dctdwt嵌入水印原理

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dct、dwt嵌入水印原理

dct、dwt嵌入水印原理DCT (Discrete Cosine Transform) 和 DWT (Discrete Wavelet Transform) 是两种常用的图像压缩技术，它们也可以用于嵌入水印。

下面将详细介绍这两种方法的原理。

DCT是一种将图像从空域转换到频域的技术。

它通过将图像分解为若干个频率分量，然后对每个频率分量进行变换，从而得到图像的DCT系数。

DCT变换后，图像中低频分量通常具有更高的能量，而高频分量则具有更低的能量。

这意味着压缩后的图像可以保留较多的低频信息，而高频信息则被较为精细地表示。

利用这个特性，可以将水印嵌入到图像的高频系数中。

嵌入水印的具体过程如下：1.将原始图像分成不重叠的图像块，并对每个图像块应用DCT变换，得到其DCT系数矩阵。

2.对DCT系数矩阵中的一些高频分量进行修改，以嵌入水印。

可以通过在DCT系数中添加或减去一些特定的数值来嵌入二进制水印信息。

嵌入水印时，需要保证修改后的DCT系数仍然在原始范围内，以避免图像失真。

3.对修改后的DCT系数矩阵应用逆DCT变换，将其转换回空域，得到嵌入了水印的图像。

DWT是一种将图像分解为不同尺度和方向的频率分量的技术。

与DCT不同，DWT可以同时提取图像的局部和全局细节。

DWT使用一组基函数（小波）将图像分解为多个频率组件，并且每个组件都具有不同的频率和位置。

嵌入水印时，可以将水印嵌入到图像的不同频率组件中。

嵌入水印的具体过程如下：1.将原始图像进行离散小波变换，得到不同尺度和方向的频率组件。

2.对其中的一个或多个频率组件进行修改，以嵌入水印。

可以通过在频率组件中加入或减去一些特定的数值来嵌入二进制水印信息。

3.对修改后的频率组件进行逆离散小波变换，将其合并回原始图像。

为了增强水印的鲁棒性和不可见性，通常还会使用一些处理技术，如加密、扩展等。

加密技术可以保证水印信息的安全性，扩展技术则可以在不影响图像感知质量的情况下，提高水印的容量和鲁棒性。

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法音频水印技术是一种在音频信号中嵌入特定信息以实现版权保护、数字鉴证、内容追踪等功能的技术。

基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的音频水印算法是一种常见的音频水印嵌入和检测方法。

DCT和DWT是两种经典的信号变换技术，它们具有重要的频率特性和平移不变性，因此非常适合用于音频水印算法的设计。

首先，我们需要将原始音频信号进行离散余弦变换，以获取音频信号的频域信息。

DCT将音频信号分解为不同的频率分量，其中低频分量代表音频信号的全局特征，高频分量代表音频信号的细节特征。

我们可以选择低频分量作为水印嵌入的载体。

接着，我们对低频分量进行离散小波变换，以进一步提取音频信号的频域特征。

DWT通过分解音频信号为多个分辨率的子带，每个子带都包含了不同频率范围内的信息。

我们可以选择其中一个子带作为水印嵌入的目标。

在嵌入水印时，我们首先对选定的子带进行频谱调制。

频谱调制是一种将水印信息嵌入到原始音频信号频域表示中的技术，它可以通过在特定的频带内改变信号的频谱分布来实现水印信息的隐藏。

在这个过程中，水印信息被嵌入到选定的子带频谱系数的幅度、相位或频率上。

具体而言，我们可以将水印信息嵌入到选定的子带的幅度上。

幅度调制是一种将水印信息添加到原始信号的幅度值中的技术。

我们可以通过调整选定子带的特定频率范围内的幅度值来实现。

例如，我们可以将幅度值微调一个较小的数值以编码二进制水印信息。

在检测水印时，我们首先对接收到的音频信号进行相同的DCT和DWT变换，以提取相同的低频分量和选定子带。

然后，我们通过比较原始音频信号和接收到的音频信号的低频分量和选定子带，可以检测到是否存在水印信息。

与其他音频水印算法相比，基于DCT和DWT结合的算法具有一些优点。

首先，DCT和DWT提供了较好的频率特性和平移不变性，可以提高水印嵌入的鲁棒性和隐蔽性。

其次，DCT和DWT变换是可逆的，可以保留音频信号的原始内容。

彩色图像数字水印嵌入和提取模型研究——基于DWT和DCT

Ｊ。
献［］１中的ＤＴ子采样盲水印提取机制，研究ＤＷＴ和Ｃ并
如果ｗ｛一０且Ｄ（＞Ｄ（，交换Ｚｍ］ｉｊｎｉｍ）ｊｍ）则Ｅ中和。
ＤＴ的特点之后，两者结合，决了ＤＴ低频系数相关Ｃ将解Ｗ
等的攻击下，模型具有较好的健壮性和不可见性。尤其该ＰＧ这因（）照调整过的系数集的值计算Ｖａｌ＋ｌ和在抵抗ＪＥ压缩方面，是一个非常值得关注的特性，９按＝ＩｌＤＤ
意攻击方式，个算法能否对有损压缩攻击有很好的表现一
第ｍ个水印ｂｔ，是可调整的强度系数。ｉ值ａ
在很大程度上决定了该模型的应用前景。
至此，得到了修改过的四个ＤＣ系数集合Ｄ１，３结论就Ｔ１
在网络技术快速发展的今天，字信息的版权保护问数
题，别是彩色图像版权保护问题是摆在眼前，切需要解特迫
决的问题，数字水印技术是解决这类问题的最有效和最嵌入通道。而
这里Ｄ（是指Ｄ中选出的水印嵌入系数集合中的第性强的问题，且加入了色彩通道选择，该水印模型应用ｉｍ）ｉ并将ｍ位的值。同样道理Ｄ（是指Ｄ中选出的水印嵌入系于彩色图像领域实验结果表明，有损压缩、声、波ｉｍ）ｉ在噪滤数集合中的第ｍ位的值。

