几种常用的数字水印算法研究
数字水印编码算法
数字水印编码算法数字水印技术是一种将特定信息隐藏在数字媒体中以保护版权和验证数据完整性的方法。
数字水印编码算法是其中的核心部分，它决定了如何将信息嵌入到媒体中以及如何提取出隐藏的信息。
本文将介绍数字水印编码算法的基本原理和常见的几种算法。
数字水印编码算法的基本原理是在媒体的特定区域中，通过微小的变换来嵌入隐藏信息，这些变换在人眼或者其他传感器中是不可察觉的。
在数字图像中，常见的嵌入方法有像素值修改、离散余弦变换和离散小波变换等。
在数字音频中，常见的嵌入方法有低频扩频、频谱扩展和时间扩展等。
通过这样的嵌入方法，信息就被隐写在媒体中，起到了防伪、认证和追溯的作用。
一种常见的数字水印编码算法是基于离散余弦变换（DCT）的方法。
在这种算法中，将媒体分成多个块，对每个块进行DCT变换得到频域系数。
然后根据隐藏信息，在频域系数中进行微小的变换。
变换的方式可以是将信息加到系数中，或者在系数中微调一些分量。
最后进行逆DCT变换得到嵌入了隐藏信息的媒体。
在提取时，按照相同的方式对媒体进行DCT变换和逆DCT变换，就可以得到隐藏的信息。
另一种常见的数字水印编码算法是基于离散小波变换（DWT）的方法。
在这种算法中，同样将媒体分成多个块，对每个块进行DWT变换得到频域系数。
然后根据隐藏信息，在频域系数中进行微小的变换。
不同于DCT算法，DWT在频谱分析中更适合处理不同尺度的信息。
同样地，在提取时，按照相同的方式对媒体进行DWT变换和逆DWT变换，就可以得到隐藏的信息。
除了上述两种基本的数字水印编码算法，还有一些其他的算法。
例如基于人眼视觉特性的算法，它利用视觉系统的特性来增强水印的可见性或者提高抗干扰能力。
还有基于量化器特性的算法，它利用量化器的误差来嵌入和提取水印。
此外，还有一些基于传输特性的算法，它在数字媒体传输过程中嵌入和提取水印。
在数字水印编码算法中，除了嵌入和提取隐藏信息的功能，还有一些其他的要求。
例如鲁棒性，即算法要能在媒体经过压缩、裁剪、旋转等处理后仍然能够提取出水印。
数字水印算法介绍
数字⽔印算法介绍数字⽔印算法列举湖南科技⼤学计算机科学与⼯程学院①基于LSB 的数字⽔印⽅案（空间域、不可逆、不可见和盲检测）嵌⼊步骤：（1）先把⽔印信息转化为⼆进制⽐特流I。
（2）根据I的长度⽣成密钥K，并且严格保存。
密钥K是对图像载体像素位置的⼀个映射。
（3）把I中的每⼀位依次根据密钥K，置换掉原始载体图像中相应位置的像素最后⼀位。
提取步骤：（1）根据严格保存的密钥K遍历嵌⼊了⽔印的图像中的相应像素，提取出最后⼀位。
（2）将提取出来的每⼀位重新组合成⽔印信息。
②基于差分扩展的数字⽔印⽅案（变换域、可逆、不可见和盲检测）嵌⼊步骤：（1）将图像M分成像素点对（x，y），将⽔印信息转化为⼆进制⽐特流,⽐特流的每⼀位⽤m 表⽰。
（2）根据⽔印信息⽐特流的长度随机⽣成信息的嵌⼊位置k作为密钥信息严格保存。
（3）对图像M计算均值l和差值h：-=+=yx h y x floor l 2(（floor表⽰向下取整）（4）将⽔印⽐特信息m以差值扩展的⽅法嵌⼊到差值h中：mh h +?='2（5）将得到的h '代⼊（3）中，得到新的图像像素对，形成嵌⼊秘密信息后的图像C。
提取步骤：（1）将图像C分成像素点对（x，y），读⼊密钥信息K。
（2）将图像C依旧按照嵌⼊步骤中的（3）式计算均值l和差值h。
（3）根据密钥k找到相应位置，提取差值h的最后⼀位⽐特信息m，再将差值h进⾏变换得到1>>='h h 。
（4）将提取到的⽐特信息m进⾏组合可以恢复⽔印信息，将得到的h '代⼊嵌⼊步骤的（3）中计算新的图像像素对可以恢复原始图像载体M。
③基于直⽅图修改的数字⽔印算法（空间域、可逆、不可见和盲检测）嵌⼊步骤：（1）找到直⽅图的零点z和峰值点p，将z v p <<的像素值v⾃加1。
