几种常用的数字水印算法研究

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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。

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-变换域算法

02
数字水印与原始媒体数据紧密结合，不易被察觉，同时可以在需要时提取出来。
数字水印技术的应用场景
版权保护
通过数字水印技术，可以在数字媒体中嵌入版权信息，以防止未经授权的复制和传播。
内容认证
数字水印可以用于验证数字媒体的完整性和真实性，以防止篡改和伪造。
多媒体内容隐藏信
息
在数字媒体中隐藏一些不易察觉的信息，如时间戳、标识等，以实现一些特殊的应用需求。
VS
DWT将图像分解成不同尺度的小波系数，每个尺度上的系数都对应于不同的频率范围。基于DWT的数字水印算法可以在不同尺度上嵌入水印信息，以实现多分辨率的水印。提取和检测水印时，需要利用小波逆变换将图像重构到原始尺度。
基于FFT的提取与检测算法
基于快速傅里叶变换（FFT）的数字水印算法利用傅里叶变换的频域分析能力，能够实现高效的图像处理和信号处理。
优点
鲁棒性
变换域算法在数字水印技术中具有较好的鲁棒性，可以在经过多种信号处理操作后仍能检测和提取出水印信息。
隐蔽性
通过在变换域内嵌入水印信息，可以有效地隐藏水印，使其不易被察觉。
安全性
变换域算法可以利用加密技术对水印信息进行保护，提高水印的安全性。
缺点
01
02
03
计算复杂度
变换域算法通常需要较大的计算量和存储空间，这可能会影响水印的实时处理和嵌入速度。
傅里叶变换（FFT）
要点一
总结词
傅里叶变换是一种经典的信号处理技术，用于将信号从时间域转换到频率域。
要点二
详细描述
傅里叶变换将图像的像素值表示为一系列复数系数的和，这些系数表示图像在不同频率下的强度和相位信息。通过修改这些系数，可以在不显著改变图像质量的情况下，嵌入和提取水印信息。然而，傅里叶变换在处理图像时存在一些局限性，例如无法处理局部区域的信息，因此在实际应用中不如离散余弦变换和小波变换常用。

数字水印分类及应用

数字水印分类及应用摘要：1.数字水印特性及分类2.数字水印算法及应用一、序随着信息时代的到来，特别是Internet的普及，信息的安全保护问题日益突出。

当前的信息安全技术基本上都以密码学理论为基础，无论是采用传统的密钥系统还是公钥系统，其保护方式都是控制文件的存取，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。

但随着计算机处理能力的快速提高，这种通过不断增加密钥长度来提高系统密级的方法变得越来越不安全。

另一方面，多媒体技术已被广泛应用，需要进行加密、认证和版权保护的声像数据也越来越多。

数字化的声像数据从本质上说就是数字信号，如果对这类数据也采用密码加密方式，则其本身的信号属性就被忽略了。

最近几年，许多研究人员放弃了传统密码学的技术路线，尝试用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密，并将该技术用于制作多媒体的“数字水印”。

二、数字水印数字水印（Digital Watermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。

数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。

嵌入数字作品中的信息必须具有以下基本特性才能称为数字水印：1.隐蔽性：在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。