dctdwt嵌入水印原理

dctdwt嵌入水印原理DCT（Discrete Cosine Transform）和DWT（Discrete Wavelet Transform）是常用的数字图像处理技术，也可用于嵌入和提取水印。

以下是关于DCT和DWT嵌入水印的原理：DCT嵌入水印原理：1.图像分块:首先，将图像分割成多个非重叠的块，通常是8x8或16x16像素大小的块。

2.DCT变换:对每个图像块应用DCT变换，将空域图像转换为DCT系数域。

3.选择水印信息:选择一个待嵌入的水印信息，通常是一串二进制序列。

4.DCT系数选取:根据水印的信息特性和嵌入算法，选择DCT系数域内的若干个高频或低频系数作为嵌入目标。

5.水印嵌入:将水印信息嵌入到选取的DCT系数中。

可以通过修改系数的幅值、相位、或者使用置换算法来嵌入水印。

6.DCT逆变换:对修改过的DCT系数应用DCT逆变换，将图像从DCT 系数域恢复到空域。

7.提取水印:采用相同的DCT变换、选择和逆变换步骤，从修改过的图像中提取出嵌入的水印。

DWT嵌入水印原理：1.图像分层:将图像按照不同尺度分解为多个子图像，通常是利用小波变换的多尺度分解方法。

2.选择水印信息:选择一个待嵌入的水印信息，通常是一串二进制序列。

3.子图像选取:根据水印的信息特性和嵌入算法，在不同尺度的子图像中选择合适的区域进行嵌入。

4.水印嵌入:将水印信息嵌入到选取的子图像区域中。

可以通过修改像素值、幅值、相位，或者使用置换算法来嵌入水印。

5.子图像合成:将修改过的子图像进行合成，得到一幅新的图像。

6.提取水印:采用相同的子图像选取和合成步骤，从修改过的图像中提取出嵌入的水印。

与DCT相比，DWT可以提供更高的数据嵌入率，因为小波变换能够同时提供时频域的信息，更利于水印的隐藏和提取。

但是在DWT中，频域信息并不是像DCT那样以固定的方式排列，所以对于不同图像块可能需要采用不同的嵌入和提取算法。

无论是DCT还是DWT，嵌入水印的过程都涉及到选择合适的系数或子图像区域进行修改，目的是尽可能减小对原始图像的干扰，同时保证水印的嵌入效果和提取质量。

基于DWT与DCT的扩频水印算法应用分析

３水印算法的实现
３１水印嵌入算法．
本文水印嵌入过程如下：１）首先对图像，行小波变换，进提取图像的低频成分，用Ｌ表示。２）对Ｌ进行ＤＴＣ，然后决定图像中感知最具意义的频率部分，即ＤＴＣ系数最大的分量，用向量Ｄ表示。
的方式再分解成在下一级分辨率下更小
的子图，以此类推分解，图像就被分解成不同分辨率级和不同方向上的多个子图，这更加符合人眼的视觉机制。图像进行３次小波变换的分解结果如图１所示。
产生该伪随机序列。
４）将二值水印信息直接用ｍ序列
进行扩频调制。具体而言，就是将水印
１２扩频水印．
扩频水印方法与扩频通信类似。在扩频水印技术中，将原始数据的频域看
法。后者非常适合做８ｘ或１１的图８６× ６像块的ＤＴ变换。本文采用后者。Ｃ
作通信信道，水印看作将通过的信号，
各种有意、无意的干扰看作噪声。利用扩频技术原理，将水印信息经扩频调制后叠加在原始数据上，让水印信息分布在许多数据频域系数中，加入每水印检测过程知道水印的位置和内容，它能将许多微弱的信号集中起来形
成具有较高信噪比的输出值，要破坏水印需要很强的噪声信号加入所有频域系
数中，但是破坏水印的同时也造成原始数据质量严重下降。从频域上看．水印信息散布于整个频谱，无法通过一般的滤波手段恢复。如果要攻击水印信息，则必须在所有频
段上加入大幅度噪声，这无疑会严重损
察觉到，而且利用人的掩蔽效应可以增

DCT域图像水印技术

DCT域图像水印技术一．实验目的：使用MATLAB软件，熟悉DCT域图像水印技术，并学会该技术将特定的内容嵌入图像中。

二．实验原理：离散余弦变化（Discrete Consine Transform）简称DCT。

任何连续的实对称函数的傅立叶变换中只含有余弦项，因此余弦变换与傅立叶变换一样有明确的物理意义，DCT变换避免了傅立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Toeplitz矩阵（系数矩阵对称且沿着与主对角线平行的任意一对角线上的元素都相等）的特征向量，而Toeplitz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编码的最佳变换，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。

