,且BP网络训练过程中收敛较慢。3)利用遗传算法对BP网络的初始权值进行优化选择。利用遗传优化的BP神经网络对载有水印的音频和经过了五种攻击的含水印音频分别进行网络训练和水印提取,并与传统BP神经网络的实验结果进行比对。实验数据表明优化神经网络训练过程中收敛速度更快,在水印盲检测应用中提取的水印更接近原始水印的结论。
二、采用量化MCLT变换系数的音频数字水印盲检算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、采用量化MCLT变换系数的音频数字水印盲检算法（论文提纲范文）
（1）基于双树复数小波变换的数字音频水印方法设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 数字水印技术 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第2章 数字音频水印技术 |
| 2.1 数字音频水印技术 |
| 2.2 数字音频水印的特点 |
| 2.3 数字音频水印的分类 |
| 2.4 数字音频水印的要求 |
| 2.5 数字音频水印的主要攻击手段 |
| 2.6 水印评价指标 |
| 2.7 数字水印技术的应用领域 |
| 2.8 人类听觉系统 |
| 2.9 声音信号数字化 |
| 2.10 音频的传播 |
| 2.11 常见水印算法 |
| 2.12 本章小结 |
| 第3章 基于小波变换的音频水印算法 |
| 3.1 小波变换 |
| 3.2 奇异值分解 |
| 3.3 基于小波变换的音频水印算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于双树复小波变换的音频水印算法 |
| 4.1 双树复小波变换 |
| 4.2 基于双树复小波变换的音频水印算法 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 常用缩略词表 |
| 常用符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印技术概述 |
| 1.2.1 数字水印系统模型 |
| 1.2.2 数字水印的分类 |
| 1.2.3 数字水印的应用 |
| 1.2.4 数字水印的性能特征 |
| 1.2.5 音视频水印攻击类型 |
| 1.2.6 数字水印性能评价指标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 音频水印算法研究现状 |
| 1.3.2 视频水印算法研究现状 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 第2章 基于音频信号自适应分段与嵌入强度优化的双通道音频水印算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 音频信号自适应分段 |
| 2.3 音频信号双通道特征信息构建 |
| 2.4 水印嵌入方法 |
| 2.5 水印提取方法 |
| 2.6 水印嵌入强度优化 |
| 2.7 实验结果 |
| 2.7.1 水印不可感知性评价 |
| 2.7.2 水印鲁棒性评价 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于离散小波包变换的双域音频水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 音频节拍检测与自适应分段 |
| 3.3 音频信号双域划分与水印嵌入位置选择 |
| 3.4 水印嵌入与提取 |
| 3.4.1 水印嵌入规则 |
| 3.4.2 自适应嵌入强度计算 |
| 3.4.3 水印嵌入方法 |
| 3.4.4 水印提取方法 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 水印不可感知性评价 |
| 3.5.2 水印鲁棒性评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 针对MPEG-4 SLS格式的无损压缩音频水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关技术介绍 |
| 4.3 水印嵌入与提取 |
| 4.3.1 嵌入失真允许阈值 |
| 4.3.2 显着状态与嵌入位置选择 |
| 4.3.3 水印嵌入方法 |
| 4.3.4 水印提取方法 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 水印不可感知性评价 |
| 4.4.2 水印鲁棒性评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于时-空域特征与视觉密码的视频零水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 有限状态机设计与关键帧选择 |
| 5.2.1 视频镜头分割 |
| 5.2.2 有限状态机运行规则 |
| 5.3 视频时-空域特征信息提取 |
| 5.3.1 Harris-Laplace角点检测 |
| 5.3.2 时域特征数据集构建 |
| 5.3.3 频域特征数据集构建 |
| 5.4 Ownership share的产生与水印提取 |
| 5.4.1 Ownership share的产生 |
| 5.4.2 水印提取方法 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于深度图像渲染的3D视频水印算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关技术简介 |
| 6.2.1 DIBR系统 |
| 6.2.2 SIFT特征点检测 |
| 6.3 水印嵌入位置选择 |
| 6.3.1 视频场景分割 |
| 6.3.2 SIFT特征点跨帧匹配 |
| 6.3.3 匹配向量概率分布 |
| 6.3.4 匹配向量主方向和水印嵌入位置选择 |
| 6.4 水印嵌入与提取方法 |
