图像处理中的数字水印算法综述
数字水印技术的嵌入和提取算法分析
数字水印技术的嵌入和提取算法分析数字水印技术是一种在数字媒体中隐藏和提取信息的技术，被广泛应用于保护版权、数据完整性验证、源追踪等领域。
数字水印通过在媒体中嵌入一些看不见或难以察觉的信息来实现，同时保持媒体的视觉和听觉效果。
本文将对数字水印技术的嵌入和提取算法进行分析。
首先，数字水印的嵌入算法。
数字水印嵌入算法通常分为空域嵌入和频域嵌入两种类型。
空域嵌入是将水印信息嵌入到媒体像素的数值中。
最常见的空域嵌入算法是改变像素的最低有效位（Least Significant Bit, LSB）来存储水印信息。
嵌入过程首先将水印信息转化为二进制编码，然后将二进制编码嵌入到像素的最低有效位中。
由于人眼对最低有效位的变化难以察觉，因此嵌入的水印信息不会影响媒体原有的视觉效果。
此外，还有一些基于像素的差值、像素重新排列等技术，可以提高空域嵌入算法的鲁棒性和安全性。
频域嵌入是将水印信息嵌入到媒体的频域表示中。
频域嵌入算法通常使用变换方法，如离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）和小波变换（Wavelet Transform）。
这些变换能将媒体信号分解成频域的系数，然后在一些特定的系数上嵌入水印信息。
常见的频域嵌入算法有基于DCT的嵌入算法和基于小波变换的嵌入算法。
这些算法能够在不引起明显视听质量下降的情况下嵌入大量的水印信息，提高了鲁棒性和隐藏能力。
其次，数字水印的提取算法。
数字水印提取算法是将嵌入在媒体中的水印信息从中提取出来的过程。
对于空域嵌入算法，提取算法是将被修改的像素进行读取和解码，以获得嵌入的二进制编码信息。
然后，解码的二进制信息转化为水印信息。
对于基于像素差值的嵌入算法，提取算法是提取出像素之间的差值，并根据差值来确定是否存在水印信息。
解码差值可以获得嵌入的水印信息。
对于频域嵌入算法，提取算法是将嵌入的频域系数进行逆变换，得到嵌入水印后的媒体。
然后，通过对比媒体的原始和解码后的水印信息，可以确定是否成功提取出水印。
基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现
基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现数字水印技术已经成为了保护数字媒体内容的重要手段之一，其中基于模式识别的数字图像水印算法是一种较为常见的方法。
本文将着重探讨基于模式识别技术的数字图像水印算法设计与实现的过程。
一、数字图像水印技术简介数字图像水印技术是将信息嵌入到数字图像中，在不影响原有图像信息的前提下，以保护图像版权和防伪等目的。
数字图像水印可以分为盲水印和非盲水印两种，其中非盲水印需要原始图像作为解密时的比对参考，而盲水印则不需要。
目前，数字水印技术的应用越来越广泛，如音视频媒体、文献资料、软件程序等，因此对数字水印技术的研究与应用也越来越深入。
二、基于模式识别的数字图像水印算法设计基于模式识别的数字图像水印算法主要利用图像自身的特征，将水印嵌入到图像的纹理中。
这种算法具有良好的可见度和鲁棒性，同时也能有效地抵御一些攻击手段，如JPEG压缩、旋转、缩放等。
基于模式识别的数字图像水印算法主要包括以下步骤:1. 选择合适的水印模式。
水印模式一般是由一些比较简单的图形或文字组成，如线条、字母、数字等。
水印模式应该尽可能符合图像本身的特征，以提高水印的可见度和鲁棒性。
2. 对水印进行加密处理。
为了保证水印的安全性，一般采用加密技术对水印进行加密处理。
常用的加密方法有AES、DES等对称加密算法和RSA、ECC等非对称加密算法。
3. 计算水印的嵌入位置。
一般需要对图像进行分块，并将水印嵌入到每个块的纹理中。
对于嵌入位置的选择，可以根据图像的不同特征，如亮度、色调、纹理等进行选择，以保证水印的可见度和鲁棒性。
4. 将加密后的水印嵌入到图像的纹理中。
可以利用一些比较常用的嵌入算法，如DCT变换、DWT变换等。
5. 提取水印。