二维DCT变换是目前最常使用的有损数字图像压缩系统——JPEG系统的核心。

在本次实验中我们用了matlab内嵌的函数dct2()和idct2()，来进行dct变化和反变换。

大大简化的试验的过程。

与空域图像水印相比，DCT域图像水印对压缩，滤波和其他一些数字处理算子具有更强的稳健性，同时又与常用的图像压缩标准JPEG兼容，因而得到了广泛的重视，基于DCT的数字水印技术是目前水印技术中研究的最多，最深入，而且也是最成熟的。

本次试验为了简化过程，所以没有进行通常的图像分块DCT的过程，而是直接寻找DCT变换值小于门限的位置，并在这些位置中嵌入水印。

以图像Lena为载体图像，大小为256×256。

shuiyin.txt为存放水印的文件（复旦大学数字水印2006年12月22日）。

DCT嵌入水印及水印提取的过程如下：1．读原始图像和水印文件。

2．图像进行DCT变换。

3．根据水印的字符多少来确定DCT门限值的大小。

4．根据DCT门限值来确定图像中要嵌入水印的位置。

5．在变换后的图像中嵌入水印。

6．用之前得到的嵌入水印的位置提取出水印。

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法

一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法音频水印算法是一种在音频信号中嵌入特定的信息以保护版权、身份验证或数字取证的技术。

结合离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的音频水印算法能够提高水印的鲁棒性和抗攻击性。

本文将详细介绍一种基于DCT和DWT结合的音频水印算法。

1.离散余弦变换（DCT）离散余弦变换是一种将音频信号转换为频域表示的方法，它通过一系列的余弦基函数将输入信号分解成一组频率分量。

DCT主要用于音频压缩和频域分析。

对于音频水印算法，DCT可以在频域中嵌入水印信息。

2.离散小波变换（DWT）离散小波变换是一种将信号分解成多个频率组件的方法，其特点是可以同时提供时间和频率分辨率。

DWT可以将音频信号分解成不同尺度和频率的子带，并且能够检测局部细节的变化。

DWT可用于提取水印并对音频进行特征分析。

3.算法流程3.1将音频信号分成多个重叠的帧。

3.2对每个帧进行DCT变换，得到频域系数矩阵。

3.3对DCT系数矩阵进行DWT变换，得到DCT-DWT系数矩阵。

3.4将嵌入信息进行离散小波变换，得到小波水印。

3.5将小波水印嵌入DCT-DWT系数矩阵的不同尺度中。

3.6对修改后的DCT-DWT系数矩阵进行逆变换，得到嵌入水印的DCT 矩阵。

3.7对每一帧的DCT矩阵进行逆DCT变换，重建音频信号。

4.水印嵌入和提取方法4.1水印嵌入将待嵌入音频信号进行分帧，并对每帧进行DCT变换得到DCT系数矩阵。

对DCT系数矩阵进行DWT变换，得到DCT-DWT系数矩阵。

将水印信息进行离散小波变换，并将小波水印嵌入DCT-DWT系数矩阵的不同尺度中。

将修改后的DCT-DWT系数矩阵进行逆变换得到嵌入水印的DCT系数矩阵。

对每一帧的DCT系数矩阵进行逆DCT变换，重建音频信号。

4.2水印提取将待提取音频信号进行分帧，并对每帧进行DCT变换得到DCT系数矩阵。

对DCT系数矩阵进行DWT变换，得到DCT-DWT系数矩阵。

基于DCT域的数字水印算法

鲁棒性测试
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。

数字水印的DWT+DCT实现方法介绍

DCT结果例图5：缩放因子Q=15 水印后图像与原图基本有很大差别
DCT抵抗压缩性质研究
缩小过程中有பைடு நூலகம்息丢失
放大过程中无信息丢失
小波变换
小波变换主要思想：小波变换主要思想：把信号分解成将原始小波经过移位和缩放之后的一把信号分解成将原始小波经过移位和缩放之后的一系列小波，由这些小波来重构原始信号，系列小波，由这些小波来重构原始信号，因此小波是小波变换的基函数，是小波变换的基函数，小波系数反映的是不同缩放尺度和平移参数的小波基函数在重构原函数时所占的比重
多媒体信号处理技术期末作业
基于DCT和DWT的图像数字水印技术基于DCT和DWT的图像数字水印技术 DCT
——研究与实现 ——研究与实现
小组成员：#@#……#&……%&%￥……&* 小组成员：#@#……#&……%&%￥……&*…… 报告时间：2011年报告时间：2011年6月14日 14日
报告板块
基于DWT的数字水印算法
算法流程
嵌入水印
提取水印
DWT数字水印嵌入和提取
DWT水印算法实现结果1
DWT水印算法实现结果2
DWT水印算法实现结果3
总结
此次收获：了解了数字水印的适用领域和对于数字信息加密的意义掌握了两种常用变换DCT和DWT的基本数学原理掌握了Matlab实现图像数字水印的基本实现方法有待深究：加数字水印的图像经过图像压缩、剪切等变换之后水印的提取以及提取效果的深入研究传输的水印数据的辅助加密研究（密码学内容）
变换域
DFT: 离散傅立叶变换域（DiscreteFourier Transform）域 DCT: 离散余弦变换域（Discrete Cosine Transform）域 DWT: 离散小波域（DiscreteWavelet Transform）域

