基于DCT的数字水印算法 阅读报告
信息隐藏实验报告DCT算法
《信息隐藏技术》实验报告实验2：DCT信息隐藏实验杭州电子科技大学网络空间安全学院一、实验目的1.主要内容对图像进行DCT信息隐藏实验。
2.基本要求要求学生能够将信息嵌入图像并成功提取出来。
二、实验内容及实现过程步骤1.水印嵌入算法应用DCT算法实现水印嵌入。
读入原始图像和水印，将水印图像二值化，将原图分成若干个8X8的矩阵，分别做DCT变换，然后将(3,3)位置的像素点根据水印上相同位置的像素置为10和-10，（1换为10,0换为-10），进行DCT反变换（idct()）得到嵌入水印后的图像；原始图像水印图像嵌入水印的图像2.水印提取算法DCT算法实现水印/Logo的提取将嵌入水印的图像分为若干个8X8像素矩阵，分别进行dct变换，取出(3,3)位置的像素值，进行判断，若大于0则将水印图像相同位置处像素赋值为1，小于0赋值为0，即可从嵌入图像中提取出水印图像；从嵌入水印的图像中提取的水印三、实验结果分析1.不可感知性原始图像与水印嵌入后图像的对比（PSNR）。
读入原图和嵌入水印后的图像，使用psnr()函数，得到输出结果为39.3781；分析：因为结果大于35，所以嵌入的水印不可感知度还是很高的2.鲁棒性水印嵌入后图像经过噪声、压缩等处理后水印的提取效果。
修改代码，使其将处理结果输出为文件格式，得到如下结果噪声处理imnoise(wp,'gaussian',0,0.0002);imnoise(wp,'gaussian',0,0.002);压缩处理imwrite(wp,'123.jpg','quality',50);四、实验小结邢征宇：水印的嵌入和提取刘煜程：不可感知性的分析单志晗：加造分析梁经纬：压缩分析实验结论:DCT变换在数字水印中的应用很有效，具有难以识别和分析的特性，相对于LSB算法，它是在频域上嵌入水印，具有更高的隐秘性理解：在实验过程中，通过查找资料，发现了被嵌入的水印不只局限于图片，文字信息和其他数字信息同样可以作为水印被嵌入到图像中，让我们发现了数字水印作为信息加密和信息认证技术中的强大之处，加深了我们对信息隐藏技术的理解。
基于DCT的数字水印算法(1)
IV
引言
引言
随着计算机网络通信技术的发展，信息媒体的数字化为信息的存取提供了 极大的便利性，同时也显著提高了信息表达的效率和准确性；数据的交换和传 输变成了一个相对简单的过程，人们借助于计算机、数字扫描仪、打印机等电 子设备可以方便、迅速地将数字信息传输到任何地方。 随之而来的副作用是这些数字形式的数据文件或作品使另有意图的个人 和团体有可能在没有得到作品所有者的许可下复制和传播有版权的信息， 例如， 现代盗版者仅需轻点几下鼠标就可以获得与原版一样的复制品，并以此获取暴 利；而一些具有特殊意义的信息，如涉及司法诉讼、政府机要等信息，则会遭 到恶意攻击和篡改伪造等等。这一系列数字化技术本身的可复制和广泛传播的 特性所带来的负面效应，已成为信息产业健康持续发展的一大障碍，目前，数 字媒体的信息安全、知识产权保护和认证问题变得日益突出，且已成为数字世 界中一个非常重要和紧迫的议题。 密码技术是信息安全技术领域的主要传统技术之一，它是基于香农信息论 及密码学理论的技术，现有的数字内容的保护多采用加密的方法来完成，即首 先将多媒体数据文件加密成密文后发布，使得其在传递过程中出现的非法攻击 者无法从密文获取机要信息，从而达到版权保护和信息安全的目的。但这并不 能完全解决问题：一方面加密后的文件因其不可理解性而妨碍多媒体信息的传 播；另一方面多媒体信息经过加密后容易引起攻击者的好奇和注意，并有被破 解的可能性，而且当信息被接收并进行解密后，所有加密的文档就与普通文档 一样，将不再受到保护，无法幸免于盗版。换言之，密码学只能保护传输中的 内容，而内容一旦解密就不再有保护作用了。 