在接收端，通过类似的算法对图像进行处理，从而可以提取出嵌入的水印。
提取水印的过程可以分为两步，即定位和解密。
首先根据水印的嵌入位置，找到水印所在的区域，然后利用相应的解密算法将水印解密出来。
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。
基于深度学习的数字图像水印算法研究
基于深度学习的数字图像水印算法研究数字图像的水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的技术。
它可以对图像进行一定程度的保护，防止盗用和篡改，同时也可以用于版权保护、数字通信以及数据隐秘传输等领域。
然而，由于数字水印技术的广泛使用，水印的可见性和鲁棒性等问题也越来越受到人们的关注。
在这种情况下，深度学习技术的发展为数字水印技术的改善提供了新的思路和方法。
深度学习技术在数字图像中的水印算法中的应用深度学习作为一种新兴的机器学习技术，其应用范围已经不仅仅局限于自然语言处理、图像识别以及语音识别等领域。
在数字图像中的水印算法中，深度学习技术也得到了应用。
深度学习技术可以通过大量的训练数据和神经网络的优化来提高水印算法的可见性和鲁棒性。
深度学习在数字图像水印算法中的应用主要体现在以下几个方面：一、深度学习算法可以根据训练数据学习到数字图像的高级特征深度学习算法可以通过大量的训练数据来学习到数字图像的高级特征。
在数字图像水印算法中，研究人员可以利用已有的数据集（如COCO、ImageNet）对神经网络进行训练，使得神经网络可以学习到数字图像的特征。
在数字图像水印算法中，这些学习到的特征可以用来提高水印算法的可见性和鲁棒性。
二、深度学习算法可以根据训练数据优化数字图像水印算法深度学习算法可以通过优化神经网络来优化数字图像水印算法。
在数字图像水印算法中，深度学习算法可以通过自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等算法来优化数字图像水印算法，从而提高水印算法的可见性和鲁棒性。
三、深度学习算法可以根据训练数据进行数字图像水印的嵌入和提取深度学习算法可以通过训练数据来学习数字图像水印的嵌入和提取。
在数字图像水印算法中，深度学习算法可以通过对数字图像的特征进行嵌入和提取来实现数字图像水印的添加和检测。
深度学习技术在数字图像中的水印算法中的优缺点在数字图像中的水印算法中，深度学习技术有其独特的优点和缺点。
优点一、提高了数字水印算法的可见性和鲁棒性深度学习技术可以通过训练数据和神经网络的优化来提高数字水印算法的可见性和鲁棒性。
图像水印技术研究与实现【文献综述】
毕业设计文献综述计算机科学与技术图像水印技术研究与实现一、前言部分：近年来，随着数字化技术的进步和Internet 的迅速发展，多媒体信息的交流达到了前所未有的深度和广度，其发布形式愈加丰富了。
网络发布的形式逐渐成为一种重要的形式，伴随而来的是多媒体数据的版权保护问题。
因此多媒体信息版权保护问题成了一项重要而紧迫的研究课题。
为了防止窃取信息而使用的传统加密技术，在应用于图像版权保护上却存在一些缺点，比如图像被解密后与所有者无关，使用者可以对解密后的图像进行任何形式的电子传播；密文形式的图像更加容易引起攻击者的注意；被加密的图像未解密前无法查看，而图像的传播就是为了被查看，如此将严重影响人们利用网络的效率[1]。
为了解决这一难题，近几年国际上提出了一种新的有效的数字信息产品版权保护和数据安全维护的技术一一数字水印技术（digtal watermarking）。
数字水印技术通过在原始媒体数据中嵌入秘密信息——水印来证实该数据的所有权归属。
水印可以是代表所有权的文字、产品或所有ID、二维图像，视频或音频数据、随机序列等。
主要应用于：媒体所有权的认定。
即辨认所有权信息，媒体合法用户信息；媒体的传播跟算法研究。
该子模块的研究为解决网络制造产品版权保护问题奠定了基础数字水印技术，又称数字签名技术，成为信息隐藏技术的一种重要研究分支，为实现有效的信息版权保护提供了一种重要的手段。