（2）漂移后的直⽅图v=p处即为嵌⼊⽔印的位置，将⽔印信息转化为⼆进制流并记为k，按顺序嵌⼊，即k v v +='；（3）得到的由像素值v '组成的图像就是嵌⼊秘密信息后的图像。
数字水印技术：原理、算法与应用研究
数字水印技术：原理、算法与应用研究第一章引言1.1 研究背景数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字媒体中的技术，它可以用于版权保护、内容认证、数据追踪等方面。
随着数字媒体的广泛应用，数字水印技术也得到了越来越多的关注和研究。
1.2 研究目的本文旨在介绍数字水印技术的原理、算法和应用研究，帮助读者了解数字水印技术的基本概念和工作原理，并探讨数字水印技术在各个领域中的应用。
第二章数字水印技术的原理2.1 数字水印的定义数字水印是指将特定信息嵌入到数字媒体中，并且这种嵌入是不可察觉的。
数字水印可以分为可见水印和不可见水印两种类型。
2.2 数字水印的分类根据嵌入的信息类型，数字水印可以分为同步水印和异步水印。
同步水印是将特定信息嵌入到数字媒体的某个特定位置，而异步水印是通过算法将特定信息嵌入到数字媒体中。
2.3 数字水印的嵌入与提取过程数字水印的嵌入过程包括特定信息的选择、特定信息的嵌入和嵌入位置的选择等步骤。
数字水印的提取过程包括水印的检测和水印的提取两个步骤。
第三章数字水印技术的算法3.1 空域水印算法空域水印算法是将数字水印直接嵌入到像素值中的算法。
常用的空域水印算法有LSB算法、块迭代算法等。
3.2 变换域水印算法变换域水印算法是在数字媒体的变换域中嵌入水印的算法。
常用的变换域水印算法有DCT算法、小波变换算法等。
3.3 混合域水印算法混合域水印算法是将空域水印和变换域水印结合起来的算法。
常用的混合域水印算法有伪随机数算法、混合素数算法等。
第四章数字水印技术的应用研究4.1 版权保护数字水印技术可以用于版权保护，可以嵌入版权信息到数字媒体中，以防止盗版和非法传播。
4.2 内容认证数字水印技术可以用于内容认证，可以验证数字媒体的完整性和真实性，以防止内容被篡改和伪造。
4.3 数据追踪数字水印技术可以用于数据追踪，可以追踪数字媒体的传播路径和使用情况，以提供数据分析和监控。
第五章数字水印技术的挑战与展望5.1 水印容量和可靠性数字水印技术在提高水印容量的同时，也需要保证水印的可靠性，即水印在传输过程中不受损失和篡改。
数字水印技术-变换域算法
数字水印与原始媒体数据紧密结 合，不易被察觉，同时可以在需 要时提取出来。
数字水印技术的应用场景
版权保护
通过数字水印技术，可以在数字 媒体中嵌入版权信息，以防止未 经授权的复制和传播。
内容认证
数字水印可以用于验证数字媒体 的完整性和真实性，以防止篡改 和伪造。
多媒体内容隐藏信
息
在数字媒体中隐藏一些不易察觉 的信息，如时间戳、标识等，以 实现一些特殊的应用需求。
VS
DWT将图像分解成不同尺度的小波 系数，每个尺度上的系数都对应于不 同的频率范围。基于DWT的数字水 印算法可以在不同尺度上嵌入水印信 息，以实现多分辨率的水印。提取和 检测水印时，需要利用小波逆变换将 图像重构到原始尺度。
基于FFT的提取与检测算法
基于快速傅里叶变换（FFT）的数字水印算法利用傅里叶变换的频域分析能力，能够实现高效的图像处理和信号处理。
优点
鲁棒性
变换域算法在数字水印技术中具有较好的鲁棒性，可以在经过多种 信号处理操作后仍能检测和提取出水印信息。
隐蔽性
通过在变换域内嵌入水印信息，可以有效地隐藏水印，使其不易被 察觉。
安全性
变换域算法可以利用加密技术对水印信息进行保护，提高水印的安 全性。
缺点
01
02
03
计算复杂度
变换域算法通常需要较大 的计算量和存储空间，这 可能会影响水印的实时处 理和嵌入速度。