2.隐藏位置的安全性：水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。

3.鲁棒性：所谓鲁棒性是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。

可能的信号处理过程包括信道噪声、滤波、数/模与模/数转换、重采样、剪切、位移、尺度变化以及有损压缩编码等。

在数字水印技术中，水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾。

从主观上讲，理想的水印算法应该既能隐藏大量数据，又可以抗各种信道噪声和信号变形。

然而在实际中，这两个指标往往不能同时实现，不过这并不会影响数字水印技术的应用，因为实际应用一般只偏重其中的一个方面。

典型的图像数字水印算法研究

学、图像处理、检测理论、多媒体技术、模式识别、计算机科
学及网络等技术。数字水印技术的研究，对于其他众多科学的
发展具有重要的推动作用。随着人们对数字水印技术的研究和
易，它就相当于一个警示信号来警告和阻止任何不遵守所有权
是水印、载体数据和一个可选的公钥或私钥。水印可以是任何形式的数据。比如数值、文本、图像等。密钥可以用来加强安全性。以避免未授权方恢复和修改水印。所有的实用系统至少会使用１个密钥，有的甚至是几个密钥的组合。当水印与私钥或公钥结合时。嵌入水印的技术通常分别称为秘密水印技术和
对其作用认识的不断深入，相信在不远的将来，数字水印技术
必将在Ｉｔｒｅｎｅｎｔ网络图像和音频、视频、数字视频点播系统、
图２一般的水印恢复方案
卫星数字视频传出、数字图像和视频数据库、数字图书馆、医学图像、数码相机、数字知识产权保护、电子商务、数字新闻电视广播、ＤＤ版权保护、加密和安全通信、医学应用、文化ｖ
引言
数字水印，属于信息隐藏技术，与钞票水印相类似。它是

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。

WORD文档数字水印算法研究

４］加， ‘ Ｙ＝ｌｔＭｏｏｄ
色组合为（，，）０００。值得注意的是，ＯＬ在Ｅ提供的应用程序接口中，Ｂ值的每一种ＲＧ组合均对应于一个特定的浮点数，而且，
当取值组合形式为（，，，，ａａａ）相应的浮点时数取值与ａ的取值存在着如下关系：
组合中，０００到（０６，０之间的组合从（，，）６，０６）很接近于ＷＯＲＤ默认的黑色，ａ若的值进
一
与当前活动文档相关的各种页面元素，
如字符对象（Ｃｈａａｔｒ，字体对象ｃｅ）ｒ
４Ｓ中从第一个字符开始，每隔 ∞ ）
步增大，字体的灰度值会进一步变小，当ａ取值为（５，２５５）时，灰度值２５５，２５为０，字体变成白色。所以，在变动字体
１个字符嵌入一个水印标记。 ∞由下式决
定：
ｆ：Ｏ
（ｏ）选定对象（ｅｅｔＯＦｎｔ，Ｓｌｃｉｎ）等。ＷＯＲＤ对象模型中与字体对象有关
『ｓ／０Ｍ（）１］８
颜色时，我们规定：ａ∈［，００６］
ｙ，，ＭＩ１２ …，．
根据上述思想，文本水印嵌入算法
ｆ如下：
Ｈｆ，）［，９７８］ｌ２ … ，￣（Ｙ ∈ ０３４５０Ｘ，，Ｎｘ令原始文本行中的字体颜色值为Ｃｘ，（
在对象集合中，最上层的对象即
Ａｐｌｃｔｏｐｉａｉｎ，它代表了ＷＯＲＤ应用程序，Ａｐｌａｉｎ对象包含可返回最高级ｐｉｔｃｏ对象的属性和方法，如返回Ｄｃｍｅｔｏｕｎ对象，该对象与指定窗格、窗口或选定部分相关，通过对这一对象的操作，可以控制

