西北民族大学电气工程学院电子信息工程(1)班

图3-4 水印图像加密

3.2.4 量化嵌入水印的原理

假定小波分解后的近似分量为CA(i)（待量化系数），量化后含有水印的系数为CA*(i),量化部长为?，量化步骤为[14]：首先将坐标轴按量化部长?分割如下图所示的A区间集和B区间集，?较大时，抗攻击能力较强而对载体的音频影响较大。

? 0 ? 2? 3? 4? ?

图3-5 量化方法嵌入水印的原理

A B A B?A?{2k??f?(2K?1)?} ? (3-10)

?B?{(2k?1)??f?(2k?2?)},k??,?2,?1,0,1,?其次对量化系数CA(i)作取模和求余运算，再根据嵌入的水印w(i)和CA(i)所在的区间修给系数CA(i)得到CA*(i)： 令temp?floor(CA(i)?),其中i?1,2,?,M1?M2，

?temp????2,mod(temp,2)?w(i)CA(i)?? (3-11)

temp????2,mod(temp,2)?w(i)?* 13

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3.3 DWT、DCT相结合音频水印的算法步骤

3.3.1 水印嵌入前的预处理操作 1、水印图像的选取、置乱与降维

首先选取大小为M1?M2的二值黑白图像，w(i,j)为图像的像素值。

W?{w(i,j),0?i?M1,0?j?M2} (3-12)

然后对水印图像Arnold置乱，消除水印图像的像素的空间相关性，这样做可以提高数字水印的鲁棒性，Arnold置乱后表示为：

W'?{w'(i,j),0?i?M1,0?j?M2} (3-13)

由于要把二维的水印图像嵌入到一维的音频信号中去，因此还要把置乱后的二维水印图像进行降维处理，转换为一维序列，其算法为：

v?{v(k)?w'(i,j),k?i?M2?j,0?i?M1,0?j?M2} (3-14)

2、水印的混沌加密

利用生成的混沌序列?Yn?加密降维后的水印序列{Vn}

Zn?Yn xor Vn (3-15) 3.3.2 嵌入水印

原 混始水印置乱降维 号原始音频信系数选择DWT DCT 沌加密 量化嵌入含水印音频IDWT IDCT 图 3-6 量化嵌入水印框图

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1、离散的小波变换（DWT）

对原始音频信号A选取db4小波基进行5层小波分解，根据人耳的听觉掩蔽效应和各种鲁棒性攻击的特点，选择小波分解的低频系数CA5作为水印嵌入位置，分解如下：

D?DWT(A)?CD1?CD2?CD3?CD4?CD5?CA5 (3-16) 其中CDi(i?1,2,3,4,5)是音频信号第i级小波变换后的细节分量，CA5是音频信号第5级小波变换后的近似分量。 2、离散的余弦变换（DCT）

对第五级小波分解后的低频系数CA5进行离散的余弦变换

CA5?DCT(CA5) (3-17) 3、量化嵌入水印

根据量化嵌入水印的原理将得到的DCT系数CA5'分成M1?M2段，提取每段中幅值最大的一点嵌入水印信息，量化后的系数为CA5*。 4、离散余弦逆变换

对CA5*进行离散余弦逆变换，得小波系数的近似分量CA5

?*) (3-18) CA5=IDCT(CA5??5、小波重构

以CA5\代替原来的近似分量CA5，原来的细节分量CDi不变，组合得到嵌入水印后小波变换域：

D??CD1?CD2?CD3?CD4?CD5?CA5 (3-19) 然后进行小波重构得到含有水印的音频As?IDWT(D?) (3-20)

? 15

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3.3.3 提取水印 提取水印的流程图如下：

含水印音频离散小波变换Arnold余弦变换提取水印混沌解密升维置乱水印图像 图 3-7 提取水印流程图

1、小波变换

对含水印音频As选取db4小波基进行5层小波分解，变换式如下：

Ds?DWT(As)?CDs1?CDs2?CDs3?CDs4?CDs5?CAs5 (3-21)

2、余弦变换

'CA5s?DCT(CA5s) (3-22)

3、提取水印图片

根据水印嵌入位置和量化原理的逆运算，对DCT系数分段提取出含有水印的加密序列，然后根据信息置乱算法把提取出的加密序列和嵌入水印时生成的混沌序列进行异或运算，提取出水印序列，再进行升维和Arnold置乱，恢复出原始的水印图象。 3.3.4 性能分析 1 主观听觉测试

为衡量音频水印的质量[15]，使用客观的Diff-级(SDG)来进行主观的听觉测试，SDG中每个记录的平均值如下表：

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