傅里叶变换（FFT）
要点一
总结词
傅里叶变换是一种经典的信号处理技术，用于将信号从时 间域转换到频率域。
要点二
详细描述
傅里叶变换将图像的像素值表示为一系列复数系数的和， 这些系数表示图像在不同频率下的强度和相位信息。通过 修改这些系数，可以在不显著改变图像质量的情况下，嵌 入和提取水印信息。然而，傅里叶变换在处理图像时存在 一些局限性，例如无法处理局部区域的信息，因此在实际 应用中不如离散余弦变换和小波变换常用。
数字水印分类及应用
数字水印分类及应用摘要：1.数字水印特性及分类2.数字水印算法及应用一、序随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，信息的安全保护问题日益突出。
当前的信息安全技术基本上都以密码学理论为基础，无论是采用传统的密钥系统还是公钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。
但随着计算机处理能力的快速提高，这种通过不断增加密钥长度来提高系统密级的方法变得越来越不安全。
另一方面，多媒体技术已被广泛应用，需要进行加密、认证和版权保护的声像数据也越来越多。
数字化的声像数据从本质上说就是数字信号，如果对这类数据也采用密码加密方式，则其本身的信号属性就被忽略了。
最近几年，许多研究人员放弃了传统密码学的技术路线，尝试用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密，并将该技术用于制作多媒体的“数字水印”。
二、数字水印数字水印（Digital Watermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
嵌入数字作品中的信息必须具有以下基本特性才能称为数字水印：1.隐蔽性：在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。
2.隐藏位置的安全性：水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。
3.鲁棒性：所谓鲁棒性是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。
可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。
在数字水印技术中，水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾。
从主观上讲，理想的水印算法应该既能隐藏大量数据，又可以抗各种信道噪声和信号变形。
然而在实际中，这两个指标往往不能同时实现，不过这并不会影响数字水印技术的应用，因为实际应用一般只偏重其中的一个方面。
典型的图像数字水印算法研究
学 、 图像 处 理 、检 测 理 论 、多 媒 体 技 术 、模 式 识 别 、计 算 机 科
学 及 网络 等 技 术 。 数 字 水 印 技 术 的 研 究 ，对 于 其 他 众 多科 学 的
发展 具 有 重 要 的 推 动 作 用 。 随 着 人 们 对 数 字 水 印技 术 的研 究 和
易 ，它 就 相 当于 一 个 警 示 信 号 来 警 告 和 阻 止 任 何 不 遵 守 所 有 权
是 水 印 、载 体 数 据 和一 个 可 选 的 公 钥 或 私 钥 。水 印可 以 是 任 何 形 式 的数 据 。 比如 数 值 、 文本 、 图像 等 。 密 钥 可 以 用来 加 强 安 全 性 。以避 免 未授 权 方恢 复 和修 改 水 印 。 所 有 的实 用 系统 至 少 会 使 用 １个 密 钥 ，有 的 甚 至 是 几 个 密 钥 的组 合 。 当 水 印 与 私 钥 或公 钥 结 合 时 。嵌 入 水 印 的 技术 通 常 分 别 称 为 秘 密 水 印技 术 和