图像数字水印的方案(DCT,DWT)

第三章图像数字水印的方案3.1 图像数字水印的技术方案在数据库中存储在国际互联网上传输的水印图像一般会被压缩，有时达到很高的压缩比。

因此，数字水印算法所面临的第一个考验就是压缩。

JPEG和EZW（Embedded Zero-Tree Wavelet）压缩是最常见的两种压缩方法。

JPEG是基于离散余弦变换域的压缩方法，而EZW是基于小波变换域的压缩方法。

前人的研究证明采用与压缩算法相同的变换域水印方法，对于压缩的稳健性较强。

因此，我研究图像文件水印算法主要集中在变换域算法及利用人眼视觉特性上。

数字水印的嵌入要求即要考虑视觉透明性，又要保证嵌入水印后图像的稳健性，这两个方面存在着矛盾。

保证视觉透明性，就要将水印嵌入到人眼不敏感区，也就是嵌入到图像的高频分量中。

而多数图像处理方法对于图像高频部分的损坏程度较高，如有损压缩、高频滤波等。

水印很容易在经历图像处理的过程中丢失。

这样，则无法保证图像数字水印的稳健性。

如果要获得很好的稳健性，数字水印应加在人眼敏感的低频部分，图像的大部分能量集中在低频部分，如果对于低频部分进行处理，水印固然会失去，而图像也没有了利用价值，然而，水印的嵌入会对图像的质量有非常大的影响，这又无法保证视觉透明性。

数字水印算法的实现基本分为三个部分：宿主图像的变换，水印的嵌入和水印的检测，分别描述如下。

3.2 基于DCT域的图像数字水印技术离散余弦变换（Discrete Cosine Transform）属于正交变换图像编码方法中的一种。

正交变换图像编码始于1968年。

当时安德鲁斯（Andrews）等人发现大多数自然图像的高频分量相对幅度较低，可完全舍弃或者只用少数码字编码，提出不对图像本身编码，只对其二维傅立叶（DFT）系数进行编码和传输。

但DFT是一种正交变换，运算量很大，常常使实时处理发生困难，第二年他们就用Walsh-Hadamard变换（WHT）取代DFT可以使运算量明显减少，这是因为WHT变换只有加减法而无需乘法。

