数字水印技术研究

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基于深度学习的数字图像水印技术研究

基于深度学习的数字图像水印技术研究一、引言数字图像水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的方法，旨在保护图像的版权和完整性。

传统的数字水印技术存在容易被攻击的问题，而基于深度学习的数字图像水印技术则通过利用深度神经网络的强大表征能力来提高水印的安全性和鲁棒性。

本文将探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究进展。

二、深度学习概述深度学习是一种机器学习的分支，通过构建多层神经网络模型来建模和学习数据的复杂特征。

它的优势在于可以自动学习特征表示，并在大规模数据集上进行训练，具有较高的准确性和鲁棒性。

三、基于深度学习的数字图像水印技术基于深度学习的数字图像水印技术可以分为两个主要方向：水印嵌入和水印检测。

1. 水印嵌入水印嵌入是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。

传统的方法通常是将水印信息转换为频域或空域，然后使用离散傅里叶变换或小波变换等技术将其嵌入到图像中。

而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来学习图像的特征表示和水印的嵌入方式。

其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，可以提取图像的局部特征，使水印能够更好地嵌入到图像中。

2. 水印检测水印检测是从带水印的图像中提取出水印信息的过程。

传统的方法通常通过对嵌入水印的图像进行解水印操作，并通过相关的算法进行检测。

而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来从复杂的图像中提取和识别水印信息。

深度学习模型能够学习到更丰富的图像特征表示，提高了水印的识别准确性和鲁棒性。

四、基于深度学习的数字图像水印技术的挑战和解决方案基于深度学习的数字图像水印技术在应用中面临一些挑战，例如水印容易被攻击、水印抵抗图像处理操作能力差等。

针对这些挑战，研究者提出了一些解决方案。

1. 对抗攻击对抗攻击是指攻击者通过对带水印的图像进行修改或篡改，以模糊或完全去除水印信息。

为了提高水印的鲁棒性，研究者提出了基于生成对抗网络（GAN）的方法。

GAN模型能够学习生成逼真的对抗样本，从而使水印更难以被攻击者检测和破坏。

数字水印技术在数据隐私保护中的应用研究

数字水印技术在数据隐私保护中的应用研究数字水印技术是一种在数字媒体文件中嵌入可见或不可见的信息的技术。

这些信息被嵌入到数字媒体的内容中，以便在未经授权或意图篡改的情况下，该信息可以被检测出来。

数字水印可以在图像、音频、视频、文本和其他数字媒体中使用。

在保护数据隐私方面，数字水印技术提供了一种有效的方法。

数字水印的种类数字水印主要分为两类：隐写和可见水印。

隐写技术是将信息嵌入到数字媒体中，而不会改变其外观。

例如，在图像中嵌入的信息将不会影响图像本身。

相比之下，可见水印会更改数字媒体的外观。

例如，在图像中添加一个可见的水印意味着该图像现在包括两个不同的图像：原始图像及其水印。

数字水印如何保护数据隐私数据隐私是指个人或机构的敏感信息被未经授权的人访问或使用。

数字水印技术可以帮助保护数据隐私，并有几种不同的应用。

以下是数字水印技术在数据隐私保护方面的应用。

1.版权保护数字水印技术是一种有效的版权保护方法。

通过将数字水印嵌入到图像、音频或视频中，在这些媒体被重复使用时，版权拥有者可以轻松地追踪和保护自己的财产。

这种技术也可以帮助确定哪些媒体是未经授权使用的，并且可以在诉讼过程中为版权侵权提供证据。

2.大规模数据分发在大规模数据分发中，数字水印技术可以帮助确保信息发送到正确的接收方。

例如，在电子邮件中嵌入的数字水印可以帮助确定消息正在发送到正确的接收方。

数字水印也可以用于文档传输，以确保传输过程中没有被篡改或盗用。

3.证据跟踪数字水印技术可以用于跟踪证据。

例如，对于拍摄照片的人来说，数字水印可以用于证明照片确实是他们拍摄的。

这种技术也可以在法庭或犯罪情报方面用于确定特定事件的证据来源。

数字水印技术的发展数字水印技术不断发展和演变，现在已经可以在不同的数字媒体文件中轻松实现，例如图像、音频、视频和PDF文档等。

新的数字水印技术正在研发和测试中，以提供更高的安全性和更多的保护措施。

例如，一些数字水印技术现在可用于嵌入可变数据，如序列号、时间戳或加密密钥。

基于神经网络的数字水印技术研究

基于神经网络的数字水印技术研究概述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。

数字水印技术能够保证数字内容的有效性和完整性，能够识别、追踪和保护内容的知识产权。

基于神经网络的数字水印技术是一种新兴的数字水印技术，其基于神经网络的图像处理能力和特征提取能力，能够有效地抵抗图像水印攻击，保护知识产权。

1.数字水印技术的工作原理数字水印技术的核心思想是在数字媒体中嵌入特定的信息以实现不可见的、难以伪造的安全保护。

数字水印技术主要由三个步骤组成：嵌入、传输和提取。

1.1 嵌入嵌入是指将特定的信息嵌入到数字媒体中的过程。

数字水印技术的嵌入过程依赖于信源编码技术，通过修改原始数据的某些信息位，将特定信息嵌入到数字媒体中。

常用的数字水印嵌入技术包括根据不同应用场景选择空域、频域、小波域等在媒体信号中嵌入特定信息；使用差错编码技术嵌入特定信息；将特定信息转化为结构化数据，并嵌入到数字图像等数字媒体数据中。