对 其 作 用认 识 的 不 断 深入 ，相信 在 不 远 的 将 来 ，数 字 水 印 技 术
必 将 在 Ｉｔ ｒ ｅ ｎｅ ｎ ｔ网 络 图像 和 音 频 、视 频 、数 字 视 频 点 播 系 统 、
图 ２ 一 般 的 水 印恢 复 方 案
卫 星 数 字 视 频 传 出 、数 字 图像 和视 频 数 据 库 、数 字 图 书馆 、 医 学 图像 、数 码 相 机 、数 字 知 识 产 权 保 护 、电 子 商 务 、数 字 新 闻 电 视 广播 、Ｄ Ｄ版 权 保 护 、加 密 和 安全 通信 、 医 学应 用 、 文化 ｖ
引 言
数 字 水 印 ，属 于 信 息 隐藏 技 术 ，与钞 票 水 印 相 类 似 。 它 是
基于DWT-SVD数字水印算法共3篇
基于DWT-SVD数字水印算法共3篇基于DWT-SVD数字水印算法1数字水印技术是一种把信息嵌入到数字媒体中的技术，可用于图像、音频或视频等多媒体信息的保护。
其中DWT-SVD数字水印算法是一种应用广泛、效果优良的数字水印算法。
本文将从以下三个方面进行讲解：DWT-SVD数字水印算法的基本原理、其优点和不足以及应用场景。
一、DWT-SVD数字水印算法的基本原理DWT-SVD数字水印算法主要是使用小波变换DWT和奇异值分解SVD方法实现，其基本原理如下：首先，我们将需加入水印的原始图像进行一次小波分解，将其分解成多个低频子带和高频子带。
选取其中一些高频子带进行奇异值分解，得到一个奇异值矩阵以及对应的左右奇异向量。
其次，将需要嵌入的信息经过编码处理，得到一个水印向量，通过调整奇异矩阵中的某些值来将水印嵌入到奇异矩阵中。
最后，将修改后的奇异矩阵与左右奇异向量相乘，得到最终的水印图像。
反解时，将加入水印后的图像再次进行DWT分解，提取出嵌入的水印并解码，即可得到原始的水印信息。
二、DWT-SVD数字水印算法的优点和不足1. 优点DWT-SVD数字水印算法具有以下优点：1）水印容量较大，可嵌入的信息量较大，可达到几百比特甚至更高的水平，适用于保护大量机密信息。
2）水印的鲁棒性较强，可以抵御很多常见的攻击，如裁剪、旋转、缩放、添加噪声等。
3）加水印后的图像质量较高，肉眼难以察觉。
2. 不足DWT-SVD数字水印算法也存在以下不足：1）算法的复杂度较高，计算量较大。
水印嵌入和解码过程需要进行DWT和SVD计算，耗费时间较长。
2）水印的鲁棒性受到嵌入位数和噪声干扰的影响，过高的噪声会使水印易被攻击者攻击。
三、DWT-SVD数字水印算法的应用场景DWT-SVD数字水印算法广泛应用于数字版权保护、信息安全等领域。
具体应用场景包括：1. 银行或金融机构的重要数据或文档嵌入数字水印，保护机密信息。
2. 电影、音乐、软件等数字内容的版权保护，嵌入数字水印防止黑客盗版。
WORD文档数字水印算法研究
色组合为（， ，） ０ ０ ０。值得注意的是 ， ＯＬ 在 Ｅ 提供的应用程序接 口中， Ｂ值的每一种 ＲＧ 组合均对 应于一个特 定的浮点数 ，而且 ，
当取值组 合形式为（， ， ， ， ａａ ａ ） 相应的浮点 时 数取 值与 ａ的取值 存在着 如下关 系 ：
组合 中， ０ ００到（０ ６ ，０之间的组合 从（ ，，） ６ ，０ ６ ） 很接近 于ＷＯＲＤ默认 的黑 色 ， ａ 若 的值进
一
与 当前 活 动 文档 相 关 的 各种 页 面 元素 ，
如字 符对象 （ Ｃｈａ ａ ｔ ｒ ，字体 对象 ｃｅ ） ｒ
４ Ｓ中从第一个字符 开始 ，每 隔 ∞ ）
步增大 ，字 体的灰度 值会进一步 变小 ， 当ａ 取值为 （ ５ ，２ ５ ５ ）时 ，灰度值 ２ ５ ５ ，２ ５ 为 ０， 字体变 成 白色 。所以 ，在变动 字体