数字水印技术常见置乱算法的分析

其通过在原始数据中嵌入水印信息来保证该数据的所有权或完整性，从而有效抵制对数字作品的盗版或篡改等。

本文对三种常见置乱算法（Arnold、Logistic、伪随机序列）进行了介绍，并总结了它们之间的差别。

数字水印技术为其提供了一个很好的解决方法。

在数字水印技术中，为了更好的隐藏水印图像，引入了图像置乱算法，即将原始图像位置错乱，而像素值不做改变。

理论上，水印图像越错乱，越能更好的保护水印图像信息。

目前，数字水印技术中比较常见的置乱算法有Arnold算法、混沌序列算法、伪随机序列算法。

1 Arnold置乱1.1 Arnold图像置乱原理Arnold变换俗称猫脸变换，是Arnold VJ在遍历了理论的研究之后提出来的。

其基本原理是将图像看作是平面区域上的一个二元函数Z=F（x，y），（x，y）R（R是一个矩阵），用一系列二元函数值来表征图像的特征信息。

考虑到在日常通信中，用数字信号来承载图像信息，可以将函数Z=F（x，y）看作是一个二维的离散矩阵，矩阵中的每一个像素点都与元素所在的行列对应。

也就是说用具有相关性的一类特殊矩阵来表示离散化的数字图像，利用公式1对这一矩阵进行变换之后可以得到新的矩阵，以此来实现对图像的置乱处理。

假定在图像中用函数f（x，y）和点（x，y）代表图像的像素位置，使用公式1将点（x，y）变换到一个新的位置点（x’，y’）。

数字水印技术中，需要对水印进行预处理。

在处理过程中增加Arnold变换进行置乱的水印图像.在提取水印或者检测水印阶段需要使用Arnold变换进行准确高速地复原。

文本数字水印算法研究

Ａｂｓｒｃ：Ｗｉｅｅｏｍｅｔｏｅｗｏｋｔｃｎｌｇｎｉｉａｅｈｌｇ，ｈｘｈｎｇｆｉｆｒｔｏｔａｔｔｄｖｌｐｎｆｎｔｒｅｈｏｏｙａｄｄｇｔｌｔｃｎｏｏｈｙｔｅｅｃａｅｏｎｏｍａｉｎｂｔｅｅｐｅｂｃｍｅｍｏｅｗｉｅｙａｄｄｅｐｙ，ａａｉｅｗｅｎｐｏｌｅｏｒｄｌｎｅｌｔｔｔｔｈｍｅ，ｃｐｒｇｔｉｅａｌｏｉｄａｄｔｍｐｒｄｏｏｙｈｌｇｌｙｃｐｅｎａｅｅｆｉｌ
Ａｕｖｙｏｅｔｄｇｔｌｗａｅｍａｋｎｓｒｅｆｔｘｉｉａｔｒｒｉｇ
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（ｃｏｌｆｈｓｓａｄＥｅｔｎｃｎｉｅｒｇＸａｙｎｏｍａＵｎｖｒｉ，ａｙｎ１００，ＳｈｏｏｙｉｎｌｒｉＥｇｎｅｉ，ｉｎａｇＮｒｌｉｅｓｙＸｉａｇ７２０ＰｃｃｏｓｎｔｎＳａｄＰｏｉｃ，ｈｎ）ｈｍｒｖｅＣｉａｎ
Ｔｅｔｗａｅａｋｎｇａｇｒｔｍｓｂｓｄｏｈｅｔｆｒａ，ｉｇｘｔｒｒｉｌｏｉｍｈａｅｎｔｅｔｘｏｍｔｍａｅ，ｎｔｒｌｌｎｇａｅａｄＣｈｎｓｈｒｃｅｓａｕａａｕｇｎｉｅｅｃａａｔｒａｅｄｓｒｂｄｉｅａｌｈｅｒａａｔｇｓｎｉａｖｎａｅｓａａｙｅｒｅｃｅｎｄｔｉ，ｔｉｄｖａｅａｄｄｓｄａｔｇｓｉｎｌｚｄ，ｆｎｌｈｅｆｔｒｒｓａｃｓｉｎｉａｙｔｕｕｅｅｅｒｈｉｌｄｉｃｓｅｓｕｓｄ．Ｋｅｒｓ：ｄｇｔｌｗａｅｍａｋｎｙｗｏｄｉｉｔｒｒｉｇ；ｔｘｔｒｒｉｇ；ｃｐｒｇｒｔｃｉｎ；ｃｎｅｔａｔｅｔｃｔｎａｅｔｗａｅｍａｋｎｏｙｉｈｔｐｅｔｏｏｏｔｎｕｈｎｉａｉｏ