1.2 传输传输是指将包含特定信息的数字媒体传输给接收方的过程。

数字水印技术传输过程中要考虑的主要问题为传输效率、传输可靠性和安全性。

1.3 提取提取是指从媒体信号中提取嵌入的特定信息的过程。

数字水印技术提取过程依赖于特征提取技术，通过对数字媒体的相应特征进行分析，识别并提取嵌入的特定信息。

常用的数字水印提取技术包括时域、频域等信号分析技术以及小波变换技术。

2.神经网络的基本原理神经网络是基于人类大脑神经元工作方式设计的一种计算模型。

神经网络可以实现模式识别、图像处理、数据预测等多种复杂任务。

神经网络的基本结构由神经元和神经元之间的连接组成，其中每个神经元接收来自其他神经元的信息，并根据其自身的激励阈值进行输出。

神经网络训练的基本原理是反向传播算法。

训练过程是通过将输入数据和已知输出映射关系进行比较，逐步调整网络参数以最小化输出误差。

目前网络结构较为复杂的神经网络类型包括卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。

数字水印技术在防伪领域的研究与应用

数字水印技术在防伪领域的研究与应用数字水印技术是一种将数据或信息嵌入数字内容中的技术。

数字水印可以嵌入到图像、音频、视频等数字内容中，因此被广泛应用于防伪、版权保护和身份验证等领域。

在防伪领域中，数字水印技术可以帮助消费者区分真伪产品，保护企业的商业利益和品牌形象。

数字水印技术的原理是在数字内容中嵌入一些不可见的、不影响主要内容的信息。

这些信息可以是一个二维码、一个条码、一个序列号或其他形式的标识符。

数字水印技术的作用是在不破坏原始数字内容的前提下，为该数字内容添加一层可追溯的标识，从而防止伪造和篡改。

数字水印技术在防伪领域的应用主要有以下几个方面：1.产品身份识别数字水印可以嵌入到产品的不同部位和零部件中。

当消费者购买到商品后，通过扫描数字水印上的二维码或条码，可以快速地识别出产品的身份和真伪。

例如，数字水印技术可以应用于奢侈品、药品和食品等高价值商品的防伪领域。

2.保护知识产权数字水印可以用于版权保护和知识产权保护。

例如，数字水印可以用于数字音乐、数字电影和数字书籍等数字内容的防抄袭和防盗版。

数字水印不仅可以识别出是否有人对数字内容进行了未经授权的复制和传播，还可以追溯到复制和传播的源头。

3.防止假冒伪劣数字水印可以嵌入到不同类型的产品中，如服装、鞋子、电子产品和汽车零部件等。

数字水印可以快速地识别出假冒伪劣产品，确保消费者购买到的是正品。

数字水印技术可以帮助维护品牌形象和保护消费者权益。

4.防止串货和盗版数字水印可以用于防止串货和盗版。

数字水印可以在产品的生产和销售过程中进行实时记录和追踪，可以标识出产品从生产到销售的全过程。

数字水印技术可以通过对供应链的监控，防止串货和盗版现象的发生。

总的来说，数字水印技术在防伪领域的应用有着广泛的前景和应用场景。

数字水印技术的研究和应用不断提高着产品的防伪性能和品牌形象，有助于保护企业和消费者的利益。

随着数字化时代的到来，数字水印技术必将在更广泛的领域发挥更重要的作用。

基于神经网络的数字水印技术的研究

基于神经网络的数字水印技术的研究随着数字媒体的广泛使用，保护数字内容的知识产权变得尤为重要。

数字水印技术作为一种有效的保护手段，引起了广泛关注。

近年来，基于神经网络的数字水印技术因其高效、鲁棒性强等特点，成为研究的热点。

神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的计算模型。

通过在神经网络中学习和训练，可以实现对数字水印的嵌入和提取。

首先，需要选择合适的神经网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络等。

然后，通过训练神经网络，使其具备对数字水印进行嵌入和提取的能力。

在数字水印的嵌入过程中，首先将原始数字内容与水印信息进行编码，然后通过神经网络将编码后的水印嵌入到原始内容中。

嵌入过程需要考虑到水印的鲁棒性和隐藏性。

鲁棒性是指水印在经过各种攻击下依然能够被提取出来。

隐藏性是指水印在嵌入后对原始内容的影响尽可能小。

在数字水印的提取过程中，通过神经网络的反向传播算法，可以从包含水印的数字内容中提取出水印信息。

提取过程需要考虑到提取的准确性和鲁棒性。

准确性是指提取出的水印信息与原始水印信息的一致程度。

鲁棒性是指在经过各种攻击下仍能够准确提取出水印信息。

基于神经网络的数字水印技术具有许多优势。

首先，神经网络可以通过学习和训练自动提取和嵌入水印，减少了人工干预的需求。

其次，神经网络可以通过自适应学习提高水印的鲁棒性，使其在各种攻击下仍能够有效提取。

此外，神经网络可以处理大规模的数据，适用于各种不同类型的数字内容。

尽管基于神经网络的数字水印技术在保护数字内容的知识产权方面具有很大潜力，但仍面临一些挑战。

例如，如何设计合适的神经网络结构，以实现更高的嵌入容量和更好的鲁棒性。

此外，如何进一步提高水印的隐藏性，以减少对原始内容的影响。

综上所述，基于神经网络的数字水印技术在数字内容的知识产权保护方面具有广阔的应用前景。

通过进一步的研究和改进，相信这项技术将能够为数字内容的安全提供更加有效的保障。

基于小波变换的数字水印技术研究及其应用分析

基于小波变换的数字水印技术研究及其应用分析近年来，随着数字化技术的迅速发展，数字媒体的内容传播已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