基于DCT和DWT域的数字水印算法

合肥学院学报(自然科学版)Journal of Hefei University(Natural Sciences)　2009年8月　第19卷第3期 Aug.2009Vol.19No.3　基于DCT和DW T域的数字水印算法李海燕(安徽广播影视职业技术学院信息工程系,合肥　230022)摘　要:数字水印技术近年来得到了广泛的研究.新的水印算法不断提出,根据DCT域和DW T域图像水印技术原理,提出一种利用DCT域和DW T域相结合的图像水印技术算法,在嵌入强度的选取上做了新的测试.实验证明,用该算法嵌入水印的图像质量没有明显下降,并且嵌入的水印信息具有良好的鲁棒性.关键词:数字水印;离散余弦变换;离散小波变换;水印检测中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-162X(2009)03-0037-03基于变换域[1]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[2].这类技术一般基于常用的图像变换(局部或是全局的变换),这些变换包括离散余弦变换(D iscrete Cosine Transfor m, DCT)、离散小波变换(D iscrete W avelet Transt or m,DW T)、傅氏变换(D iscrete Fourier Test,DFT或FFT)、傅里叶—梅林变换(Fourie—Mellin Transt or m,F MT)以及哈达马变换(Hada mard Transf or m)等.离散余弦变换[3]是一种空间变换,是数字信号处理技术中最常用的线性变换之一,具有很好的能量压缩能力和去相关能力,特别的,数字图像的JPEG压缩标准就是建立在离散余弦变换基础上的.基于JPEG压缩标准模型的水印嵌入算法可以增强水印抵抗JPEG压缩攻击的能力,因此离散余弦变换在数字水印处理技术[4]中受到了普遍重视.小波变换[3]的理论是近年来兴起的新的数学分支,它是继1822年法国人傅里叶提出傅里叶变换之后又一里程碑式的发展,解决了很多傅里叶变换不能解决的困难问题.小波变换可以看作是傅里叶变换的发展,即它是空间(时间)和频率的局部变换,为传统的时域分析和频域分析提供了良好的结合.目前,小波分析已经广泛应用于数字图像和视频的压缩编码、计算机视觉、纹理特征识别等领域.基于离散小波变换的数字水印嵌入算法[5,6]虽然充分利用了小波变换的多分辨率特性,而且采用各种方法计算视觉系统在小波变换域内的掩蔽特性,但很少考虑数字图像经过小波变换后的各个子带图像中相邻小波系数之间存在着很强的相关性问题.为此,文献[1]结合离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力以及解相关能力,提出了DW T和DCT结合的水印嵌入算法,将原始图像和水印图像先进行DW T变换,然后进行DCT变换,再嵌入水印信息.1　一种DCT和DW T域相结合的数字水印算法本文将利用小波变换和DCT变换的特性,首先对原始图像进行一次小波变换,得到分解后的低频子图,而后对低频子图进行8×8的分块DCT变换,将水印信息嵌入到DCT变换后的中频系数.下面将详细地说明将DW T和DCT两种变换结合起来的水印嵌入和检测算法.算法基本框图如图1所示,其中引入了一系列增强性能的机制,包括:基于人类视觉系统HVS特性的水印信号嵌入策略,用二值序列调制水印信息等来增强水印系统的透明性和鲁棒性.设载体图像为I,其大小为M×N,I(i,j)(1≤i≤m,1≤j≤n)代表载体图像中第i行第j列像素的灰度值;H(i,j)是考虑人眼视觉特性计算出的(i,j)点的特性值,特性值的大小表示该像素点所能容纳的噪声值的大小,该值越大,能容纳的噪声就越大;Q为水印图像经预处理后输出的-1、1序列,C为-1、1的二值混沌序列,X为最终的水印序列.本实验用随机数序列作为水印,原始图像为Lena灰度图像.该算法的基本思想如下.收稿日期:2009-04-23 修回日期:2009-06-10作者简介:李海燕(1971—),女,安徽合肥人,安徽广播影视职业技术学院信息工程系讲师;研究方向:图形图像技术.1.1　水印嵌入算法图1　水印嵌入框图(1)对图像I 进行小波变换.小波变换是将信号分解到时域和尺度域上,不同的分解尺度对应不同的频率范围.小波变换中常用到近似分量和细节分量.近似分量表示信号的低频成分,而细节分量表示的是高频成分.通过小波变换,可以有效地提取图像的低频成分.例如,对256×256标准图像做一次小波变换,得到的图像D ′.(2)为了使加入的水印可以均匀分布在图像中,对D ′进行DCT,然后决定图像中感知最具意义的频率部分,即DCT 系数最大的分量,用向量V 表示.(3)构造长度为n 服从N (0,1)正态分布的随机数序列作为水印信号x i ,应用下式将水印信号x i 嵌入到V i 中,得到V ′i : V ′i =V i (1+a i x i ),(1)a i 是比例系数,其大小决定了水印信号修改图像频率的强度,在不影响图像质量的前提下本例取0.08.(4)将V ′i 进行反离散余弦变换ID CT,获得加入水印的低频图像D ″,然后做小波重构,获得与原来图像大小相等、含有水印成分的图像I W .1.2　水印检测算法(1)计算具有水印信号图像的小波变换,用I ′W 表示;(2)提取小波变换的近似信号,对其做DCT 变换,用V ″W 表示;(3)计算原图像的小波变换,提取小波变换的近似信号做DCT 变换,用V 表示;(4)分析水印加入的位置,应用下式恢复水印信号x ′i : x ′i =1a i V ″WV i -1;(2)(5)利用相似度公式,比较恢复出来的水印信号x ′和原水印信号x 的相似程度:cn (x,x ′)=∑n i =1(x i x ′i ) ∑ni =1x i x i ,(3)从相似度测量值即可判断图像中是否含有水印信号.1.3　实验结果(1)嵌入水印后图像及检测.图2显示出原始图像和嵌入水印后的图像.由图可见,嵌入的水印对原始图像的影响很小,不易觉察.图3给出提取的水印,从响应值可以看出提取出的水印具有唯一性,相似度检测值为32.0143.(2)对嵌入水印的图像加入高斯噪声,如图4所示,对其进行水印检测,相似度检测值为19.6218.可以看到对于这种高频噪声,该算法具有很好的抗攻击能力.(3)JPEG 处理后的水印检测.图5是对水印图进行JPEG 压缩编码,当压缩质量为15时,图像的块效应已非常明显,这时做相似度检测其响应也能达到26.8732,仍然能够很好地检测出水印信号的存在与否.(4)滤波处理后的水印检测.嵌入水印的图像经过平滑滤波和维纳滤波后,在图像质量降质严重的情况下仍然可以很好的检测出水印信号,相似度检测值为10.6167,如图6所示.83合肥学院学报(自然科学版)第19卷(5)缩放处理后的水印检测.将加入水印后的图像缩小至原来图像的25%,然后恢复到原来图像的尺寸大小,这时图像已经有明显的失真,但仍能够检测出水印信号,相似度检测值为6.3125,如图7所示,表明算法具有很好的抗缩放处理的特性.由以上实验结果可以看出,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性,能够抵抗多种攻击.2　结束语本文将离散小波变换与离散余弦变换相结合,设计出一种新的水印算法.该算法利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,通过修改变换域的中频系数,把水印信息嵌入到原始图像中.实验结果表明,该算法具有较好的不可见性和鲁棒性.参考文献:[1]　王秋生.变换域数字水印嵌入算法研究[D ].哈尔滨:哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,2001.[2]　黄继武,谭铁牛.图像隐形水印综述[J ].自动化学报,2000,26(5):6452655.[3]　孙圣和,陆哲明,牛夏牧.数字水印技术及应用[M ].北京:科学出版社,2004:862116.[4]　黄继武,Shi Yun Q ,程卫东.DCT 域图像水印:嵌入对策和算法[J ].电子学报,2000,28(4):57261.[5]　冯象初,张玉双,王卫卫.一种基于DW T 域的数字水印方案[J ].计算机科学,2002,29(7):75276.[6]　孙锐,孙洪,姚天任.新颖的基于小波变换的数字水印方案[J ].红外与激光工程,2003,31(4):2972300.[责任编校:罗季重]D i g it a lW a ter mark i n g A lgor ith m s Ba sed on DCT and DW TL I Hai 2yan(I nf or mati on Engineering Depart m ent,Anhui B r oadcasting Movie and Televisi on Vocati onal College,Hefei 230022,China )Abstract:D igital water marking syste m s have gained a large interest in recent years .Many ne w water marking algorith m s have been p resented based on the technical p rinci p les of e mbedding water marks which are based on DCT and DW T .A water mark alg orithm is p r oposed and the selecti on of e mbedding intensity is tested .The ex peri m ent shows that this ne w algorithm can keep the i m age quality well as bef ore and even has better r obusticity .Key words:digital water marking;DCT;DW T;water marking detecti on93第3期李海燕:基于DCT 和DW T 域的数字水印算法。