因此，迫切需要一种替代技术或是对密码学进行补充的技术，它应该甚至 在内容被解密后也能够继续保护内容。这样，人们提出了一种新兴的信息隐藏 的概念——数字水印(digital watermarking)。数字水印技术是目前信息安全 技术领域的一个新方向，是一种可以在开放网络环境下保护版权和认证来源及 完整性的新型技术，创作者的创作信息和个人标志通过数字水印系统以人所不 可感知的水印形式嵌入在多媒体中，人们无法从表面上感知水印，只有专用的 检测器或计算机软件才可以检测出隐藏的数字水印。 在多媒体中加入数字水印可以确立版权所有者、认证多媒体来源的真实性、
基于DCT的数字水印研究的开题报告
基于DCT的数字水印研究的开题报告1. 研究背景和意义：随着数字媒体的普及，数字水印技术的应用越来越广泛，包括音频、视频等。
数字水印技术是一种将数字信息嵌入到数字媒体中而不影响其质量和内容的技术，可以用于版权保护、安全认证、数据隐藏等领域。
其中，基于DCT的数字水印技术因其具有抗攻击能力强、嵌入效率高等优点，备受关注。
因此，本研究旨在探究基于DCT的数字水印技术的相关原理及其应用。
2. 研究内容和目标：本研究主要内容为对于基于DCT的数字水印技术进行深入研究和分析，包括其原理和实现方法，并结合具体案例进行实验研究。
研究目标是实现数字水印的嵌入和提取，并对数字水印的鲁棒性、容量和隐匿性等方面进行评估。
3. 研究方法和思路：本研究将采用文献综述法和实验研究法相结合的方式进行，具体思路如下：（1）文献综述法：对相关文献进行全面、系统地梳理和回顾，明确数字水印的技术背景、发展现状、基本原理等方面的内容，并对基于DCT的数字水印技术进行综述和比较分析。
（2）实验研究法：基于MATLAB等工具对基于DCT的数字水印技术进行实验研究，包括嵌入水印、提取水印和测试相关指标等方面的内容。
具体步骤如下：a. 选取测试图像和水印信息，进行数字水印的嵌入和提取操作。
b. 对嵌入后的数字水印进行攻击模拟，如JPEG压缩、旋转、裁剪等等。
c. 对提取后的水印信息与原始水印信息进行比对，测试数字水印的鲁棒性等指标。
4. 预期研究成果：（1）全面、深入了解基于DCT的数字水印技术的相关原理和实现方法，并对数字水印技术的发展历程和应用前景进行分析。
（2）基于实验研究，实现数字水印的嵌入和提取，评估数字水印的鲁棒性、容量和隐匿性等指标，并提出进一步研究方向和改进方法。
（3）撰写本论文，形成完整的研究报告。
基于DCT域的数字水印算法
２６ ８
计 算机应 用与软 件
ｆ ｒＹ＝ １： ｏ ｉ
２１ ０ ２皇
已有的方法 自然容 易得 多， Ｆ Ｔ是复 数运算 ， 样运 算量 势 可 Ｆ 这
必剧增 ， 而计 算 机 对 复 数运 算 需 要 较 大 的开 销 。
Ｐ＝（ 一１ ｍ＋１ ｘ ） ；
２ ）鉴于 Ｄ Ｔ变换 前后 的数据 均为 实数 ， Ｃ Ｃ Ｄ Ｔ快速 变换直 接作用于实数域 ， 而这种方 法使运算 量减少 。通 过 由根求底 从
（ 浙江经济职业 技术学 院 浙江 杭州 ３ ０ １ ） １０ ８
摘
要
提 出一种矢量地 图水 印嵌入不依赖原始地 图的盲提取算 法， 该算 法在离散余 弦 变换域上 转换而成 。离散余 弦变换 的特
性之一是对相互依赖 的数据能够产 生能量聚集效益 ， 而矢量地 图 同一条边上点与点具有依赖关系 ， 一条边上依 次选取 ８个 顶点作 在 Nhomakorabea—
ＦＯ ＝ （）
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．
空域 向 Ｄ Ｔ域发展 ， 中文献 ［ ］ Ｃ 其 ２ 为实现盲提取 ， 由一个 多边 便
形 的相邻 ８个顶点为一个 单元数 据 ， 分利用其 顶点 坐标数 据 充 变化有联系 的特点做 Ｄ Ｔ变换 ， Ｃ 在单元 数据 中定 义一个水 印位 并 内嵌 ８个顶点 的 Ｄ Ｔ系数 中。文献 ［ ］ Ｃ ２ 为达到盲提取对原始