而数字媒体的无限制传播也带来了一个巨大的问题——版权安全问题。

数字水印技术因此而应运而生。

本文将对基于小波变换的数字水印技术进行研究，并探讨其在实际应用中的效果和局限性。

一、基本原理数字水印技术是将一些特殊的信息嵌入到数字媒体文件中，这些信息通常是不可见的。

数字水印技术可以应用于图片、音频、视频等各种媒体领域。

这些嵌入的信息可以被用来验证文件的真实性或者防止侵权行为。

基于小波变换的数字水印技术，通常是将数字水印信息嵌入到原始信号的高频分量中。

它的基本原理是将数字水印信息与原始信号进行小波变换，然后在其高频分量中嵌入数字水印信息。

小波变换提供了一种优秀的多分辨率分析方法，可以将原始信号分解成不同分辨率的频带，极大提高了数字水印的嵌入效果。

同时，小波变换还具有良好的时域局部性和空间频率局部性，可以在高频分量中嵌入较弱的水印以增加鲁棒性，同时又不会影响到原始信号的质量。

二、实际应用数字水印技术的应用十分广泛，比如电子商务、版权保护和取证等方面。

下面，我们将分别介绍数字水印技术在这些领域中的应用情况。

在电子商务方面，数字水印技术可以保护商家的产品图片、视频以及其他电子文档等信息，防止重复利用或者盗用。

另外，数字水印技术还可以在数字媒体中嵌入潜在用户信息，方便营销推广。

在版权保护方面，数字水印技术可以在数字媒体中植入特殊的信息，标记媒体所有权和版权信息。

这可以有效保护版权，防止非法复制和传播，加强知识产权的保护。

在取证方面，数字水印技术可以嵌入不同的信息，如用户ID、时间戳等，可以在被篡改或者破坏的情况下实现取证目的。

此外，数字水印还可以用来记录分发和使用权，方便版权追溯。

三、局限性与发展趋势尽管数字水印技术在保护版权上的作用已经得到了广泛的认可，但是在实际应用中仍然存在一定的局限性。

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。

数字水印技术在印刷防伪领域中的应用研究

数字水印技术在印刷防伪领域中的应用研究近年来，随着科技的不断发展，数字水印技术在印刷防伪领域中得到了广泛的应用。

数字水印是一种将特定信息嵌入到数字图像或视频中的技术，它可以保护版权，防止盗版，同时也可以用于印刷品的真伪鉴别。

数字水印技术在印刷防伪领域中的应用主要包括两个方面：一是应用于防伪印刷品，二是应用于防止盗版。

在防伪印刷品方面，数字水印技术可以将特定的标识信息嵌入到印刷品中，这样可以在一定程度上防止伪造和盗版。

通过特殊的读取设备，可以验证印刷品中的数字水印信息，从而确认其真伪。

例如，在纸币的印刷中，数字水印技术可以嵌入特定的标识，使得假币更加难以伪造。

此外，在身份证、护照等重要证件的印刷中，数字水印技术也可以起到防伪的作用，保护个人信息的安全。