数字水印编码算法

数字水印编码算法可以分为以下几种：
空域水印算法：直接将水印嵌入到载体上，计算简单且效率较高，但稳健性相对较差。

变换域水印算法：将水印添加到载体图像的某种变换域系数中，包括离散傅立叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）等。

这类算法计算相对较复杂，但能嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷。

Patchwork方法及纹理块映射编码方法：这两种方法都是Bender等提出的。

Patchwork是一种基于统计的数字水印，其嵌入方法是任意选择N对图像点，在增加一点亮度的同时，降低另一点的亮度值。

该算法的隐藏性较好，并且对有损的JPEG和滤波、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，而且不能完全自动完成。

基于扩频图像的数字水印算法：这类技术一般基于常用的图像变换，基于局部或是全部的变换，这些变换包括离散余弦变换（DCT）、小波变换（WT）、傅氏变换（FT或FFT）以及哈达马变换（Hadamard transform）等等。

其中基于分块的DCT是最常用的变换之一，现在所采用的静止图像压缩标准JPEG也是基于分块DCT的。

此外，数字水印编码算法还可以根据检测方式、嵌入对象等进行分类。

在实际应用中，选择何种算法取决于具体需求和目标。

基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法

基于DCT域和DWT域的视频数字水印算法数字水印技术是一种保护数字媒体作品的方法，其中最常用的是视频数字水印技术。

基于离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的视频数字水印算法是目前应用较广的两种方法。

下文将分别介绍它们的原理和特点。

一、基于DCT域的视频数字水印算法DCT是一种广泛应用于音频和视频编码的一维变换方法，同时也可用于图像压缩和加密。

在基于DCT的数字水印中，水印信息通常嵌入在视频的低频系数中，因为低频系数对于视频质量的影响较小，使得水印影响恢复的难度也随之增大。

具体实现方式为，在进行DCT变换后，将一部分低频系数修改成水印信息。

这部分低频系数也称作“水印区域”，可以根据水印强度、嵌入率等参数进行调整。

水印的提取便是将水印区域解码并恢复出原始水印。

该方法的优点是隐藏在低频区域的水印不容易被注意到，且强度适中时不会对视频质量产生太大影响。

不足之处是对于经过编辑或压缩后的视频，该水印可能难以恢复或不可用。

二、基于DWT域的视频数字水印算法DWT是一种多维矩阵变换，能够在一定程度上减少信号中冗余信息，并可实现数字水印的嵌入和提取。

相比DCT，DWT 能够更好地处理图像或视频中的边缘和细节。

在基于DWT的数字水印中，水印信息被嵌入到视频的高频系数中，因为高频系数对视频质量的影响较小，同样也增加了水印提取的难度。

具体实现方式为，在进行DWT变换后，将一部分高频系数修改成水印信息，这部分高频系数也称作“水印区域”。

水印区域的位置由DWT的分解层数、水印大小、嵌入率等参数决定。

提取水印时，需要使用同样的分解层数和水印大小等参数。

与基于DCT的水印算法相比，基于DWT的算法更具抗压缩能力，并且能够适应图像或视频的不同尺寸和分辨率，但也存在一定的弱点。

例如，在不同空间域的DWT子带中，水印的韧性也会不同，这需要在具体实现中进行优化和调整。

总之，基于DCT的水印算法更适用于一些对视频质量要求不高的应用场景，例如版权保护等，而基于DWT的算法则更适用于对视频质量和韧性都有较高要求的应用场景。

基于DCT和DWT的数字水印研究的开题报告

基于DCT和DWT的数字水印研究的开题报告题目：基于DCT和DWT的数字水印研究一、选题背景随着数字媒体技术的不断发展，数字传播日益普及，数字媒体内容的安全性和版权保护变得越来越重要。