ｄｐ ｎｉｇｏ ｅｏ ｇ ａ ｍａ ， ｔｓ ｏｖｒ ｄｆ ｍ ｔｅｄ ｃｅ ｏｉｅ ｒ ｓ ｒ （ Ｃ ）ｄｍａ ．Ｏ ｅ ｆｈ ｈｒｃ ｒ ｔｓｏ Ｄ Ｔｉａｌ ｔ ｅｅｄｎ ｎｔ ｒ ｉ ｌ ｐ ｉｉｃｎ ｅ ｅ ｏ ｉ ｒ ｅｃｓ ａ ｆ ｈ ｉ ｎ ｔ ｒ ｈ ｓ ｔ ｎ ｔｎ ｏ ｍ ＤＴ ｏ ｉ ｎ ｎ ｅｃａａｔ ｓ ｃ ｆ Ｃ ｂｅ ｏ ｏｔ ｅ ｉ ｉ ｓ
基于DCT的数字水印算法的研究
基于DCT的数字水印算法的研究Research of Digital Watermarking Algorithm Based on Discrete CosineTransform摘要近年来，由于网络的迅猛发展，越来越多的多媒体信息已经走向数字化。
人们可以从网上更加方便的取得各类信息，可以更加方便的对别人的作品进行篡改，复制等，由此带来的版权维护问题也日益严重。
版权维护也越来越受到人们的关注了，数字水印技术是解决这类问题最有效的手段，所以数字水印技术现在已然成为了研究的热点。
本文是对基于DCT域数字水印算法的研究，简要介绍数字水印的发展，基本原理等，在MATLAB环境中完成两种基于DCT域数字水印算法的设计。
第一种是基于DCT图像全局变换的数字水印算法，而第二种则可以认为是第一种算法的改进，是基于DCT域分块水印算法。
然后对于水印系统的鲁棒性，进行一些攻击测试，有盐噪声攻击、高斯噪声攻击、旋转攻击、剪切攻击、JPEG有损压缩攻击等，对比分析哪种算法更好。
虽然说该课题只不过是对现有的数字水印技术进行了一个比较简单的研究，但是让我们充分认识到了数字水印技术对我们日常生活的重要性。
关键词：数字水印DCT 攻击测试AbstractIn recent years,with the rapid development of the network,more and more multimedia information has been digitized.People can obtain various kinds of information from the Internet more convenient, the work of others will be altered and copied more convenient, copyright protection issues are also increasingly serious. People are more and more concerned about copyright protection, digital watermarking technology is the most effective means to solve these problems, so the digital watermarking technology has become a hot topic now.This article is to study based on DCT-domain digital watermarking algorithm, introduced the development of digital watermarking and the basic principles etc,completed two design schemes based on DCT-domain digital watermarking algorithm in MATLAB environment. The first one is based on digital image watermarking algorithm global transformation of DCT, while the second one can