而在防止盗版方面，数字水印技术可以将版权信息嵌入到数字媒体中，以防止盗版和非法传播。

通过数字水印技术，可以在音乐、电影等数字媒体中嵌入特定的标识，一旦被盗版，可以通过水印信息追踪到盗版来源，从而进行维权。

数字水印技术的应用不仅可以保护版权方的权益，也可以提高数字媒体行业的健康发展。

数字水印技术在印刷防伪领域中的应用研究还面临一些挑战。

首先，数字水印技术需要在保护信息安全的同时，确保不影响原始图像或视频的质量。

其次，数字水印技术需要与印刷材料和工艺相适应，以确保水印在印刷过程中的稳定性和可读性。

此外，数字水印技术的应用还需要相关法律法规的支持和完善，以提供合法的维权途径。

总之，数字水印技术在印刷防伪领域中具有广泛的应用前景。

通过数字水印技术，可以保护版权，防止盗版，并提高印刷品的真伪鉴别能力。

然而，数字水印技术的应用还需要进一步的研究和完善，以满足不断发展的需求。

相信随着科技的进步和法律的完善，数字水印技术在印刷防伪领域中的应用将会得到更加广泛的推广和应用。

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数字水印技术研究摘要：数字水印技术作为信息安全、版权保护和信息认证的有力工具，已得到了广泛的关注和发展。

本文介绍数字水印技术的原理与模型，分析水印技术的典型算法，阐述数字水印技术的应用与研究及其发展前景。

关键词：数字水印；信息安全；版权保护；稳健性一、引言随着计算机网络技术和通讯技术的发展，为数字化的媒体信息（文本、图像、音频、视频等）的存取、交换提供了极大的便利。

迅速兴起的Internet以电子印刷出版、数字图书馆、网络视频和音频、电子商务等新的服务和运作方式为商业、科研、娱乐等带来了许多机会。

有数据显示，美国电影行业协会(MPAA)估计，盗版使美国电影业的年收入减少了25亿美元，美国唱片工业协会(RIAA)则估计全球每年因盗版而造成的损失高达50亿美元。

传统的版权保护系统多采用密码技术，依靠密码学技术对数字产品进行加密，只有合法用户（或授权用户）才拥有密钥，从而保证数字产品的安全。

但是，这一方案存在一个重要问题，所加密的数字产品在解密后，没有有效的手段来保证其产品不被非法拷贝、再次传播和盗用，为了防止这种情况的发生，人们提出了新兴的概念——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，是作为传统版权保护系统的有效补充手段，是一种可以在开放的网络环境下保护版权和认证来源及完整性的新技术，是信息安全和版权保护的最后一道防线，引起了人们的高度重视，许多大学和国际科研机构正投身于研究之中,已成为信息安全领域的一个研究热点。