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GPU的数字水印算法实现与优化研究

基于GPU的数字水印算法实现与优化研究数字水印算法是一种保护数字版权的重要手段，通过嵌入一定的信息，可以对数字内容进行验证和鉴别，防止盗版和篡改。

GPU技术的普及和发展，为数字水印算法的实现和优化提供了广阔的空间。

本文将介绍基于GPU的数字水印算法实现与优化研究。

一、数字水印算法概述数字水印算法是一种将数据嵌入到数字信号中的技术。

数字水印可以被看做是一种秘密信号，被嵌入到原始信号的微小部分中。

水印信息可以被提取，用于鉴别原始信号的合法性，防止其被篡改或盗版。

数字水印算法可以分为两类，频域算法和空域算法。

频域算法主要是基于小波变换，将水印信息嵌入到频域系数中，而空域算法主要是基于像素变换，将水印信息嵌入到原始信号的像素中。

这两种算法各有优缺点，应根据具体情况选择。

二、基于GPU的数字水印算法实现GPU作为一种新型的并行计算平台，具有强大的计算能力和存储带宽。

基于GPU的数字水印算法实现可以充分利用其并行性，提高算法的执行效率和鲁棒性。

在实现水印嵌入和提取的过程中，需要对数据进行多次变换和计算，这些计算过程可以通过GPU加速，大大提高计算速度。

同时，GPU还可以提供大量的存储空间，使得算法可以处理更多的数据。

三、基于GPU的数字水印算法优化在基于GPU的数字水印算法实现过程中，需要进行一定的优化，以提高算法的性能和效率。

首先，需要优化数据存储和传输的方式。

可以使用GPU的共享内存和纹理内存等高速存储器，避免频繁的数据传输和内存读写，减少延迟和带宽瓶颈。

其次，可以使用CUDA编程模型，将算法分解为多个线程块和线程，进行并行计算。

可以通过动态并行调度等方法，使得GPU资源得到最大化利用，提高算法的吞吐量和并发性。

最后，需要采用一些优化技巧，如半精度浮点数运算（FP16）、常量内存、指令优化和代码重构等方法，进一步提高算法的性能和效率。

四、总结数字水印算法是一种保护数字版权的重要手段。

基于GPU的数字水印算法实现和优化研究，可以充分利用GPU的并行计算能力和高速存储器，提高算法的执行效率和鲁棒性。

基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术

基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术数字水印技术是一种能够在媒体对象中嵌入并提取出一些隐藏信息的技术。

基于离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的数字水印技术被广泛应用于数字图像和视频的版权保护和认证。

DCT变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，被广泛用于图像和视频编码中。

DCT变换通过将一幅图像分成小的块，对每个块进行频率转换，并对每个块进行量化和编码，从而压缩图像数据。

DCT变换的一个关键特性是，它对图像的频率信息进行了分解和压缩，同时具有较好的鲁棒性和容错性。

这使得DCT变换成为数字水印技术的理想工具。

SVD变换是一种将一个矩阵分解为三个矩阵乘积的方法，被广泛应用于信号处理和图像处理领域。

SVD变换将一个矩阵分解为一个正交矩阵、一个对角矩阵和一个正交矩阵的转置。

在数字水印技术中，SVD变换可以用于将一幅图像分解为一组特征向量和特征值，并在特征向量上嵌入数字水印。

1. 水印嵌入：将原始图像进行DCT变换或SVD变换，得到一组频率信息或特征值。

然后，在这组频率信息或特征值中嵌入数字水印。

嵌入的方法可以是简单的替换或修改频率信息的某些值，或者可以采用更复杂的算法，如正交化嵌入算法或可逆嵌入算法。

3. 水印验证：将提取得到的水印信息与原始水印进行比较，判断水印是否被篡改或伪造。

验证方法可以是简单的比较水印的值或相似度，也可以采用更复杂的算法，如相关性分析或统计学检验。

基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术具有一些优势和应用前景。

DCT变换和SVD 变换具有较好的鲁棒性和容错性，能够在一定程度上抵御噪声、失真和攻击。

DCT变换和SVD变换具有较高的计算效率和存储效率，适用于大规模的图像和视频处理。

基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术还可以与其他图像和视频处理技术相结合，例如数字签名、加密和压缩等，从而提供更加全面和安全的版权保护和认证方案。