be considered to improve the first algorithm, which is based on DCT-domain block watermarking algorithm. Then for the robustness of the watermarking system, we performed some attack test, salt noise attack, Gaussian noise attack and spin attack, cropping attack, JPEG compression attack, in order to prove which is better. Although the subject is a relatively simple research for the existing digital watermarking technique , but it let us aware of the importance of digital watermarking technology in our daily life.Key words:Digital watermarking DCT Robustness Attack test目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................................................... I I 绪论 .. (1)1 数字水印的介绍 (3)1.1 数字水印定义及基本特点 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 基本特点 (3)1.2 数字水印基本原理 (3)1.2.1 水印嵌入 (4)1.2.2 水印提取 (4)1.3 数字水印分类 (5)1.4 数字水印的常见算法 (6)1.4.1 空域算法 (6)1.4.2 变换域算法 (6)1.4.3 JPEG压缩域算法 (6)1.4.4 NEC算法 (7)1.4.5 生理模型算法 (7)2 开发工具和环境 (8)2.1 MATLAB简介 (8)2.2 MATLAB语言特点 (8)3 基于DCT域数字水印算法实现 ................................................... 错误!未定义书签。
毕业设计(论文)-基于dct域的数字水印算法研究与应用[管理资料]
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毕业设计中文摘要毕业设计英文摘要目次1 绪论 (1)课题的研究现状及热点问题 (1)数字水印的关键技术及应用 (2)本文的主要研究内容 (5)2 数字水印的基本原理 (6)DCT域数字水印嵌入原理 (6)DCT域数字水印提取原理 (6)本章小结 (7)3 数字水印的嵌入设计 (7)DCT域数字水印嵌入流程 (7)水印嵌入的结果 (8)本章小结 (11)4 数字水印的提取设计 (12)DCT域数字水印提取流程 (12)水印提取的结果 (13)本章小结 (15)5 鲁棒性分析 (16)抗噪声测试 (16)抗压缩测试 (20)本章小结 (21)结论 (22)参考文献 (23)致谢 (25)附录A (25)附录B (27)1 绪论课题的研究现状及热点问题随着计算机的普及，许多传统媒体内容都向数字化转变，并且在电子商务中即将占据巨大市场份额，如mp3的网上销售，数字影院的大力推行，网上图片、电子书籍销售等等，在无线领域，随着移动网络由第二代到第三代的演变，移动用户将能方便快速的访问因特网上数字媒体内容，基于有线或无线网络的数字媒体内容的应用即将是信息时代新的传统。
但是，数字媒体内容的安全问题成了瓶颈问题，一度制约着信息化进程。
