可變階數(shù)非因果預(yù)測(cè)音頻可逆水印算法.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，信息安全已成為社會(huì)日益關(guān)注的焦點(diǎn)，在此背景下，數(shù)字水印技術(shù)迎來(lái)了發(fā)展的良機(jī)。數(shù)字可逆水印技術(shù)作為數(shù)字水印技術(shù)的一個(gè)分支，對(duì)版權(quán)保護(hù)等信息安全問題具有重要的貢獻(xiàn)，它的主要實(shí)現(xiàn)方式是在多媒體文件中嵌入需要嵌入的信息。此外，原始多媒體文件可在嵌入信息提取完畢后無(wú)損還原。
　　針對(duì)現(xiàn)有可逆水印算法存在的缺陷——僅用到前面的樣本(像素)來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前樣本（像素），或僅利用前面固定數(shù)目的樣本（像素）和后面固定數(shù)目的樣本（像

2、素）進(jìn)行預(yù)測(cè)的非因果預(yù)測(cè)算法。由于預(yù)測(cè)的因果性、預(yù)測(cè)系數(shù)的固定性和預(yù)測(cè)階數(shù)的不變性，使得現(xiàn)有算法預(yù)測(cè)誤差較大，預(yù)測(cè)誤差越大，嵌入失真就會(huì)越大。因此，本文提出可變階數(shù)非因果預(yù)測(cè)音頻可逆水印算法。其基本原理是把原始音頻文件分成兩個(gè)集合，每個(gè)樣本使用若干個(gè)前后樣本組成預(yù)測(cè)上下文，預(yù)測(cè)系數(shù)利用最小平方功率法獲得，并根據(jù)不同的音頻獲得不同的最佳預(yù)測(cè)階數(shù)。最后，利用過零率法和K-means聚類算法對(duì)本算法進(jìn)行改進(jìn)，從而提高算法性能。
　　實(shí)驗(yàn)