基于DWT的数字水印算法的研究
基于DWT域数字水印的研究实现的开题报告
基于DWT域数字水印的研究实现的开题报告一、研究背景与意义随着网络技术的不断发展和普及，数字媒体资源的传输和共享变得更加便捷，但是数字媒体资源的安全也逐渐成为人们关注的焦点。
为了保护数字媒体资源的知识产权，数字水印技术应运而生。
数字水印是一种嵌入到数字媒体文件中的信息，它类似于物理世界中的水印，可以用来确认数字媒体文件的拥有者和授权使用者，从而防止著作权侵犯和未经授权的复制。
经过多年的研究和发展，数字水印技术已经得到广泛应用。
传统的数字水印技术主要有空域水印和频域水印两种。
空域水印是将水印信息直接嵌入到数字媒体文件的像素值中，它具有插入简单、提取方便等优点，但抵抗攻击能力弱。
频域水印则是将水印信息嵌入到数字媒体文件的频域中，提高了抗攻击性，但在嵌入和提取过程中需要复杂的算法支持。
离散小波变换（DWT）是一种在多领域应用广泛的信号处理技术，它可以通过质量压缩、降噪、水印嵌入等方式对信号进行处理。
因此，基于DWT域的数字水印技术在数字媒体领域中也受到了广泛关注和应用。
本文研究的目的即为基于DWT域的数字水印技术的实现和应用。
二、研究内容和方案本文研究内容主要包括以下几个方面：1. 离散小波变换原理和算法针对数字水印技术，本文将深入探究DWT原理和算法，研究DWT的多级分解方法和小波函数的选择。
2. 数字水印算法的研究与实现本文将设计实现一个基于DWT域的数字水印算法，该算法将应用小波域的高频分量来嵌入水印信息，具有抵抗失真、抗噪性强等优点。
3. 数字水印算法性能评价与分析本文将对实现的数字水印算法进行性能评价和分析，包括水印嵌入算法的影响、提取算法的准确性和带宽效率的分析等方面。
4. 数字水印应用研究本文将探讨数字水印技术在数字媒体领域中的具体应用，包括版权保护、数字鉴别和隐蔽通信等方面。
三、研究预期结果本文将研究实现一个基于DWT域的数字水印算法，并对该算法进行性能评价和分析，最终实现数字水印技术在数字媒体领域的应用。
一种基于DWT的数字水印算法
第１３期２０２０年７月无线互联科技ＷｉｒｅｌｅｓｓＩｎｔｅｒｎｅｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＮｏ．１３Ｊｕｌｙ，２０２０基金项目：人工智能背景下基于静态图片的人脸表情识别技术研究；项目编号：２０ＭＤＱ０８。
陕西省教育厅专项；项目编号：１９ＪＫ０８８７。
校内重大培育；项目编号：１９ＭＤＺ０３。
作者简介：王菽裕（１９９１—），男，甘肃天水人，助教，硕士；研究方向：数字图像处理。
一种基于ＤＷＴ的数字水印算法王菽裕，刘 璐，宋俊芳，张春玉（西藏民族大学信息工程学院，陕西 咸阳 ７１２０８２）摘 要：网络技术和多媒体技术迅速发展。
为了更好地保障图像信息传输的安全性和可靠性，解决数字图像的版权保护问题，图像信息隐藏技术已成为图像处理领域的研究热点之一。
文章结合离散小波变换和矩阵奇异值分解优点并采用Ｍａｔｌａｂ编程环境实现了一种水印软件，使数字水印理论得到了实际的应用。
关键词：版权保护；数字水印；水印软件0 引言数字水印技术发展迅速，出现了各种水印算法，最低有效位（ＬｅａｓｔＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｔＢｉｔ，ＬＳＢ）数字水印技术是最早的空域水印添加算法，它原理简单且易实现，但鲁棒性差。
变换域水印算法大大提高了水印的鲁棒性，常见的有基于离散余弦变换（ＤｕａｌＣｌｕｔｃｈＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，ＤＣＴ）和离散小波变换（ＤｉｓｃｒｅｔｅＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＷＴ）水印算法。
黄西娟［１］、陈善学等［２］人对于数字水印算法的研究使数字水印算法不断完善优化。
综合考虑ＤＷＴ和ＳＶＤ的优点，本文将ＤＷＴ和ＳＶＤ结合起来对原载体图像进行水印的嵌入和提取。
与传统的ＤＣＴ变换相比，小波变换是一种时域与频域相结合的变分辨率变换方法。
时间窗口的大小随频率自动调整，更符合人的视觉特征并且小波分析在时域和频域都有很好的局部性，为传统的时域分析和频域分析［３］提供了很好地结合方法。
目前，小波分析已广泛应用于数字图像和视频压缩编码、纹理特征识别［４］、信息隐藏［５］等领域，出现了许多典型的基于离散小波变换的数字水印算法［６］。
基于DWT的彩色图像数字水印算法
基于DWT的彩色图像数字水印算法
于帅珍
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2005(000)012
【摘要】作为版权保护的重要手段,数字水印技术已得到了广泛的研究和应用,但是实用的彩色图像数字水印技术不多,特别是多通道彩色图像数字水印技术.本文首先从原始彩色图像中提取红色分量、绿色分量和蓝色分量,利用DWT变换对各分量分别进行多级小波分解,然后在各分量的第L级的水平、垂直、对角线小波分解系数中自适应地重复地嵌入水印,而在水印信息检测时,多次采用了"多数原则",并且不需要原始图像.经实验测试,本文提出的算法对诸如JPEG压缩、滤波、噪声污染、亚抽样等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性.