为了有效地解决信息安全和版权保护等问题,近年来提出了加解密、数字签名、数字指纹、数字水印等多种技术。
其中数字水印是20世纪90年代出现的一门崭新的技术,它通过在数字产品中嵌入水印信息来确定数字产品的所有权或检验数字内容的原始性[1]。
它弥补了加解密技术不能对解密后的数据提供进一步保护的不足, 弥补了数字签名不能在原始数据中一次性嵌入大量信息的弱点, 弥补了数字指纹仅能给出版权破坏者信息的局限[2]。
国际上一些成立了专门的机构，如拷贝保护技术工作组（CPTWG,Copy Protection Technique Working Group）从1995年开始致力于基于DVD的视频版权保护研究，安全数字音乐创始（SDMI,Secure Digital Music Initiative）从1999年开始研究音频的版权版护，数字水印是其中的核心关键技术。
基于DCT域的图像数字水印算法
其次，简要介绍了小波变换的定义、小波变换的性质、二维图像小波分解、及小波理论在数字水印中的应用。 再次，介绍了HVS的基本结构和特征，概述了现有的恰可察觉差异(Just Noticeable Difference，JND)模型，并根据水印嵌入对象不同对其进行了 分类；随后，分析了现有JND模型的特点和存在的问题，定义了新的基于小波域的亮度掩蔽函数和纹理特征函数，确定了它们各自的权重，提出了新的 JND模型。 最后，根据新的JND模型，本文提出了两种基于小波变换的自适应数字图像水印算法。第一种算法是基于小波系数的自适应数字水印算法。该算法用 有意义的二值图像水印来替代随机序列，先将水印通过Amold置乱加密后再全部嵌入到垂直子带系数中。该算法利用了本文提出的新JND模型对水印嵌入 强度做自适应调节以增强水印的鲁棒性和保证水印的不可见性。第二种算法是基于小波系数块的自适应双重水印算法。该算法在利用小波变换将原始载 体图像分解成四个小波频带后，将一个有意义图像水印和一个伪随机序列(本文分别称为识别水印和确认水印)通过不同的方式嵌入到不同的频带中。为 增强算法的安全性和不可见性，先对识别水印进行Amold置乱，再利用本文提出的新JND模型计算每一个小波系数块的JND估计值后，将其嵌入小波系数的 垂直子带系数中。确认水印是通过识别水印与伪随机序列运算后得到的，它被分散地嵌入在小波变换的低频系数中。在水印的提取与检测阶段，本文应 用了统计学假设原理，分别实现了对识别水印的盲提取和确认水印的盲检测。算法中很多参数和种子可以作为密钥，不知道密钥的人无法正确地恢复数 字水印。实验结果表明了该算法具有较好的不可见性、鲁棒性和安全性。
基于DCT域的数字水印算法
在受到不同攻击的图像中，水印提取 准确率如下表所示
实验结果展示
01
02
03
| --- | --- | --- | --- |
| JPEG压缩 | 98% | 96% | 94% |
| 噪声添加 | 95% | 92% | 89% |
实验结果展示
| 滤波 | 92% | 88% | 85% |
数字水印提取算法
数字水印提取算法是用于从嵌入水印后的图像中提取出水印信息的过程。
提取算法通常采用与嵌入算法相反的过程，即从DCT系数中提取出水印信 息，并进行解码和验证。
提取算法需要保证能够准确提取出水印信息，同时抵抗各种攻击和噪声的 影响。
03
基于DCT域的数字水印算法实 现
水印信息预处理
01
基于DCT域的数字水印算法
汇报人： 2024-01-01
目录
• 引言 • DCT域数字水印算法原理 • 基于DCT域的数字水印算法实
现 • 实验结果与分析 • 算法优化与改进 • 总结与展望
01
引言
研究背景与意义
数字水印技术的必要性
随着数字媒体的普及，版权保护问题 日益突出。数字水印技术作为一种有 效的版权保护手段，具有重要意义。
DCT域的特点