| 6.4.1 改进的扩频水印嵌入方法 |
| 6.4.2 在中心视图中嵌入水印 |
| 6.4.3 从左右视图中提取水印信息 |
| 6.5 实验结果 |
| 6.5.1 水印不可感知性评价 |
| 6.5.2 水印鲁棒性评价 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（3）倒谱域音频水印算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字水印基本概念 |
| 1.2.1 数字水印系统 |
| 1.2.2 数字水印分类 |
| 1.3 音频水印算法国内外研究现状 |
| 1.3.1 非倒谱域音频水印算法研究现状 |
| 1.3.2 倒谱域音频水印算法研究现状 |
| 2 相关基础 |
| 2.1 音频信号简介 |
| 2.2 复倒谱变换及其性质 |
| 2.3 音频水印算法性能评价 |
| 2.3.1 不可感知性 |
| 2.3.2 鲁棒性 |
| 2.3.3 容量 |
| 2.4 常见音频信号攻击 |
| 3 倒谱域音频二维映射水印算法研究 |
| 3.1 倒谱变换特点分析 |
| 3.2 二维映射方法 |
| 3.3 算法原理 |
| 3.3.1 水印置乱 |
| 3.3.2 嵌入方法 |
| 3.3.3 提取方法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 仿真环境 |
| 3.4.2 选用的音频数据库 |
| 3.4.3 不可感知性 |
| 3.4.4 鲁棒性 |
| 3.4.5 嵌入容量 |
| 3.4.6 嵌入因子 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 倒谱域音频时域能量盲水印算法研究 |
| 4.1 音频时域能量分析 |
| 4.2 统计均值调制 |
| 4.3 算法原理 |
| 4.3.1 嵌入方法 |
| 4.3.2 提取方法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 不可感知性 |
| 4.4.2 鲁棒性 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 有待进一步研究的问题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读硕士学位期间的研究成果及参加的科研项目 |
（4）变换域音频鲁棒数字水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与论文的组织结构 |
| 第二章 音频数字水印技术概述 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.2 分类与应用 |
| 2.3 常见攻击方式与性能评价标准 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于DWT的音频数字水印算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于DWT的音频水印算法设计 |
| 3.2.1 DWT的基本原理 |
| 3.2.2 水印信息预处理 |
| 3.2.3 水印嵌入算法 |
| 3.2.4 水印提取算法 |
| 3.2.5 参数选择 |
| 3.2.6 音频水印的增强处理 |
| 3.3 基于DWT的音频水印算法的实现 |
| 3.3.1 水印嵌入过程 |
| 3.3.2 水印提取过程 |
| 3.4 算法性能分析与仿真测试 |
| 3.4.1 隐藏容量 |
| 3.4.2 透明性 |
| 3.4.3 鲁棒性 |
| 3.4.4 安全性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于DWT和DCT的大容量音频数字水印算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于DWT和DCT的水印嵌入与提取算法设计 |
| 4.2.1 DCT的基本原理 |
| 4.2.2 水印预处理 |
| 4.2.3 水印嵌入算法 |
| 4.2.4 水印提取算法 |
| 4.3 基于DWT和DCT的音频水印算法的实现 |
| 4.3.1 水印嵌入过程 |
| 4.3.2 水印提取过程 |
| 4.4 算法性能分析与仿真测试 |
| 4.4.1 透明性与隐藏容量 |
| 4.4.2 鲁棒性 |
| 4.4.3 安全性 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于DWT和DCT的自适应音频数字水印算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应音频数字水印算法的设计 |
| 5.2.1 水印嵌入算法 |
| 5.2.2 水印提取算法 |
| 5.2.3 嵌入深度的自适应策略 |
| 5.3 自适应音频水印算法的实现 |
| 5.3.1 水印的生成与加密 |
| 5.3.2 水印嵌入过程 |
| 5.3.3 水印提取过程 |
| 5.4 算法性能分析与仿真测试 |
| 5.4.1 透明性与隐藏容量 |
| 5.4.2 鲁棒性 |
| 5.4.3 安全性 |
| 5.4.4 算法复杂度 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于DCT和SVD的抗同步攻击音频水印算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 常见的同步攻击方法及特征分析 |
| 6.2.1 时间缩放与变调不变速 |
| 6.2.2 抖动与随机剪切 |
| 6.3 局部最大值追踪算法设计 |
| 6.3.1 浊音提取 |
| 6.3.2 局部最大值追踪算法 |
| 6.4 基于DCT和SVD的抗同步攻击音频水印算法的设计 |
| 6.4.1 SVD的基本原理 |
| 6.4.2 图片水印的生成与加密 |
| 6.4.3 水印嵌入算法 |
| 6.4.4 水印提取算法 |