【总页数】4页(P40-42,91)
【作者】于帅珍
【作者单位】徐州师范大学工学院,徐州,221011
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法 [J], 王启亮;柏逢明
2.基于DCT与DWT的彩色图像数字水印算法 [J], 陆宇光;龚声蓉
3.一种基于DWT域的彩色图像数字水印算法 [J], 何冰
4.基于DCT和DWT的彩色图像盲数字水印算法 [J], 于帅珍;沈建国
5.基于DWT和SVD的彩色图像数字水印算法研究 [J], 梁欣
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基于DWT及Logistic混沌系统的数字水印算法设计
原始图像 一次变换 两次变换 三次变换 四次变换
采用图像置乱的优点
1)达到视觉上的置乱所需迭代很少，基本 一次计算就可以达到目的，所以运算量 相对其他置乱算法较小。
2)充分将数字水印技术和密码学相结合， 增加了水印信息的安全性。
3)作为一种空域的变换，消除了像素的 空间相关性从而提高数字水印的鲁棒性， 增强了水印的抗攻击的能力
与DCT与比较
DCT域
本文算 法
a 0.3457 0.8389
b 0.4025 0.9319
c 0.4638 0.9761
d 0.5361 0.9870
e 0.8872 0.9952
f 0.9999 0.9993
DWT域标志水印算法比较
1/16
1/8
1/4
加噪
标志水 印
本文算 法
0.9214 0.9683
y?
? 3、基于Logistic混沌系统的混沌单向随 机序列的产生
要求： （1）分布的均匀性，接近ｕ(0,1)分布，
整体和局部分布都比较均匀； （2）统计上的独立性；
（3）有足够长的周期。
? 产生公式：
xn?1 ? f ( xn ) ? 1 ? ? xn2
1
mi?1 ? ? arccos( xi?1)
?
逆向嵌入水印W ?
B伪造的原始 图像I'
结合数字签名的方法
数字签名的优点： （1）签名者事后不能否认自己的签名； （2）接收者能够验证签名，而其他任何
人都不能伪造签名； （3）当双方关于签名的真伪发生争执时，
一个法官或者第三方能够解决双方之间 发生的争执。
? （1） A创作出原始图像I； ? （2） A编码并注册水印W； ? （3） A计算I的图像文件的描述信息或者统计其特征信息，记
基于DWT的图像数字水印算法研究
度图像为嵌入研究 对象 。分 别对 原始 图像 与水 印图像 进行 三层离散小波变换 。利用 图像 的多分 辨率分解 技术 ， 相同分 辨率层次 的数字水 印嵌入到 对应 的 相同分 辨率 层次 的原始 静态 图像 之中 ， 水印对 原始 图像 具 有 自适应 性 。同时 ， 使 根 据人类视觉 系统特 点， 每层加入水印 的参数是可 以调 节的。
数字水 印实 现 一般 可分 为空 间域 和 变换 域 两种 类 型。 空间域嵌入水印是利用各种各样 的方法直接 修改信 号的值 ， 如最低有效 位 （ ｅｓ Ｓ ｎ ｃ ｔ ｉ ，ｓ ） Ｌａｔ ｉ ｉ ａ ｔ Ｌ Ｂ 方法 在图 像最 低有 ｇ ｆｎ Ｂｓ ｉ 效位嵌入水 印 Ｊ 。该 类 算法 主 要优 点 是 简 洁， 并对 几 何 变 换、 压缩具 有一 定的鲁棒性 ， 能够 嵌入 的水 印信息量 少 ， 但 不 能抵抗大多数 的攻击 。变换 域嵌 入水 印［ 是对原 始信 号进 ２
不可见的版权信息——水 印 ， 以证明原创作 者对作 品 的所 用
有权 ， 或作 为鉴定 盗版或侵权的证据 。
２ 水印算法
２ １ 图像 的分解与重构 ．
用 离散小 波变换 将原 信 号分 解为 多分 辨 率成 分 。设 ｓ
表示原信 号 ， Ａ表 示 近似 （ 频部 分 ） Ｄ表 示 细 节 （ 低 ， 高频 部 分） 下标 表示分解层数 ， ， 得到如 图 ｌ 所示 的小波分解树。
变得 日益突出起来。因此 ， 多媒体 的信息安全保 护成 为了一 个研究 热点。数 字水 印（ ｉ￣ ｗ ｔ ｍ ｒｉｇ作 为一 种新 的有 ａ ｉ ａ ｒ ａ ｎ） ｇ ｅ ｋ 效 数字产品版权保护 的技术手段 ， 目前 国际上信息 隐藏领 是 域 内的一个重要分支 ， 它通过在数字产品 中嵌 入种种 可见或
基于dwt域的数字水印技术
VS
发展
随着人工智能和机器学习技术的不断发展 ，基于DWT域的数字水印技术也将迎来 新的发展机遇。未来，这一领域的研究将 更加注重算法的优化和性能的提升，以适 应更高要求的应用场景。同时，随着5G 、物联网和云计算等技术的快速发展，基 于DWT域的数字水印技术将在更多的领 域得到应用和推广。
02
数字水印技术概述