离散余弦变换（DCT）在图像处理中 广泛应用，特别是在图像压缩标准 JPEG中。基于DCT域的数字水印算法 具有较好的鲁棒性和隐蔽性。
数字水印技术概述
数字水印的基本概念
数字水印是一种将特定信息嵌入数字媒体中的技术，这些 信息通常是不可见的，但可通过特定算法提取。
数字水印的应用领域
数字水印技术在版权保护、内容认证、广播监视等方面有 广泛应用。
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《基于DCT的数字水印研究》阅读报告课程名称计算机视觉姓名廖杰学号M201372880专业计算机技术任课教师王天江所在学院计算机科学与技术学院报告提交日期2014-01-13一．概要提出了一种基于DCT变换的图像数字水印算法,重点解决了水印嵌入过程中不可见性和鲁棒性折衷问题。
首先对原始图像进行分块并对各子块做DCT变换,接着将经过Torus置乱的水印图像嵌入到各子块的中频DCT系数中,通过选择适当的嵌入强度,可以得到较好的不可见性和鲁棒性。
二．概念综述2.1 数字水印技术数字水印技术(Digital Watermarking)是一种信息隐藏技术,它的基本思想是在数字图像、音频和视频等数字产品中嵌入秘密信息,以便保护数字产品的版权、证明产品的真实可靠性、跟踪盗版行为或者提供产品的附加信息。
其中的秘密信息可以是版权标志、用户序列号或者是产品相关信息。
一般,它需要经过适当变换再嵌入到数字产品中,通常称变换后的秘密信息为数字水印(Digital Watermarking)。
数字水印的嵌入不应影响原有数据内容的价值和使用,通常是不可见的或不能被人的感知系统察觉,且不会被常规处理操作去除。
2.2 数字水印系统的基本框架一个典型的水印系统由嵌入器和检测器组成。
嵌入器至少具有两个输入量:一个是原始信息,它通过适当变换后作为待嵌入的水印信号;另一个就是要在其中嵌入水印的载体作品。
水印嵌入器的输出结果为含水印的载体作品,通常用于传输和转录。
之后这件作品或另一件未经过这个嵌入器的作品可作为水印检测器的输出量。
大多数检测器试图尽可能地判断出水印存在与否,若存在,则输出为所嵌入的水印信号。
下图给出了数字水印处理系统基本框架的详细示意图。
它可以定义为九元体(M,X,W,K,G,Em,At,D.Ex),分别定义如下:1、M代表所有可能原始信息的集合。
2、X代表所要保护的数字产品x(或称为作品)的集合,即内容。
3、W代表所有可能水印信号w的集合。
4、K代表水印密钥k的集合。
5、G代表利用原始信息m、密钥K和原始数字产品x共同生成水印的算法,即G:M*X*K->W,w=G(m,x,K)6、Em表示将水印,嵌入数字产品x中的嵌入算法,即Em:X*W->X, Xw=E(X,W)这里,X代表原始产品,Xw代表含水印产品。
为了提高安全性,有时在嵌入算法中包含嵌入密钥7、At表示对含水印产品了的攻击算法,即At:X*K'->Xk这里,K'表示攻击者伪造的密钥,Xk表示被攻击后的含水印产品8、D表示水印检测算法,即9、Ex表示水印提取算法,即Ex:X*K->W总思路如下图2.2Torus图像置乱变换所谓“置乱”，就是将图像的信息次序打乱，将a像素移动到b像素的位置上，b像素移动到c像素的位置上，使其变换成杂乱无章难以辨认的图像。
数字图像置乱加密技术是指发送方借助数学或其他领域的技术，对一幅有意义的数字图像作变换使之变成一幅杂乱无章的图像再用于传输；在图像传输过程中，非法截获者无法从杂乱无章的图像中获得原图像信息，从而达到图像加密的目的；接收方经去乱解密，可恢复原图像。
为了确保图像的机密性，置乱过程中一般引入密钥。
Torus 自同构映射给定一幅图像，Torus 自同构映射可以将其彻底的打乱，从而产生一幅完全混乱的图像。
实际上，Torus 自同构映射对这些像素进行了如下公式所示的变换：如此反复重复下去，此过程可归纳为AN(k )：在上式中，(xn,yn)是二维空间上的一点，是对(x0,y0) 作用自同构映射n 次后的结果。