二、数字水印技术原理1、数字水印的定义和基本特点：数字水印是指永久镶嵌在其他数据（宿主数据）中的具有可鉴别性的数字信号或模式，并且不影响宿主数据的可用性[1]。

数字水印有以下特点：1)不可见性，也称透明性，指的是利用人类视觉系统HVS (Human Visual System)或人类听觉系统HAS (Human Audio System)属性，嵌入水印后图像无明显降质现象且水印在视觉或听觉上不可感知；2)稳健性，也称健壮性或鲁棒性，指数字水印应有抵御图像压缩、滤波、量化与增强、几何失真等外界攻击的能力；3)可证明性，即水印应能为受到版权保护的信息产品的归属或来源提供完全和可靠的证据，水印算法识别被嵌入到保护对象中的所有者的有关信息，并在需要的时候将其提取出来，并能够监视被保护对象的传播、真伪鉴别以及非法拷贝控制等；4)安全性，主要指水印不易被复制和伪造，能抵抗非法拦截和破解，即使受到非法攻击，仍能以极低的误差率进行检测和识别。

其中，鲁棒性和不可见性是数字水印系统的两个重要特性，且是一对矛盾的特性，在算法设计上常常需要折衷考虑这两个方而特性的要求。

2、数字水印系统的理论模型通用的数字水印系统包含两个基本的模块，即一个水印嵌入和一个水印提取(也称为水印检测系统)，数字水印嵌入的一般过程基本框架如图1所示[2]。

图1 水印嵌入的一般过程框架由图1可以定义数字水印嵌入过程的通用公式：),,(K W I E I W =其中W I 表示嵌入水印后的数据（即水印载体数据），I 表示原始载体数据，W 表示水印集合，K 表示密钥集合，密钥K 是可选项。

数字水印提取的一般过程基本框架示意图如图2所示。

图2 水印检测的一般过程框架由图2可以定义水印检测过程的通用公式为：有原始载体数据I 时： ),,(ˆK I I D W W= 有原始水印W 时： ),,(K W I D W W =没有原始信息时：),(K I D W W = 其中，W 表示估计水印， D 为水印检测算法，W I 表示在传输过程中受到攻击后的水印载体数据。

证明检测信号是水印信号的方法一般就是做相似度检验。

水印相似度检验的通用公式为： W W WW Sim ** = 或 W W W W W W S i m ***= 其中W 表示估计水印，W 表示原始水印，Sim 表示不同信号的相似度。

三、数字水印典型算法近年来，数字水印算法研究取得了很大的进步，下面采用按嵌入域的分类方法对主要的典型算法进行了分析。

1、空间域数字水印较早的数字水印算法都是空间域上的，空域水印处理使用各种各样的方法直接修改图像的象素，将数字水印直接加载在数据上，现已提出了如下几种较典型的空域数字水印方法。

⑴、最低有效位方法LSB （Least Significant Bit ）这是一种典型的空间域数字水印算法，由L. F. Turner 与R. G . V an Schyndel 提出，该方法将水印信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位上，可保证嵌入的水印是不可见的。

以图像数据而言，一幅图像的每个象素是以多比特的方式构成的，如在灰度图像中，每个象素通常为8位，每一位的取值为0或1。

对于8位的灰度图像，每个象素的数字g 可用公式表示为：∑==702i i ib g其中i 代表象素的第几位，i b 表示第i 位的取值，{}1,0∈i b 。

这样，我们把整个图像分解为8个位平面，从LSB （最低有效位0）到MSB （最高有效位7）。

从位平面的分布来看，随着位平面从低位到高位（即从位平面0到位平面7），位平面图像的特征逐渐变得复杂，细节不断增加。

到了比较低的位平面时，单纯从一幅位平面上已经逐渐不能看出测试图像的信息了。

由于低位所代表的能量很少，改变低位对图像的质量没有太大的影响。

LSB 方法正是利用这一点在图像低位隐藏入水印信息。

在进行数字图像处理和图像变换后，图像的低位非常容易改变，攻击者只需通过简单地删除图像低位数据或者对数字图像进行某种简单数学变换就可将空间域LSB 方法加入的水印信息滤除或破坏掉，因此同变换域的方法相比，这种水印算法的鲁棒性非常弱。