| 6.5 基于DCT和SVD的抗同步攻击音频水印算法的实现 |
| 6.5.1 水印嵌入过程 |
| 6.5.2 水印提取过程 |
| 6.6 算法性能分析与仿真测试 |
| 6.6.1 实验环境和参数设置 |
| 6.6.2 透明性与隐藏容量 |
| 6.6.3 鲁棒性 |
| 6.6.4 鲁棒性实验结果分析 |
| 6.6.5 安全性 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）音频数字水印在电视播出互动中的应用（论文提纲范文）
| 一电视播出互动中的应用中音频水印的技术特点 |
| 二电视播出音频水印互动系统架构设计 |
| 三音频水印互动系统中的关键技术 |
| 1. 关键技术——音频水印嵌入 |
| 2. 关键技术——音频水印检测 |
| 3. 关键技术——手机APP应用流程 |
| 四音频水印测试 |
| 1. 不可感知性测试 |
| 2. 鲁棒性测试 |
| 五结语 |
（6）适用于语音感知认证体系的信息隐藏方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 语音感知认证技术 |
| 1.2.2 移动计算环境下语音感知认证 |
| 1.3 存在的问题与研究目标 |
| 1.4 论文的主要研究内容与创新点 |
| 1.5 论文的组织结构与安排 |
| 第2章 语音感知哈希认证体系框架概述 |
| 2.1 感知哈希技术 |
| 2.1.1 感知哈希定义 |
| 2.1.2 感知哈希技术一般体系 |
| 2.1.3 感知哈希函数性质 |
| 2.1.4 感知哈希技术应用 |
| 2.2 音频数字水印技术 |
| 2.2.1 音频数字水印定义与框架 |
| 2.2.2 音频数字水印技术性质与评价指标 |
| 2.2.3 音频数字水印技术的分类与应用 |
| 2.3 语音感知哈希认证体系 |
| 2.3.1 原始域语音感知哈希认证体系 |
| 2.3.2 移动计算环境下语音感知哈希认证体系 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 适用于感知认证体系的语音感知哈希值水印嵌入方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关技术原理介绍 |
| 3.2.1 相位编码数字水印技术 |
| 3.2.2 双极性量化技术 |
| 3.2.3 混沌置乱 |
| 3.3 基于改进相位编码的数字水印算法 |
| 3.3.1 水印嵌入 |
| 3.3.2 水印提取 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验素材与环境 |
| 3.4.2 透明性分析 |
| 3.4.3 鲁棒性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 提升嵌入容量的语音感知哈希值水印嵌入方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进双极性量化技术 |
| 4.3 基于改进双极性量化技术的数字水印算法 |
| 4.3.1 水印嵌入 |
| 4.3.2 水印提取 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验素材与环境 |
| 4.4.2 嵌入容量分析 |
| 4.4.3 透明性分析 |
| 4.4.4 鲁棒性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结合语音编码标准的感知哈希值信息隐藏方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数位信息隐藏方法 |
| 5.3 基于G.729语音编码的感知哈希值信息隐藏方案 |
| 5.3.1 嵌入过程 |
| 5.3.2 提取过程 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 实验素材与环境 |
| 5.4.2 嵌入性能分析 |
| 5.4.3 隐藏位置分析与确定 |
| 5.4.4 透明性分析 |
| 5.4.5 效率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（7）彩色图像四元数正交变换及其在信息安全中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于四元数的彩色图像处理技术的研究现状 |
| 1.2.2 基于四元数的彩色图像数字水印和加密技术的研究现状 |
| 1.3 主要工作和内容安排 |
| 1.3.1 主要工作 |
| 1.3.2 内容安排 |
| 第2章 彩色图像四元数正交变换 |
| 2.1 四元数及彩色图像四元数表示方法 |
| 2.2 传统灰度图像酉变换 |
| 2.3 彩色图像四元数正交变换 |
| 2.3.1 四元数离散傅里叶变换 |
| 2.3.2 四元数调制重叠变换 |
| 2.3.3 共轭对称-列率四元数哈达玛变换 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于四元数调制重叠变换的彩色图像数字水印算法 |
| 3.1 四元数频域嵌入水印前提条件 |
| 3.2 基于四元数调制重叠变换的彩色图像数字水印算法 |
| 3.2.1 彩色水印嵌入 |
| 3.2.2 彩色水印提取 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 性能评价参数 |
| 3.3.2 不可见性测试 |
| 3.3.3 鲁棒性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于共轭对称-列率四元数哈达玛变换的彩色图像加密算法 |
| 4.1 基于频域的图像加密-解密原理 |
| 4.2 基于共轭对称-列率四元数哈达玛变换的彩色图像加密算法 |
| 4.2.1 块变换 |
| 4.2.2 随机相位编码技术 |
| 4.2.3 彩色图像加密算法 |