二、主题部分：1 图像水印的基本原理从图像处理的角度看，嵌入水印信号可以视为在强背景下迭加一个弱信号，只要迭加的水印信号强度低于人类视觉系统( Human Visual System ，HVS) 的对比度门限，HVS 就无法感到信号的存在[2]。
对比度门限受视觉系统的空间、时间和频率特性的影响。
因此通过对原始信号作一定的调整，有可能在不改变视觉效果的情况下嵌入一些信息，从数字通信的角度看，水印嵌入可理解为在一个宽带信道(载体图像) 上用扩频通信技术传输一个窄带信号(水印信号) 。
数字图像水印算法的设计与实现
数字图像水印算法的设计与实现随着数字技术的不断发展，数字图像水印技术已经成为了一种广泛应用的技术。
数字图像水印技术能够将数字信息嵌入到待传输的图像中，以达到保护图像版权和传输安全的目的。
本文将介绍几种数字图像水印算法的设计与实现。
一、DCT域水印算法DCT域水印算法是一种基于离散余弦变换的水印算法。
首先，将待加水印的图像分成若干个8 x 8的小块，然后对每个小块进行离散余弦变换。
在进行离散余弦变换后，将水印信息嵌入到变换后的系数中。
最后，对所有加入水印的小块进行逆离散余弦变换得到加水印的图像。
实现该算法时需要注意，由于嵌入水印信息会对原始图像进行修改，需要进行适当的幅值控制，避免对图像质量造成过大的影响。
二、DWT域水印算法DWT域水印算法是一种基于小波变换的水印算法。
该算法将待加水印的图像进行小波变换，得到高频分量和低频分量。
然后，将水印信息嵌入到低频分量中。
最后，对修改后的低频分量和高频分量进行逆变换，得到加水印的图像。
实现该算法时需要注意，小波变换会引入一定的失真，需要进行一定的幅值控制和去噪操作，以保证加水印后的图像质量。
三、LSB域水印算法LSB域水印算法是一种基于最低有效比特的水印算法。
该算法将待加水印的图像的最低有效比特替换为水印信息，一般只修改少量像素的最低有效比特，从而达到水印目的。
实现该算法时需要注意，由于只修改了最低有效比特，所以加入的水印信息比较容易受到攻击，需要进行加密和鲁棒性增强措施。
四、RS域水印算法RS域水印算法是一种基于区域选择的水印算法。
该算法将待加水印的图像分成若干个区域，然后针对每个区域选择不同的水印嵌入算法。
不同的区域使用不同的嵌入算法可以提高水印的安全性和鲁棒性。
实现该算法时需要注意，需要进行充分的选取区域和嵌入算法，以保证加入的水印信息具有一定的独特性和抗攻击能力。
总的来说，数字图像水印算法涉及到的技术比较复杂，涉及到离散余弦变换、小波变换、最低有效比特、区域选择等多个方面。
鲁棒数字图像水印综述
DW T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 HVS的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性 ,将水印嵌入到图像的 纹理和边缘等中不易被察觉 。
在图像的 DW T域中 ,图像的纹理 、边缘等信息主要表现在 HH (H igh2H igh:水平和垂直方向均为高通子带 ) 、HL ( H igh2low: 水平方向为高通子带 ,垂直方向为低通子带 )和 LH (Low2H igh: 水平方向为低通子带 ,垂直方向为高通子带 )细节子图中一些 有较大值的小波系数上 。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 。
文献 [ 4 ]考虑到图像分块的临界噪声阈值矩阵 ,考虑到人 类视觉系统掩埋特性 ,提出了具有较高鲁棒性的 DW T数字图像 水印算法 ,且该算法具有良好的不可感知性 。
文献 [ 5 ]首先提出了一种基于点特征和二维小波变换的水 印策略 。
文献 [ 1 ]提出了一种基于噪声识别函数 (Noise V ision Func2 tion, NVF)的 DW T 鲁 棒 数 字 图 像 水 印 技 术 。详 见 3. 4. 2 的 分析 。
Keywords Robust digital image watermarking Human vision system DCT NVF
1 引 言