基于DCT变换和SVD变换的数字水印技术也存在一些挑战和问题。

数字水印的相关算法

整个图像的平均亮度保持不变。该算法具有不易察觉性，并且对于有损压缩编码(JPEG)和一些恶意攻击处理，对于滤波，压缩和扭转等操作具有抵
抗能力。基于空间域水印方案，在图像经过几何变换或剪切后，仍能恢复水印，在追求简捷高效，但安全性要求不高的应用场合，空间域的方法得
到了广泛的应用，众多人员致力于此类算法的研究与改进。
来，以达到鲁棒性与不可见性较好的折衷；基于拼凑法而提出的一些数字
水印方法也具有一定的鲁棒性，能够经受J P E G压缩，采样等处理。基于统计的数字水印嵌入方案和纹理块映射编码方法则是空间域水
印技术的典型设计，以Patchwork算法为例，该算法随机选择N对像素点(ai，bi)，然后将每个ai点的亮度值加1，每个bi点的亮度值减1，这样
压缩域算法
基于JPEG、MPEG标准的压缩域数字水印系统不仅节省了大量的完全解码和重新编码过程，而且在数字电视广播及VOD(Video on Demand)
中有很大的实用价值。相应地，水印检测与提取也可直接在压缩域数据中进行。下面介绍一种针对MPEG．2压缩视频数据流的数字水印方案。虽然
MPEG．2数据流语法允许把用户数据加到数据流中，但是这种方案并不适合数字水印技术，因为用户数据可以简单地从数据流中去掉，同时，在10
D5{di}，121，?，k，水印是服从高斯分布的随机实数序列1jr={wi}，OI：1，?。k，那么水印的嵌入算法为di=di(1+awi)，其中常数a为尺度因子，
控制水印的添加强度。然后用新的系数做反变换得到水印图像L。该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明
显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。一个简单改进是不将水印嵌入到D C T域的低频分量上，而是嵌入到中频分量上以调节水印的

数字水印技术算法研究

水印系统的评估标准
主观评价: 主观评价是从人类视觉的角度来考虑的。要进行公平合理的评估和比较，在评估过程中就要考虑水印的可感
知性。当使用主观测试包括两个步骤：第一步：将失真的数据集按照从最好到最坏的次序排列；第二步：挑选的测试人员对每个数据集进行评定，描述所处理对象
的可感知性。
主观评价
这种评定可基于 ITU-R Rec.500 质量等级级别，表 1-1 列出了等级级别和相应的可感知性以及质量。
数字水印系统的基本原理
水印检测是水印算法中最重要步骤。一般来说，水印检测首先是进行水印提取，然后是水印判决。若将这一过程定义为解码函数 D，那么输出的可以是一个判定水印存在与否的 0-1 决策，也可以是包含各种信息的数据流，如文本、图像等(图 2-3)。
数字水印系统的基本原理
如果已知原始图像I和有版权疑问的图像I'，则水印提取及检测分别见公式 (2-3)和(2-4)。 W * = D(I′,I) (2-3)
数字水印系统的基本原理
通用的数字水印算法包含两个基本方面：水印的嵌入和水印的提取或检测。
设 I 为数字图像，W 为水印信号，K 为密码，则处理后的水印 W' 由函数 F 定义如下：
W ′ = F(I,W,K)
(2-1)
若水印所有者不希望水印被其他人知道，则函数F应该是不可逆的，如经典的DES加密算法等。这是将水印技术与加密算法结合起来的一种通用方法，目的是提高水印的可靠性、安全性和通用性。水印的嵌入过程如图 2-1 所示，设有编码函数 E，原始图像 I 和水印W'(W'由 2-1 定义)，那么水印图像表示见公式(2-2)：
数字水印系统的基本原理
其中W*为提取出的水印，K为密码，函数C做相关检测，δ为决策阈值。可取水印和原始水印的相关性[14][15 ] 来测试，计算由公式(25)可得：

(完整word版)LSB数字水印算法

一．数字水印数字水印技术数字水印技术(Digital Watermark):技术是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体(包括多媒体、文档、软件等)当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统(如视觉或听觉系统)觉察或注意到。

目前主要有两类数字水印,一类是空间数字水印,另一类是频率数字水印。

空间数字水印的典型代表是最低有效位(LSB)算法,其原理是通过修改表示数字图像的颜色或颜色分量的位平面,调整数字图像中感知不重要的像素来表达水印的信息,以达到嵌入水印的目的。