Torus 自同构映射的参数是k、n、N、K。
其中K 为自同构映射的最小整周期。
文献给出了广义Gray 变换理论周期的计算。
计算表明，当k=1，N=64 时，K=64；当k=12，N=32 时K=64，k 的值由使用者任意指定，n 和N 则分别代表了Torus 自同构映射的重复次数和给定图像的像素数（0<n<K）。
Torus 自同构映射对给定图像可重复进行，以改变图像中像素的相对位置。
需要注意的是尽管像素的相对位置改变了，Torus 自同构映射并未改变每一个像素的颜色值。
Torus 自同构映射可以看作二维变换，可由一个2×2的矩阵来描述。
有时人们也直接称该矩阵为Torus 自同构映射。
下面是对HUST的Torus置乱实例：2.3 DCT变换离散余弦变换(Distributed Cosine Transform)简称DCT变换。
离散余弦变换是傅立叶变换的一种特殊情况,在傅里叶级数展开式中,如果被展开的函数是实偶函数,那么其傅立叶级数中只包含余弦项,再将其离散化可导出离散余弦变换,因此余弦变换与傅里叶变换一样有明确的物理意义,DCT变换避免了傅里叶变换中的复数运算,它是基于实数的正交变换。
DCT变换矩阵的基向量很近似于ToePIitz矩阵(系数矩阵对称且沿着与主对角线平行的任一对角线上的元素都相等)的特征向量,而ToePIitz矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关特性,故DCT 常常被认为是对语音和图像信号的准最佳变换,同时DCT算法较易于在数字信号处理器中快速实现,因此它目前在图像编码中占有重要的地位,目前使用的JPEG和MPEG压缩标准都是基于图像的DCT变换。
在数字图像处理中使用的是二维DCT,对一幅M*N图像S(x,y),它的DCT变换为反离散余弦变换(IDCT)为:其中，v=0,1,2,3……N-1，u=0,1,2,3……M-1若N=8则DCT可表示为:DCT变换采用“块”的形式进行变换,块的大小通常可以根据需要而确定,可以将整幅图像看作一个块进行DCT变换,也可以将图像分割成不同的子块独立进行DCT变换。
DCT的正变换将图像分解到不同的空间频率上,不同的频域系数代表该频率成分在原图像中的比重。
下面以Lenna图像为例，利用DCT变化函数得到的DCT系数的性质。
只取R层的DCT 稀疏矩阵进行分析。
下图显示了变化的结果，其中DCT系数用光谱的形给出，直观的表明了低频和高频系数的分辨规律。
2.4归一化相关系数NC为定量的评价提取的水印与原始水印之间的相似度,系数NC来评价。
即式中,V表示原来的水印信息向量,Wr表示恢复出来的水引信息向量,Z二表示归一化相关系数,其越接近于1,说明恢复的水印也就越好2.5人类视觉频域特性人眼对图像信息的处理并不是逐点来进行的，而是抽取空间、频率或色彩的特征进行神经编码. 人的视觉感知特点与统计意义上的信息分布并不一致,即统计上需要更多信息量才能表述的特征对视觉感知可能并不重要,从感知的角度来讲无须详细表述这部分特征.视觉系统的频率响应函数：其中ω为视角正对的径向频率,单位为周/ 度(cycle/ degree)，a 、b、c 为决定HVS 曲线形状的常数。
HVS 曲线的形状表示式见公式下图为人类视觉频率响应函数曲线，其中横轴表示径向频率ω的值，纵轴表示视觉系统的相应函数H(ω)的值。
由此曲线可以看出，人眼对8<ω<12之间的区域最敏感，对此区域对应的图像的像素即使作很小的改动，也会引起人眼的注意；然而对0<ω<8和12<ω区域响应较低，其中12<ω<22之间为中频部分，22<ω区域为高频部分。
另一方面，根据JPEG有损压缩原理：一般将DCT变换的高频系数变为零，然后再将剩下的DCT系数进行编码，来完成图像的压缩。