１ 个字符嵌入 一个水印标记 。 ∞由下式 决
定：
ｆ ： Ｏ
（ ｏ ） 选定 对象 （ ｅ ｅ ｔＯ Ｆ ｎｔ ， Ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ）等 。 Ｗ ＯＲＤ对象模 型中与字体 对象有关
『 ｓ ／ ０ Ｍ（）１ ］ ８
颜 色 时 ，我 们规 定 ： ａ∈［，０ ０６］
ｙ ，， ＭＩ １２ …， ．
根据 上述 思 想 ，文 本水 印嵌 入算 法
ｆ如 下 ：
Ｈ ｆ ， ） ［，９ ７ ８ ］ ｌ２ … ， ￣（ Ｙ ∈ ０ ３ ４ ５ ０ Ｘ ， ， Ｎ ｘ 令原始文本行 中的字体颜 色值为Ｃ ｘ， （
在 对 象 集 合 中 ， 最 上 层 的 对 象 即
Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｐｉ ａｉ ｎ，它代表 了 ＷＯＲＤ应用程 序 ，Ａｐ ｌ ａｉｎ 对 象包 含可返回最高级 ｐｉ ｔ ｃ ｏ 对象的属性和方法 ，如返 回 Ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｏ ｕ ｎ 对 象 ，该对象与指定窗格 、窗 口或选定部分 相关 ，通过对这一对象 的操作 ，可以控制
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几种常用的数字水印算法研究
摘要：随着数字信息化时代的到来，多媒体信息世界丰富多彩，人们开始注意对多媒体数据进行保护，如是“数字水印”的概念就此产生了。
本文主要对dct数字水印算法和dwt数字水印算法这两种两种典型的水印算法进行了分析研究。
关键词：数字水印；dct数字水印算法；dwt数字水印算法
中图分类号：tp309.7 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）19-0000-02
数字水印技术是国际上出现的最新的一门信息隐藏技术。
数字水印在鉴别真伪、标识隐藏、隐蔽通信、身份认证等方面具有非常重要的应用价值。
按隐藏位置划分，我们可以将数字水印划分为频域、时/频域、时/空域和时间/尺度域数字水印几类。
其中时/空域数字水印是采用空间域算法直接在信号空间加载水印信息；频域数字水印是用变换域算法在dct变换域上隐藏水印信息；时/频域以及时间/尺度域数字水印则也是采用变换域算法分别在时/频变换
域与小波变换域上隐藏水印信息。
下面对两种典型的水印算法进行了分析，除特别指明外，这些算法主要针对图像数据。
1 dct数字水印算法
dct变换是在最小均方差条件下得到的比较好的的变换。
由于dft变换要对n点像素做周期延伸处理，所以在周期的位置点处通常会加入一个突变，这就是说将会导致比较大的高频系数出现，也就是能量不能在低频区域得到比较充分的集中。
而dct变换相当于
对2n点做dft变换处理，它是先把最初的n点像素进行偶对称扩展处理后再做周期拓展，所以在边界处没有出现突变，能量能够更加集中。
另外，它有固定基，它的性能与k-l变换最接近，因而它是变换域算法的主流算法，如今有3个国际编码标准都选取了dct 变换算法。
当然，必须说明的是，均方差并不是最好的失真判断指标，只是由于它简单才被广泛采用。
二维dct变换的数字水印技术原理是：首先把原始图像划分成n*n的像素块，然后挨着对n*n的每一个像素块进行dct变换处理。
因为绝大部分图像的高频带分量比较小，对应于图像高频带的分量的系数通常趋近于0，同时人眼对图像高频带部分的失真敏感度很低，因而能够对图像高频部分进行更加粗糙的量化处理。
所以，传输变换系数的数码率与传送图像像素的数码率相比要小很多。
到达接收端以后通过反向dct变换回到原始状态，也许会有一定程度的失真现象，但是人眼还是可以接受的。