频率数字水印的典型代表是扩展频谱算法,其原理是通过时频分析,根据扩展频谱特性,在数字图像的频率域上选择那些对视觉最敏感的部分,使修改后的系数隐含数字水印的信息。

可视密码技术二．可视密码技术:可视密码技术是Naor和Shamir于1994年首次提出的,其主要特点是恢复秘密图像时不需要任何复杂的密码学计算,而是以人的视觉即可将秘密图像辨别出来。

其做法是产生n张不具有任何意义的胶片,任取其中t张胶片叠合在一起即可还原出隐藏在其中的秘密信息。

其后,人们又对该方案进行了改进和发展。

主要的改进办法办法有：使产生的n张胶片都有一定的意义,这样做更具有迷惑性;改进了相关集合的造方法;将针对黑白图像的可视秘密共享扩展到基于灰度和彩色图像的可视秘密共享。

三．数字水印（Digital Watermark或称Steganography）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。

数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。

数字水印技术源于开放的网络环境下保护多媒体版权的新型技术，它可验证数字产品的版权拥有者、识别销售商、购买者或提供关于数字产品内容的其他附加信息，并将这些信息以人眼不可见的形式嵌入在数字图像或视频序列中，用于确认数字产品的所有权和跟踪侵权行为。

除此之外，它在证据篡改鉴定，数字的分级访问，数据产品的跟踪和检测，商业视频广播和因特网数字媒体的服务付费，电子商务的认证鉴定，商务活动中的杜撰防伪等方面也具有十分广阔的应用前景。

数字图像水印算法和研究.

数字图像水印算法和研究数字图像水印算法和研究摘要随着计算机通信技术的迅速发展，多媒体存储和传输技术的进步使存储和传输数字化信息成为可能，然而，这也使盗版者能以低廉的成本复制及传播未经授权的数字产品内容。

密码学的加解密技术是保护数字产品的一种方法，它能够保护数字产品安全传输，并可作为存取控制和征收费用的手段，但它不能保证数字产品解密后的盗版问题，因此，1995年，人们提出了信息伪装技术，其中，数字水印就是近年来比较热门的数字产权保护技术。

数字水印技术属于信息安全的范畴，是信息隐藏的一个分支。

数字图像水印算法是数字水印技术研究的一个方面，具有极大的理论研究价值和应用前景，是目前学术研究的一个热点。

该文论述了数字水印的提出及研究现状；水印的基本原理和算法;最后给分析了展望关键词数字水印算法Digital Image Watermarking Algorithm and researchAbstractWith the rapid development of communication technology, multimedia storage and transmission technology to enable storage and transmission of digital information possible, however, that the pirates can make low cost of unauthorized copying and dissemination of the contents of digital products. Cryptography is the encryption and decryption technology to protect digital products in a way that it can protect the secure transmission of digital products, and Access control and as a means of charging, but it can not guarantee that the post-decryption digital piracy problem, therefore, 1995 years, the information raised camouflage technology, includingdigital watermarking is relatively popular in recent years the numberof property rights protection.Digital watermarking technology is the scope of information security is a branch of information hiding. Digital image watermarking algorithm is a study of digital watermarking technology, one Aspect of the theory of great research value and application prospect, is a hot academic research. The article discusses the proposed digital watermarking and examine the status quo; the basic principle of watermarking and algorithm; the final analysis of the outlook..Keywords Digital WatermarkingAlgorithm目录摘要 IAbstract II第1章绪论 11.1 背景 11.2 研究现状 1第2章基本原理和算法 32.1 水印技术 32.2 水印算法分类 42.2.1 空间域水印 42.2.2 变换域算法 42.2.3 压缩域算法 52.2.4 NEC算法 62.2.5 生理模型算法 6第3章水印的分类和攻击 73.1 水印的分类 73.2 水印的攻击 8第4章小波变换的灰度水印嵌入算法 104.1 水印的嵌入算法 104.2 对灰度水印图像进行二值序列化 104.3 水印嵌入的步骤 114.3.1 水印嵌入系数的产生 114.3.2 邻域平均值的获得方法 114.3.3 水印嵌入的具体步骤 114.4 水印的提取及分析 124.4.1 水印数据的提取 124.4.2 嵌入水印后图像与原图像的灰度值对比 13 4.5 抗攻击性的测试 134.5.1 剪切攻击 134.5.2 图像灰度值调整攻击 144.5.3 JEPG压缩攻击 14第5章水印的主要应用领域 15第6章结论 16致谢 17参考文献 18第1章绪论1.1 背景近年来，数字化技术和Internet的飞速发展，在最大限度地拓宽权利人利益范围的同时，也带来了版权保护的危机。