与其他加密技术的比较
DWT域水印技术与其他加密技术相比，具有更高的灵活性和可扩 展性，同时可以提供更强的数据安全性保护。
应用场景评估
DWT域水印技术适用于数字图像、音频、视频等多媒体数据的保 护，具有广泛的应用前景和市场潜力。
06
应用场景与展望
应用场景举例
数字图像水印
在数字图像中嵌入版权信息 ，以保护图像的版权和真实
数字水印算法的评价指标
安全性
评估水印对恶意攻击的抵抗力。攻击 可能包括删除、篡改、伪造等。安全 性好的水印应能有效地防止这些攻击 。
不可篡改性
评估水印的完整性和可信度。不可篡 改性好的水印应能完整地保留原始信 息，任何对水印的篡改都应能被检测 出来。
03
基于dwt域的数字水印技术
DWT的定义与性质
研究意义
基于DWT域的数字水印技术具有广泛的应用前景，不仅可以用于版权保护和数据隐藏，还可以用于图像质量评 估、目标检测和跟踪等领域。对这一领域的研究有助于推动数字水印技术的发展，为版权保护、数据安全和信息 安全等领域提供更好的解决方案。
研究现状与发展
研究现状
目前，基于DWT域的数字水印技术已经 取得了很大的进展，国内外学者在这一 领域发表了大量的论文和研究报告。现 有的研究主要集中在算法设计、特征提 取和性能评估等方面，取得了很好的研 究成果。
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。
一种改进的基于DWT的数字水印技术
一种改进的基于DWT的数字水印技术提出一种改进的基于离散小波变换（DWT）的数字水印算法。
原理主要基于离散小波变换的多分辨特性，以及人眼视觉系统的感知特性。
算法实现过程：首先将水印信息和载体图像同时进行小波分解，然后将水印信息不同的频域部分对应嵌入到载体图像不同的频域部分。
标签：离散小波变换；数字水印；鲁棒引言与空间域的方法比较而言，基于变换域的数字水印方法具有较高的鲁棒性[1]。
在变换域算法中，可以使用的正交变换形式有多种[2]，如离散傅立叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）、LOT（Lapped Orthogonal Transform）變换等。
本文研究基于DWT的数字水印算法的改进，旨在进一步提高算法的鲁棒性。
1 改进算法的基本原理首先对载体图像进行三层离散小波分解，对水印图像进行两层离散小波分解，然后根据人眼视觉特性，采取不同的调制因子a，将水印图像近似图（低频）对应嵌入原图像的近似图（这里a的取值范围为0.06～0.08），水印细节图（中高频）对应嵌入原图的细节图（中频）（这里a的取值范围为0.2～0.4），载体图像被嵌入部分不包括HH3、HH2和HH1子图（即高频部分），因为这些子图是高频区，噪声一般是高频的，噪声主要影响这些部位的小波系数据此，把水印分解的小波系数有选择地分布在原图像的低频区域和中频区域中。
2 使用Arnold变换对嵌入前的水印图像进行预处理在大多数数字水印系统中，为了提高水印的安全性和可靠性，水印信息在隐藏以前都要经过一些预处理如加密、加扰、置乱、差错控制编码等技术。
其中图像置乱是利用某种算法将一幅图像各像素的次序打乱，但像素的总个数不变，直方图不变。
由于对水印进行置乱可以消除水印像素的空间相关性，从而提高水印抗图像剪切操作的强壮性，本文采用置乱变换-Arnold变换[3]，作为水印嵌入的预处理方法。
该变换在图像恢复的过程中，可以把遭到损坏的比特分散开来，从而减少受损比特对人主观视觉的影响，相应地提高数字水印的鲁棒性。
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基于DWT的数字水印算法的研究Research of Digital Watermarking Algorithm Based on Discrete WaveletTransformation摘要随着网络技术和计算机技术的迅速发展，越来越容易获取数字多媒体信息，导致一些不法分子为了谋取盈利而制作盗版、更改版权。
目前，一些传统的密码学的安全措施已经不能解决这些问题，为了对其原有者利益以及数字产品本身的保护，人们提出了数字水印技术。
数字水印技术是信息隐藏技术的一个主要分支，该技术先将不可见信息嵌入到数字化媒体中，接着通过对不可见信息的检测来跟踪图像的使用状况，从而实现信息存储、隐藏、版权保护等功能。
本文基于DWT对数字水印算法进行研究，主要介绍了两种基于DWT数字水印算法的嵌入和提取，并在MATLAB环境中仿真实现。
对两种算法的嵌入水印图像进行攻击，分析比较两种算法的优劣。
本设计是对现有的数字水印技术作一个基础性研究，从中认识到数字水印技术在生活中起到了重要的作用，从而避免数字水印经过不当操作后被损毁而无法提取。