尽管如此，由于LSB 方法实现简单，隐藏量比较大，以LSB 思想为原型，产生了一些变形的LSB 方法，目前互联网上公开的图像信息隐藏软件大多使用这种方法。

⑵、Patchwork 方法及纹理块映射编码方法这两种方法都是Bender 等人提出的。

Patchwork 法是一种基于统计的数字水印嵌入方法，这种算法通过一个密钥用来初始化一个伪随机数发生器，而这个伪随机数发生器将产生载体中放置水印的位置。

在提取的过程中，也使用同样的密钥K 将在编码过程中赋予水印的n 个像素对提取出来，并计算这样一个和：∑=-=n i ii b a S 1)~~(如果这个载体确实包含了一个水印，就可以预计这个和为n 2，否则它将近似为零。

P atchwork 方法隐蔽性好，并且对JPEG 压缩、FIR 滤波以及图像剪切操作有一定的抵抗力，但该方法嵌入的信息量有限。

为了嵌入更多的水印信息，可以将图像分块，然后对每一个图像块进行嵌入操作。

现在麻省理工学院的媒体实验室正在研究如何利用这种方法在彩色打印机、复印机输出的图像中加入水印，通过实时地从扫描票据中判断水印的有无，快速辨识真伪。

纹理块映射编码方法则是将数字信息隐藏于数字图像的任意纹理部分，该算法对于滤波、压缩和扭转等操作具有抵抗能力，但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像，而且尚不能完全自适应。

⑶、文档结构微调方法这里的文档是指图像文档，利用文档的特点，将数字信息通过轻微调整文档中的以下结构来完成编码，包括：垂直移动行距、水平调整字距、调整文字特性（如字体）。

该算法可以抵抗一些标准的文档操作，如照相复印和扫描复印，但该技术也极易被经验丰富的攻击者破坏，比如，只要攻击者任意改变其文档的行距或者字间距，就可能破坏水印。

一般来说，在文档中加水印是很困难的，当文档再次扫描输入时，扫描设备采用的光学字符技术在理论上能够消除噪声，导致嵌入水印信息失效，且这种水印算法一般仅适用于文档图像类。

2、变换域数字水印基于变换域的数字水印技术往往采用类似于扩频图像的技术来隐藏水印信息。

这类技术一般基于常用的图像变换(基于局部或是全局的变换)，这些变换包括离散余弦变换(DCT)、离散小波变换(DWT)、傅氏变换(DFT或FFT)等等。

⑴、DCT变换域方法基于分块的DCT是常用的变换之一，他们的数字水印方案是由一个密钥随机地选择图像的一些分块，在频域的中频上稍稍改变一个三元组以隐藏二进制序列信息。

选择在中频分量编码是因为在高频编码易于被各种信号处理方法所破坏，而在低频编码则由于人的视觉对低频分量很敏感，对低频分量的改变易于被察觉。

该数字水印算法对有损压缩和低通滤波是稳健的。

Cox等人提出了基于图像全局变换的数字水印算法，提出加载在图像的视觉敏感部分的数字水印才能有较强的稳健性。

该算法不仅在视觉上具有数字水印的不可察觉性，而且稳健性非常好，可经受有损JPEG 压缩、滤波、D/A和A/D转换及重量化等信号处理，也可经受一般的几何变换如剪切、缩放、平移及旋转等操作。

⑵、DWT变换域方法DWT是一种时间－尺度（时间－频率）信号的多分辨率分析方法，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。

根据人类视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，将水印嵌入到图像的纹理和边缘等不易觉被察觉。

相应于图像的小波变换域，图像的纹理、边缘等信息主要表现在HH、HL和LH细节子图中一些有较大值的小波系数上。

这样我们可以通过修改这些细节子图上的某些小波系数来嵌入水印信息。

刘九芬等人研究了水印算法中小波基的选择和正交小波基的性质与稳健性的关系，研究结果表明正交小波基的正则性、消失矩阶数、支撑长度以及小波图像能量在低频带的集中程度对水印稳健性的影响极小，同时得到一个有意义的结论：小波比较适合于图像水印，这对于在DWT域嵌入水印对小波基的选择有重要意义，因为选择不同的小波基对嵌入水印的性能有很大影响[3]。

离散小波变换不仅可以较好的匹配HVS特性，而且与即将出现的JPEG2000、MPEG4压缩标准兼容，利用小波变换产生的水印具有良好的视觉效果和抵抗多种攻击的能力，因此基于DWT域的数字水印技术是目前主要的研究方向，正逐渐代替DCT成为变换域数字水印算法的主要工具[4、5]。