| 4.2.4 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间学习情况 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（8）基于小波和倒谱系数的音频数字水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义和现状 |
| 1.2 本文主要的研究内容 |
| 1.3 论文章节安排 |
| 第二章 音频数字水印技术综述 |
| 2.1 音频数字水印相关基础知识 |
| 2.1.1 音频数字水印的模型 |
| 2.1.2 基本特点和典型应用 |
| 2.1.3 对音频数字水印的攻击 |
| 2.1.4 音频数字水印的评价方法 |
| 2.2 现有的音频数字水印算法及相关研究 |
| 2.2.1 零水印的相关研究 |
| 2.2.2 小波变换相关研究 |
| 2.2.3 倒谱变换相关研究 |
| 2.2.4 现有音频水印算法 |
| 2.2.5 常见音频水印算法性能比较 |
| 2.3 现有音频数字水印的不足 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波和倒谱系数的盲水印算法 |
| 3.1 小波和倒谱系数的提取 |
| 3.2 盲水印嵌入算法 |
| 3.3 盲水印提取算法 |
| 3.4 算法的仿真实验及分析 |
| 3.4.1 实验环境及波形分析 |
| 3.4.2 主观评价实验 |
| 3.4.3 鲁棒性实验 |
| 3.5 与其他算法性能的比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于小波和倒谱系数均值比较的零水印算法 |
| 4.1 零水印嵌入算法 |
| 4.2 零水印提取算法 |
| 4.3 算法的仿真实验及分析 |
| 4.3.1 实验环境及波形分析 |
| 4.3.2 鲁棒性实验 |
| 4.3.3 零水印唯一性实验 |
| 4.4 与其他算法性能的比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（9）四元数调制重叠变换及其在双彩色图像数字水印中的应用（论文提纲范文）
| 1 四元数及M CLT |
| 1.1 四元数及四元数彩色图像表示方法 |
| 1.2 M CLT |
| 2 四元数调制重叠变换及其应用 |
| 2.1 定义 |
| 2.2 系数特性及有效计算 |
| 2.3 基于M QLT的双彩色图像数字水印 |
| 2.3.1 嵌入水印前提条件 |
| 2.3.2 数字水印算法 |
| 1)水印嵌入 |
| 2)水印提取 |
| 3 实验结果与分析 |
| 3.1 性能评价参数 |
| 3.2 不可见性测试 |
| 3.3 鲁棒性测试 |
| 4 结语 |
（10）基于遗传神经网络盲检测的音频水印技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 第二章 背景知识介绍 |
| 2.1 音频数字水印 |
| 2.1.1 音频数字水印的模型 |
| 2.1.2 音频数字水印的特性和应用 |
| 2.1.3 音频数字水印的常见攻击类型 |
| 2.1.4 音频数字水印系统的评价准则 |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 人工神经网络的发展 |
| 2.2.2 人工神经网络基本特征 |
| 2.2.3 神经网络常用模型 |
| 2.3 遗传算法 |
| 2.3.1 遗传算法的发展 |
| 2.3.2 遗传算法基本特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于BP网络盲检测的音频水印系统 |
| 3.1 水印嵌入算法 |
| 3.1.1 水印预处理 |
| 3.1.2 小波变换及水印嵌入 |
| 3.2 BP神经网络学习 |
| 3.2.1 BP神经网络训练算法 |
| 3.2.2 网络参数和结构的确定 |
| 3.3 水印提取算法 |
| 3.3.1 基于关系的提取算法 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的提取 |
| 3.4 实验数据及分析 |
| 3.4.1 水印嵌入 |
| 3.4.2 水印提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于遗传BP网络盲检测的音频水印系统 |
| 4.1 遗传算法与BP神经网络结合方法 |
| 4.2 实验数据及分析 |
| 4.2.1 遗传算法优化神经网络 |
| 4.2.2 水印提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
四、采用量化MCLT变换系数的音频数字水印盲检算法（论文参考文献）
- [1]基于双树复数小波变换的数字音频水印方法设计[D]. 唐毅成. 扬州大学, 2021(08)
- [2]基于媒体特征分析的自适应音视频水印关键技术研究[D]. 罗一帆. 四川大学, 2021(01)
- [3]倒谱域音频水印算法研究[D]. 刘居正. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]变换域音频鲁棒数字水印技术研究[D]. 吴秋玲. 南京邮电大学, 2018(01)
- [5]音频数字水印在电视播出互动中的应用[J]. 黄振川. 现代电视技术, 2019(05)
- [6]适用于语音感知认证体系的信息隐藏方案研究[D]. 余爽. 兰州理工大学, 2016(01)
- [7]彩色图像四元数正交变换及其在信息安全中的应用研究[D]. 田翠翠. 南京信息工程大学, 2014(07)
- [8]基于小波和倒谱系数的音频数字水印技术研究[D]. 胡腾. 北京邮电大学, 2014(04)
- [9]四元数调制重叠变换及其在双彩色图像数字水印中的应用[J]. 陈北京,田翠翠,戴慧,王定成,舒华忠. 东南大学学报(自然科学版), 2013(06)
- [10]基于遗传神经网络盲检测的音频水印技术研究[D]. 郭琮. 北京邮电大学, 2013(11)