关键词：数字水印 DWT 嵌入提取AbstractWith the rapid development of computer and network technology, the information of digital multimedia has been more and more easy to be gained.So some criminals change the copyright piracy in order to seek profit making.At present,some traditional safety measures of cryptography has been unable to solve these problems.In order to protect the interests of the original and digital products itself,people put forward the digital watermarking technique.Digital watermarking is a main part of information hiding technology.At first,the technique embed the invisible information into the digital media.Then,through the invisible detection information to track usage of the image.Thus,it can achieve information storage,hidden,copyright protection and other functions.Content of this paper is to study digital watermarking algorithm based on DWT.This article mainly describes two kinds of embedding and extraction based on DWT digital watermarking algorithm.Then,simulating in MATLAB paring the advantages and disadvantages of the two algorithm after attacking the image embed watermark.This design is a fundamental research to the existing digital watermarking technology.Recognizing the effect of digital watermark played in our life .So we can avoid watermark damaged through improper operation.Key words:digital watermarking DWT embedding extraction目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................................................... I I 绪论 .. (1)1 数字水印技术的介绍 (4)1.1数字水印技术 (4)1.2 数字水印常见算法 (5)1.3 常见的水印攻击和检测算法 (6)2 开发环境简介 (8)3 基于离散小波变换的数字水印算法的设计 (10)3.1离散小波变换 (10)3.2基本算法设计 (10)3.2.1水印的嵌入 (10)3.2.2水印的提取 (10)3.2 改进算法设计 (11)3.3.1水印的嵌入 (11)3.3.2 水印的提取 (11)4 算法仿真 (13)4.1算法仿真 (13)4.2攻击仿真 (13)结论 (17)致谢 (18)参考文献 (19)附录1 (20)绪论随着网络通信技术和数字化多媒体技术的飞速发展，多媒体数字产品（包括数字视屏、数字音频、数字图像）得到了广泛的应用，数据的传输和交换变成了一个相对简单快捷的规程。
这些越来越先进的电子设备，越来越快速的网络传播速度极大的改善的人们的交流通讯。
借助这些高科技，人们不但可以在网络上快速、有效的传递重要信息，还可以直接在网络上获取自己需要的各种数据资料。
随着这些技术的应用领域不断扩宽，社会的发展速度得到了飞速的提升。