数字水印作为一种数字版权保护技术，在数字媒体版权保护领域得到了广泛的应用。

数字水印通过在数字媒体中嵌入一系列不可察觉的信息，来完成对原始内容的身份认证和保护。

目前，数字水印的研究主要是在频域和时域进行的。

基于时域的数字水印加密方法，容易受到噪声和攻击的影响，因此频域数字水印技术成为研究的热点。

其中，DCT和DWT技术是比较常用的两种频域数字水印技术。

二、研究内容本研究主要探讨基于DCT和DWT的数字水印技术，探究不同算法对数字水印性能的影响，具体研究内容包括：1. DCT和DWT的原理和特点。

2. DCT和DWT在数字水印中的应用，比较两种算法的优缺点。

3. 基于DCT和DWT的数字水印算法设计和实现，分析不同算法的优缺点和性能。

4. 分析数字水印在不同攻击情况下的保护性能，比较不同算法的优劣。

5. 对已有方法的改进和优化研究，提出新的数字水印算法设计方案。

三、研究意义数字水印作为一种保护数字版权的重要手段，对于数字信息安全和版权保护具有重要意义。

基于DCT和DWT的数字水印技术研究，不仅可以提高数字版权的安全性，还可以探索数字水印在不同领域的应用。

本研究的意义在于：1. 探究数字水印的应用前景和发展潜力，促进数字版权保护技术的发展。

2. 比较DCT和DWT在数字水印中的优缺点，为数字水印算法的设计提供依据。

3. 提出新的数字水印算法设计思路，改进和优化现有算法。

四、研究方法本研究主要采用实验和理论研究相结合的方式，具体研究方法包括：1. 理论分析：对DCT和DWT的原理和特点进行分析和比较，探究两种算法在数字水印中的优缺点。

2. 实验设计：设计基于DCT和DWT的数字水印算法，并进行实现和验证实验。

3. 数据分析：对实验数据进行分析和处理，比较不同算法的性能，发现不足部分并提出改进方案。

一种基于视觉模型的dct域水印算法

一种基于视觉模型的dct域水印算法基于视觉模型的DCT域水印算法是一种在图像的离散余弦变换（DCT）域中嵌入水印信息的技术。

该算法考虑了人眼对图像的感知特性，使得嵌入的水印在一定程度上具有不可见性。

下面将详细介绍这种算法的原理和步骤。

1.离散余弦变换（DCT）及其性质离散余弦变换（DCT）是一种将图像从空域转换到频域的技术。

在DCT域中，图像的高频分量集中在低频分量之前，这种性质使得DCT域可以更好地适应嵌入水印的需求。

2.视觉模型人眼对于图像中的信息响应程度在不同频率范围内是不同的，即人眼对于高频分量的敏感度较低。

基于此，可以利用视觉模型来确定DCT系数的嵌入可行度，从而保证水印的不可见性。

3.水印嵌入步骤（1）将原始图像划分为非重叠的图像块，通常为8×8的块。

（2）对每个图像块进行DCT变换，得到图像块的频域系数。

（3）根据视觉模型，选取嵌入位置。

常见的方法是在DCT系数中选择视觉感知度较低的频率分量进行水印嵌入。

（4）将水印信息嵌入到选定位置的DCT系数中。

嵌入过程可以使用替换、调制或扩频等算法。

（5）对嵌入水印后的频域系数进行逆DCT变换，得到带有水印的图像。

4.水印提取步骤（1）对带有水印的图像进行DCT变换，得到频域系数。

（2）根据相同的视觉模型，选取提取位置。

（3）从选定位置的DCT系数中提取水印信息。

提取过程和嵌入过程相对应，可以采用相关性检测、解调或扩频解码等算法。

（4）提取得到的水印信息经过解码过程，得到最终的水印。

5.算法的特点基于视觉模型的DCT域水印算法具有以下特点：（1）在嵌入水印的过程中，考虑了人眼对于图像的感知特性，使得水印在一定程度上不可见。

（2）DCT域的频率分量可控，可以选择适合嵌入的位置，从而提高水印的鲁棒性。

（3）嵌入和提取算法简单，计算复杂度低。

综上所述，基于视觉模型的DCT域水印算法是一种在DCT域中嵌入水印信息的技术。

该算法利用DCT变换特性和人眼对图像的感知特性，实现了较好的不可见性和鲁棒性。

DCT域水印算法原理

DCT域水印算法原理DCT（Discrete Cosine Transform）是一种将信号从时域转换到频域的数学变换方法。

DCT 域水印算法利用了这个变换方法的性质，将水印嵌入到图像的DCT系数中，以实现对图像进行水印隐藏和提取的目的。

DCT是一种将图像或信号编码为频谱的变换方法，它将时域上的图像或信号转换为频域上的一组系数。

在DCT域中，图像的低频分量集中在左上角，高频分量在右下角。

因此在DCT域中，图像变得更易处理和压缩。

在嵌入过程中，首先将图像划分为若干个重叠的图像块，并对每个图像块进行DCT变换。

然后选择一些低频系数进行水印嵌入，在DCT系数中加入水印信息。

为了保证嵌入的水印不被轻易检测和移除，通常会采用一些随机化和加密的方法来加强水印的鲁棒性和安全性。

在提取过程中，同样将图像划分为重叠的图像块，并对每个图像块进行DCT变换。

然后根据嵌入时选择的低频系数，提取出水印信息。

为了增加提取的准确性和鲁棒性，通常还会采用一些模板匹配或相关性计算方法来对提取结果进行处理和判断。

1.鲁棒性：由于图像的DCT系数主要集中在低频分量上，而水印嵌入也主要集中在低频系数上，因此对图像进行一些常见的几何和信号处理操作（如缩放、旋转、加噪声等）时，水印嵌入的鲁棒性比较好。