所以如果在原始图像的高频DCT系数中嵌入水印信息，很可能在进行JPEG有损压缩时擦除水印信息。
早期的DCT变换域的水印算法是把水印嵌入到原始图像的低频中，这里采用一种改进方法：把水印嵌入到中频（12<ω<22）分量上以调节水印的稳健性与不可见性之间的矛盾。
三．算法流程3.1 基本思想先将原始图像分成8×8 的子块。
并分别对每一子块进行离散余弦变换，然后根据人类视觉模型频率响应函数来选取每一水印待嵌入的DCT 变换系数的位置，再利用最小可察觉误差(JND) 来确定在图像的每一子块所能嵌入的数字水印信号的最大强度，把已经过预处理的水印信息自适应地嵌入到原始图像，然后将嵌入水印信息的DCT 系数的子块进行逆DCT 变换，最后合成为嵌入水印图像。
提取算法与嵌入算法相似。
设原始图像和待嵌入水印图像分别为I( N1 ×N2 ), W(M1 ×M2 )。
为了方便计算，取M1 = N1/ 4, M2 = N2/ 4。
3.2 嵌入算法流程第一步：用Torus 图像置乱技术将二值水印图像置乱（可逆），然后转换成一维二值序列，记为w(i),i =1,2……M1 ×M2 。
第二步:将原始图像I 分为互不覆盖的8×8的子块fm (i, j ) ，m = N1/8，n = N2/8，i, j = 1,2….8。
对每个子块分别进行DCT 变换。
在实际计算中，先将原始图像分成8×8子块，然后将每个8×8的子图像块分别进行DCT变换，并将DCT系数进行Zig-Zag排列，然后根据公式(3-11)、(3-12)将DCT系数变换成相应的ω值来选取每个子块的嵌入区域。
在图3-4中，图a)是一个8×8的DCT块经过Zig-Zag 扫描后的排列图，图b)是根据公式将DCT系数变换为相应的径向频率ω的值的排列图。
由图3-4 中的图b)矫正后的视觉响应函数，本章算法嵌入水印的区域选取如图3-5。
为了增强算法的稳健性，本算法利用了多重嵌入技术。
即pij ,i = 0,L,5用来嵌入一比特的水印信息，同理p2,p3,p4,i = 0,L,5分iii别用来嵌入一比特的水印信息，具体见3.4 节。
所以每个8×8 的子块可以用来隐藏4 比特的水印信息。
第三步：根据人类视觉频域特性结论，适当选取第二步完成后得到的子块系数矩阵中的(64×M1 ×M2 ) N1 ×N2 各中频系数作为嵌入水印的位置（为了增强算法的稳健性，利用了多重嵌入技术，即选择嵌入的区域多于嵌入的水印比特数，在本算法中，每8×8 子块嵌入的水印4 比特，选取的嵌入区域24 个）。
第四步：根据人类视觉掩蔽特征公式求得每块图像里被选定区域的水印嵌入强度Qm (i, j )。
第五步：相应的从二值序列中按顺序取出4 比特水印，运用如下公式嵌入到选定的区域上。
其中Qm (i, j ) 为系数Fm (i, j ) 对应的步长或嵌入强度。
第六步：对加入水印后DCT 系数矩阵进行DCT 逆变换，得到嵌入水印后的图像I′。
% watermark W应该为64*64的图像% 对W进行Torus变换% 将水印存入w中%将原图分成8*8的小块,共32*32块分别做dct变换% 求出每块图像里被选定区域的水印嵌入强度% 将水印嵌入到选定的区域上每小块嵌入4bit的水印信息% 得到嵌入水印后的图像3.3提取算法流程第一步将加入水印的图像I′分为互不覆盖的8×8 子块Fm’’(i, j )，m = N1 / 8，n = N2 / 8，i, j = 1,2….8，对每个子块分别进行DCT 变换第二步：同样按照前面的结论选择出子块DCT 系数矩阵中嵌入水印信号的中频系数位置,根据其所对应的嵌入强度利用公式从嵌入位置上得到嵌入的水印分量：其中w′(i)为水印分量第三步：当对所有嵌入水印的子块处理完后，所提取出的水印分量可构成一个二值序列，(如果在水印嵌入之前将水印信号置乱过，此时要用置乱逆运算对该序列处理一下) ，将该二值序列转换成二维矩阵，从而得到水印图像W ‘。