数字水印实验报告

数字水印实验报告数字水印实验报告王菲飞根据数字水印的嵌入方式一般分为空间域和变换域方法两大类，前者通过改变某些像素的灰度值，后者则是通过改变图像变换域的一些系数值来隐藏信息。

DCT变换域数字水印是目前研究最多的一种数字水印，它具有鲁棒性强、隐蔽性好的特点。

其主要思想是水印信号应该嵌入在频谱空间数据中人类感觉最重要的部分，这种重要部分就是低频分量。

本文主要研究DCT变换域数字水印技术。

实验过程：使用图像：lena.bmp，8位灰度，尺寸为256256。

嵌入的水印图像：watermark.bmp，二值图像，3232根据资料，在数字水印系统中有两种常用的嵌入公式，分别为加性嵌入和乘性嵌入方式其中，，分别代表载体图像和嵌入水印的图像像素；为水印信号分量，；为嵌入强度因子。

为了保证在水印不可见的前提下，尽可能的提高嵌入水印的强度，取值的选择必须考虑嵌入载体的性质和视觉系统的特性。

本实验选用后者——乘性嵌入。

嵌入水印，提取水印M文件如下，定义watermark函数function [result]=watermark( input, Alpha )infile = imread(input);[size,sizeY,bitplane] = size(infile);block = 8;blocknum = size / block;blockYnum = sizeY / block;D1 = zeros(size,sizeY);infilegray = rgb2gray(infile);subplot(2,3,1);imshow(infilegray);title(#;Orinal image#;); mark=imread(#;wang.tif#;);subplot(2,3,2);imshow(mark);title(#;Watermark#;);for m = 1 : blocknumfor n = 1 : blockYnum= (m - 1)block + 1;y = (n - 1)block + 1;dctblock1 = infilegray(:+block-1,y:y+block-1);dctblock1 = dct2(dctblock1);dctblock1(1,1) = dctblock1(1,1)(1 + Alphamark(m,n));dctblock1 = idct2(dctblock1);D1(:+block-1,y:y+block-1) = dctblock1;endendsubplot(2,3,3);imshow(D1,[]);title(#;vit; = vi(1 + ai)#;);result=D1;end提取水印代码function [ result ] = eactwatermark(bfile,lfile)[size,sizeY] = size(bfile);block = 8;blocknum = size / block;blockYnum = sizeY / block;result=zeros(blocknum,blockYnum);for p = 1: blocknumfor q = 1: blockYnum= (p - 1)8 + 1; y = ( q -1 )8 + 1;if ( lfile(,y) - bfile(,y)) > 0result(p , q) = 1;elseresult(p , q) = 0;endendendfigure; imshow(result,[]); title(#;提取出的水印#;);end分别取0.0003,0.03,0.3时，嵌入水印和提取水印显示如下。

图像处理中的数字水印算法综述

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。

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几种常用的数字水印算法研究
摘要：随着数字信息化时代的到来，多媒体信息世界丰富多彩，人们开始注意对多媒体数据进行保护，如是“数字水印”的概念就此产生了。

本文主要对dct数字水印算法和dwt数字水印算法这两种两种典型的水印算法进行了分析研究。

关键词：数字水印；dct数字水印算法；dwt数字水印算法
中图分类号：tp309.7 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）19-0000-02
数字水印技术是国际上出现的最新的一门信息隐藏技术。