人们在日常生活中时时刻刻与水印打交道 。曾几何时 ,水 印成了辨别真假最重要的防伪手段 :举起一张印有水印的钞票 , 对着光 ,可以看到清晰的伟人肖像 。该水印是在造币过程中直 接嵌入纸币的 ,因此很难伪造 。水印已经成为鉴别纸币真假的 方法 。
由于以 JPEG ( Joint Photographic Experts Group )标准压缩 、 图形缩放等均影响频率域中的高频部分 ,频率域算法在嵌入水 印时可以有针对性地避开这些单元 。而且 ,叠加在频率域上的 信号经逆转换后会遍布整个空间域的所有像素 ,图形被剪裁后 水印能量损失较小 。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 ) ,变换域方法的优点是 :
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图像处理中的数字水印算法综述
数字水印是一种通过在数字媒体中嵌入特定信息进行认证、保护和传播的技术。
在图像处理领域，数字水印算法
广泛应用于版权保护、信息隐藏、内容认证以及图像溯源
等方面。
本文将综述图像处理中的数字水印算法及其应用，并重点介绍几种常用的数字水印算法。
一、数字水印的概念与分类
数字水印是在数字媒体中嵌入的一段特定的信息，不可
感知地存储于原始图像中。
数字水印按照水印的类型可以
分为可见水印和不可见水印。
可见水印是在原始图像中直
观可见的标识，常用于版权保护和身份认证。
而不可见水
印则是在原始图像中隐藏的隐蔽信息，常用于图像溯源与
内容认证。
二、数字水印算法的综述
1. 空域水印算法
空域水印算法是将水印嵌入到原始图像的像素值中。
其中，最简单的一种方法是最低有效位（LSB）算法，它将
水印信息嵌入到原始图像中的最低比特位中，对图像的质
量影响较小。
此外，还有基于差值扩展和扩频技术的空域
水印算法，能够提高水印嵌入的容量和鲁棒性。
2. 变换域水印算法
变换域水印算法是将水印嵌入到原始图像的变换域中，
如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）。
其中，基于DCT的数字水印算法通过选择合适的频域系数进行
嵌入操作，提高了水印的鲁棒性和不可感知性。
基于
DWT的数字水印算法则通过将水印嵌入到图像的高频细
节中，提高了水印的抗压缩性能。
3. 频域水印算法
频域水印算法是将水印嵌入到原始图像的频域中，如离
散傅里叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）。
这些算
法通过在频域对图像进行分析，选择合适的频域系数进行
水印嵌入，以提高水印的鲁棒性和不可感知性。
4. 扩频水印算法
扩频水印算法是一种基于码片序列的数字水印算法，其
原理是将水印信息通过扩频技术嵌入到原始图像中。
这种
算法具有较好的鲁棒性和抗攻击性能，常用于版权保护和
内容认证。
三、数字水印算法的应用
1. 版权保护
数字水印技术提供了一种有效的版权保护手段。
通过将
版权信息嵌入到数字媒体中，可以在未经授权的情况下追
踪盗版行为，并为原始创作者提供法律保护。
2. 内容认证
数字水印技术可以用于验证数字媒体的完整性和真实性。
通过比对原始图像和提取的水印信息，可以确认图像是否
经过篡改，以及图像的来源和完整性。
3. 图像溯源
数字水印技术可以用于溯源追踪盗链行为和恶意篡改图
像的行为。
通过提取和匹配图像中的数字水印信息，可以
确定图像的原始来源和传播路径。
四、数字水印算法的挑战与展望
尽管数字水印算法在版权保护、内容认证和图像溯源等
方面取得了很大成功，但仍然存在一些挑战。
其中，鲁棒性、不可感知性和抗攻击性是数字水印算法面临的主要问题。
此外，随着新兴的数字媒体技术的发展，数字水印算
法也需要与之相适应，以更好地应对新的应用场景和挑战。
综上所述，数字水印算法在图像处理领域发挥着重要作用。
通过不同的嵌入和提取技术，数字水印能够在媒体内
容中提供认证、保护和溯源的功能。
随着技术的不断进步，数字水印算法将在未来发展出更加高效和安全的应用。