[发明专利]基于双重加密的DWT—DCT域音频公开水印算法

摘要

本发明公开了一种基于双重加密的DWT—DCT域音频公开水印算法，其包括水印嵌入过程和水印检测过程。所述水印嵌入过程依次包括二值水印图像的双重加密、对原始音频进行分段处理、对每段系数进行DWT和DCT变换、量化嵌入、对量化系数做IDCT和IDWT变换、重组、得到含水印信息音频。所述水印检测过程依序包括对待测音频信号进行分段处理、对各段系数进行DWT和DCT变换、把n个水印系数系列的对应位上的水印参考值相加、重构二维图像、反置乱处理、得到恢复出水印图像。本发明有效保证了水印的透明性、大大降低了水印的漏检率、提高水印检测的鲁棒性和准确率。

主权项

1.基于双重加密的DWT—DCT域音频公开水印算法，其特征在于：其包括以下步骤：一、水印的嵌入过程：定义原始音频信号为A={a(i),0≤i<Length}，其中，Length为音频数据的个数，a(i)是第i个音频数据的幅度值；定义二值水印图像为W={W(i,j),0≤i<M，0≤j<N}，其中，M、N表示水印的行、列数，W(i,j)∈{0,1}表示二值水印图像的第i行第j列像素灰度值；其具体嵌入过程如下：1）把二值水印图像W_M×N用Arnold变换进行置乱与降维处理，实现一次加密；然后与等长的Logistic混沌序列进行异或运算，实现二次加密，即得到双重加密后的水印W'_M×N；2）对原始音频A进行分段处理，所述分段处理过程为：按跳跃式选取元素构成n段长度为L×M×N×2系数系列IO(i)，其中，L是DWT变换次数，且n×L×M×N×2<Length；3）对每段系数进行L级DWT变换，得CA^L,CD^L,CD^L-1,...CD¹,其中，CA^L是第L级近似分量，CDⁱ是细节分量；4）对CA^L进行DCT变换，然后选取变换后的低中频系数x(j)进行量化，并以其作为水印嵌入位嵌入加密后的水印信息，所述系数量化过程如下：令z(j)=[x(j)/Da];Da是预先设定的量化参数，若z(j)%2==W'(i)，则x(j)=z(j)×Da-Da/2;否则x(j)=z(j)×Da+Da/2;其中，[]表示四舍五入取整运算，%表示取余运算；5）对量化后的系数x做IDCT变换得到CA‘，然后再进行L级IDWT变换，最后将含水印信息的各段替换原对应系数，即得到含水印信息音频；二、水印的检测过程：Step1：对待检测音频信号进行分段处理，所述分段处理过程为按跳跃式选取元素构成n段系数系列；Step2：对各段系数进行与水印嵌入过程相同的L级DWT变换，获得第L级近似分量Ca^L；Step3：对Ca^L进行DCT变换，选取变换后的低中频系数x’(i)计算获得一个水印参考信息值，所述计算水印参考信息值的公式为：其中，表示向上取整运算，%表示取余运算；Step4：然后把n个水印系数系列的对应位上的水印参考值相加，根据“投票原则”判定出对应的一个水印信息位，所述“投票原则”如下：若有W’₁(i)+W’₂(i)+W’₃(i)+...+W’_n(i)>n/2，则可判定对应一个水印信息为W"(i)=1，否则W"(i)=0；Step5：重复Step4的操作，直到得到一个长为M*N信息系列W"，然后与嵌入时相同的Logistic混沌序列进行异或运算，重构二维图像，再使用与嵌入时相同的置乱模板进行反置乱处理，即恢复出水印图像w′。