2.安全性：由于DCT域水印算法采用了随机化和加密的方法进行水印嵌入，因此水印信息在嵌入后难以被轻易检测和移除，提高了水印的安全性。

3.容量：DCT域水印算法具有较高的水印容量，可以嵌入较大的水印信息。

然而，DCT域水印算法也存在一些问题：1.适应性差：DCT域水印算法对于一些复杂的图像场景，如纹理过于复杂或有大量细节的图像，可能会导致水印嵌入效果不理想。

2.频谱泄露：由于DCT域水印算法是一种离散的变换方法，嵌入水印后，DCT系数之间可能存在一定的相关性，导致水印信息泄露的风险。

3.嵌入容量限制：尽管DCT域水印算法具有较高的嵌入容量，但由于需要保持图像的视觉质量，嵌入容量仍然有一定的限制。

水印嵌入方法

水印嵌入方法引言：在现代信息时代，图片和视频的分享已经成为了人们日常生活中的重要组成部分。

然而，随着互联网的发展，图片和视频的盗用问题也日益严重。

为了保护原始作者的权益，水印技术应运而生。

水印嵌入方法是一种常用的保护图片和视频版权的技术手段，本文将对水印嵌入方法进行详细介绍。

一、水印嵌入方法的基本原理水印嵌入方法是在图片或视频中加入特定的标识信息，以标记其版权归属或者其他相关信息。

水印嵌入方法的基本原理是利用图像或视频的某些特征来隐藏水印信息，使得人眼无法察觉到水印的存在。

二、图像水印嵌入方法1. 空域水印嵌入方法空域水印嵌入方法是指将水印信息直接嵌入到图像的像素值中。

常用的空域水印嵌入方法有最低有效位法、块平均灰度法等。

最低有效位法是将水印信息嵌入到图像像素的最低有效位中，由于最低有效位对图像的视觉质量影响较小，因此可以实现较好的水印隐藏效果。

块平均灰度法是将水印信息嵌入到图像块的平均灰度值中，通过调整块的大小和选择合适的嵌入策略，可以在保持图像质量的同时实现水印的有效隐藏。

2. 频域水印嵌入方法频域水印嵌入方法是指将水印信息嵌入到图像的频率域中。

常用的频域水印嵌入方法有离散余弦变换(DCT)法、离散小波变换(DWT)法等。

DCT法是将图像转换到频率域后，将水印信息嵌入到低频系数中，由于人眼对低频信息敏感度较低，因此可以实现较好的水印隐藏效果。

DWT法是将图像分解为多个尺度的子带，将水印信息嵌入到选择的子带中，通过调整子带选择和嵌入策略，可以实现水印的有效隐藏。

三、视频水印嵌入方法1. 帧间水印嵌入方法帧间水印嵌入方法是指将水印信息嵌入到视频的帧间差异中。

常用的帧间水印嵌入方法有差分法、预测误差法等。

差分法是将当前帧与前一帧进行差分，将差值作为水印信息进行嵌入，由于视频的帧间差异较小，因此可以实现较好的水印隐藏效果。

预测误差法是利用视频编码的预测误差来嵌入水印信息，通过调整预测误差的嵌入策略，可以在保持视频质量的同时实现水印的有效隐藏。

基于dct变换的水印嵌入算法描述

基于dct变换的水印嵌入算法描述基于DCT变换的水印嵌入算法描述引言：随着数字图像在日常生活中的广泛应用，保护图像的版权和真实性变得越来越重要。

水印技术作为一种常用的图像加密和认证手段，被广泛应用于数字图像的版权保护和真实性验证。

基于DCT（离散余弦变换）的水印嵌入算法是一种常见而有效的水印嵌入方法。

本文将对基于DCT变换的水印嵌入算法进行详细描述和分析。

一、DCT变换介绍：DCT是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它可以将图像从空间域转换到频率域。

DCT变换广泛应用于图像和视频压缩领域。

在DCT变换中，将一个N×N的图像块转换为一个N×N的DCT系数矩阵。

二、基于DCT变换的水印嵌入算法步骤：1. 将原始图像分割成若干个重叠的图像块。

2. 对每个图像块进行DCT变换，得到DCT系数矩阵。

3. 选择一个合适的DCT系数作为水印嵌入位置。

4. 将水印信息嵌入到选定的DCT系数中。

5. 对嵌入水印后的DCT系数矩阵进行逆DCT变换，得到水印嵌入后的图像块。

6. 将所有水印嵌入后的图像块拼接起来，得到水印嵌入后的完整图像。

三、水印嵌入位置选择：在基于DCT变换的水印嵌入算法中，选择合适的DCT系数作为水印嵌入位置是非常重要的。

一般来说，我们选择高频区域的DCT系数作为水印嵌入位置，因为这些系数对于图像的感知性较低，水印嵌入对图像的质量影响较小。

四、水印信息的嵌入：在选定的DCT系数中嵌入水印信息是通过改变该系数的值来实现的。

一种常用的方法是将水印信息的二进制位嵌入到DCT系数的最低有效位中。

通过对DCT系数进行微小的调整，可以隐藏水印信息而对图像质量影响较小。

五、水印提取：水印提取是水印嵌入的逆过程。

通过对含有水印的图像进行DCT变换，可以得到嵌入水印后的DCT系数矩阵。

然后，提取水印信息的二进制位，即可获得原始水印信息。

六、优缺点分析：基于DCT变换的水印嵌入算法具有以下优点：1. 嵌入容量大：DCT系数矩阵的大小决定了嵌入容量的大小，可以灵活调整。