当然，随着这些技术的飞速发展，其负面影响也慢慢浮出水面。
网络上的各种数据信息变得越来越容易获得，伴随而来的盗版产品也如雨后春笋一般，极大的破坏了知识产品的使用价值[1]。
为此，人们开始为了产品的版权问题发起纷争。
为了保护自己产品的知识产权，能让自己的产品获得商业价值而不会被不法份子盗用，数字水印技术慢慢的进入人们的视野[2-4]。
数字水印技术的背景：随着盗版产品和版权的纠纷事件越来越多，人们发现传统的加密技术已经无法再取得不错的效果。
那些传统的加密手段在面多如此多的盗版时，显现出了很多的缺陷[5]。
首先，传统的加密手段都是在通信的信道上面做文章，一旦有人破解了这些，被保密的信息就会直接被人获取。
这种保密手段的安全性很难保障。
其次，如果信息被加密，这段信息就会变得及其明显，如果有人存心想盗取保密信息，他可以很清晰的发现这段信息的存放位置[6]。
而相较于传统的信息保密技术，数字水印技术可以好的避免这些缺陷。
也正因为如此，水印水印越来越受到人们的青睐。
数字水印技术是信息隐藏的一种应用，它在对付盗版和版权问题上有着巨大的优势，能够有效的阻止不法分子的恶劣行为，为维护社会秩序做出卓越贡献。
数字水印技术因为能有效保护数字信息的安全，已经得到了学术界和商业界的广泛关注[7]。
随着越来越多的人开始研究数字水印，数字水印技术得到了快速的发展，功能各异的水印算法也慢慢的被开发出来。
数字水印技术的原理是将数字信息（水印）以肉眼看不见的方式嵌入到如图像、视屏等数字产品中，并且不会使原始图像、视屏等出现变换或质量变差。
这些都是它相较于传统保密技术的优势，也是为什么它能取代传统保密技术的原因。
为了能确实的保护知识产权，嵌入水印的图像在经过正常使用或是被恶意修改后，应该能够继续从中提取完整的水印信息，所以被嵌入水印的图像应该具备良好的鲁棒性。
通过开发者特有的数字水印算法，将水印嵌入到产品当中。
如此一来就可有效的保护其自主研发的数字产品。
一旦有人非法盗用其产品，产品作者便可向法律部门提交产品水印的提取方法，证明产品归自己所有，并追究非法盗用者的法律责任，让其提供赔偿。
运用数字水印技术能有效保护知识产权，其显著功能已经被各领域人员看重，已经成为保护信息安全方面的重点研究课题。
数字水印技术研究现状：数字水印技术因能有效保护信息不被盗取，在维护产品版权问题上拥有巨大优势，一经公布便受到外界的广泛关注。
发表于1994年的“A digital watermark”是第一篇关于图像数字水印的文章，该文章中首次正式提出了“数字水印”这一术语。
在1995年以后，数字水印技术因其特有的优势很快便得到业界广泛关注，逐步取代了传统的保密技术。
社会在发展，水印算法也都陆续被发明出来，它们大多都是围绕水印的产生、嵌入和检测(提取)这三个方面做研究。
就数字水印的产生而言，现在大多数水印算法采用均匀分布序列、二进制序列、伪随机序列(Gaussian 序列)作为水印信号。
Cox等提出，利用Gaussian随机序列所产生的水印具有更好的稳健性[8]。
如何在图像中嵌入有意义的信息极具实际价值。
为了避免水印图像在遭受攻击后引起的水印失真，数字水印算法的选择尤为重要。
在经受攻击后，水印必须能够被检测出来才有使用价值。
所以为了能够切实有效的保护数字产品，选择一个良好的水印算法非常的重要。
水印嵌入的算法主要可分为二类：自适应的方法和在设计水印算法时，直接加的方法。
对自适应水印的研究其实就是进行数字水印的能量分析,其主要研究数字水印嵌入时数字水印嵌入量的大小以及嵌入强度的大小。
现在常见的对数字水印的研究方法主要包括三种：第一种是以通讯的方式分析问题。
这是最早分析水印的方法，它采取和香农分析能量问题一样的的方法。
这种算法有一定的局限性，它只能在固定的通道下研究此类问题。
C.Y.Lin利用此算法研究了在特定信道下水印本身有具有的问题。
第二种是从人类视觉效应的角度出发来研究数字水印嵌入系数的最大值。
利用这种方法在自适应水印的研究中使用得最普遍。
Swanson等在DWT 域和DCT域算法中应运用了视觉系统的频率掩蔽特性嵌入水印；Wolfgang 等运用JPEG算法中所采用的视觉模型，提出了基于图像自适应性的DWT 和DCT水印算法；文献利用亮度掩蔽和纹理掩蔽的特性，提出了基于块分类的自适应算法。
Podilchuk等采用JND(Just Noticeable Difference)视觉模型，计算了DWT和DCT系数允许的最大嵌入量；运用这种方法以后，水印的鲁棒行得到了很大的改善。
第三算法没有关注人眼对各种物体的观察效果，认为人们观察各种物体时的效果其实都是差不多的，所以采用峰值信噪比等等算法，用来观察图像在经过攻击后和原图像相比的质量好坏，并以此为依据来研究水印本身所具备的问题。