n*n像素矩阵i（i，j）的二维dct变换定义如下：
基于dct变换域的数字水印特点如下：
在基于dct的变换域编码过程中，原始图像是先经过分块（例如8×8）后再做dct变换，这种变换是不是全局性的，仅仅反映了原始图像数据的某一部分信息。
当然也能够针对整个图像的特点，不过计算速度与分块dct相比要慢。
原始图像在经过dct变换以后，得到的dct变换图像具有以下三个特点，：
（1）从直方图统计的意义上系数的值都是取的零值附近的值，
浮动的范围很小，这就说明只需要用比较小的量化的比特位数就可以表示dct的系数。
（2）经过dct变换操作以后，图像能量都在图像的低频部分分布着，也就是说dct图像中不为0的系数大部分都集中在一起，所以编码效率非常高。
（3）原图像块的精细构成没有得到保留，从中不能反映原图像块的边界和图像轮廓等信息，这一点是由于图像dct在处理图像局部性方面有所欠缺造成的。
如下左图1-1是进行dct变换处理后的系数图，图1-2为初始图像。
用几条线划分出图像的低频带、中频带以及高频带分别所在的区域。
可以明显的看出，原始图像在进行dct变换处理以后的绝大部分参数趋近于0，仅仅在左上角的低频带区域有比较大的数值，中频带区域的参数值相对来说比较小，然而绝大部分高频带的参数值很小，已经趋近于0。
2 dwt数字水印算法
小波作为图像压缩标准的一个重要技术，以及成为研究的重点和热点，而小波包分析与小波分析相比能够为信号提供更精确的分析方法，两者具有各自的特点。
具体介绍如下。
2.1 在小波变换域上加入数字水印有如下几个方面的优点
（1）能够对由jpeg有损压缩而造成的水印消失现象起到防止作用。
（2）能够采用在信号源编码方面对基于人眼视觉特性的图像失真研究成果来控制水印的嵌入强度和嵌入位置。
（3）能够实现在
图像的压缩区域直接嵌入水印信号。
（4）通过多分辨率的分析，能够在不需要整幅图像的情况下进行水印信息的验证操作。
（5）比较充分的考虑人眼的视觉特性hvs。
2.2 离散dwt、小波包分析理论包括
（1）dwt空间频率分析。
假设h 为高通滤波器，h 为低通滤波器，初始信号所占的总频率带为（0，），那么进行一级分解操作后，原始频率带被划分为低频带（0，/2）和高频带（/2，）。
接着对低频带进行同样的二级分解操作，如此反复下去。
（2）离散dwt的定义。
小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师j.morlet在1974年首先提出的。
离散小波是将连续小波进行离散化处理后得到的，假设任意函数x（t）的小波变换为w（a，b），其中a，b为尺度参数，为小波函数，现在将a，b，t 都进行离散化处理，令，i>0，i为整数；，t 为采样时间的间隔。
则小波函数序列可以表示为。
任意函数x（t）的离散化小波变换可表示为：.
（3）图像的小波分解与重构。
以小波分解为基础的多分辨率分析对图像能够做比较有效的时域和频域分解，图像在进行小波分解操作以后，进行一级分解以后能够得到四个频率子带，分别是低频带、水平带以及垂直与对角线子带。
进行第二级分解以后就把低频带进一步分解成同上的四个频率子带，如下图2-7所示是将原始图像信号经过三级分解以后的分解示意图。
dwt水印算法主要是通过采用控制与量化的处理方式，把水印信
息嵌入到原始图像信号的低频部分，然后利用量化步长和低频域的平均幅度值来做提取水印操作，这种算法不需要初始图像的参与。
参考文献
[1]刘运杰，周立俭，李俊伟等.一种基于dct数字水印新算法[j].电脑知识与技术，2011，07（26）：6494-6496.
[2]周逢朝，檀结庆.一种基于视觉模型的dwt数字水印技术[j].合肥工业大学学报（自然科学版），2004，27（8）：874-877.。