数字水印在鉴别真伪、标识隐藏、隐蔽通信、身份认证等方面具有非常重要的应用价值。

按隐藏位置划分，我们可以将数字水印划分为频域、时/频域、时/空域和时间/尺度域数字水印几类。

其中时/空域数字水印是采用空间域算法直接在信号空间加载水印信息；频域数字水印是用变换域算法在dct变换域上隐藏水印信息；时/频域以及时间/尺度域数字水印则也是采用变换域算法分别在时/频变换
域与小波变换域上隐藏水印信息。

下面对两种典型的水印算法进行了分析，除特别指明外，这些算法主要针对图像数据。

1 dct数字水印算法
dct变换是在最小均方差条件下得到的比较好的的变换。

由于dft变换要对n点像素做周期延伸处理，所以在周期的位置点处通常会加入一个突变，这就是说将会导致比较大的高频系数出现，也就是能量不能在低频区域得到比较充分的集中。

而dct变换相当于
对2n点做dft变换处理，它是先把最初的n点像素进行偶对称扩展处理后再做周期拓展，所以在边界处没有出现突变，能量能够更加集中。

另外，它有固定基，它的性能与k-l变换最接近，因而它是变换域算法的主流算法，如今有3个国际编码标准都选取了dct 变换算法。

当然，必须说明的是，均方差并不是最好的失真判断指标，只是由于它简单才被广泛采用。

二维dct变换的数字水印技术原理是：首先把原始图像划分成n*n的像素块，然后挨着对n*n的每一个像素块进行dct变换处理。

因为绝大部分图像的高频带分量比较小，对应于图像高频带的分量的系数通常趋近于0，同时人眼对图像高频带部分的失真敏感度很低，因而能够对图像高频部分进行更加粗糙的量化处理。

所以，传输变换系数的数码率与传送图像像素的数码率相比要小很多。

到达接收端以后通过反向dct变换回到原始状态，也许会有一定程度的失真现象，但是人眼还是可以接受的。

n*n像素矩阵i（i，j）的二维dct变换定义如下：
基于dct变换域的数字水印特点如下：
在基于dct的变换域编码过程中，原始图像是先经过分块（例如8×8）后再做dct变换，这种变换是不是全局性的，仅仅反映了原始图像数据的某一部分信息。

当然也能够针对整个图像的特点，不过计算速度与分块dct相比要慢。

原始图像在经过dct变换以后，得到的dct变换图像具有以下三个特点，：
（1）从直方图统计的意义上系数的值都是取的零值附近的值，
浮动的范围很小，这就说明只需要用比较小的量化的比特位数就可以表示dct的系数。

（2）经过dct变换操作以后，图像能量都在图像的低频部分分布着，也就是说dct图像中不为0的系数大部分都集中在一起，所以编码效率非常高。

（3）原图像块的精细构成没有得到保留，从中不能反映原图像块的边界和图像轮廓等信息，这一点是由于图像dct在处理图像局部性方面有所欠缺造成的。

如下左图1-1是进行dct变换处理后的系数图，图1-2为初始图像。

用几条线划分出图像的低频带、中频带以及高频带分别所在的区域。

可以明显的看出，原始图像在进行dct变换处理以后的绝大部分参数趋近于0，仅仅在左上角的低频带区域有比较大的数值，中频带区域的参数值相对来说比较小，然而绝大部分高频带的参数值很小，已经趋近于0。

2 dwt数字水印算法
小波作为图像压缩标准的一个重要技术，以及成为研究的重点和热点，而小波包分析与小波分析相比能够为信号提供更精确的分析方法，两者具有各自的特点。

具体介绍如下。

2.1 在小波变换域上加入数字水印有如下几个方面的优点
（1）能够对由jpeg有损压缩而造成的水印消失现象起到防止作用。

（2）能够采用在信号源编码方面对基于人眼视觉特性的图像失真研究成果来控制水印的嵌入强度和嵌入位置。

（3）能够实现在
图像的压缩区域直接嵌入水印信号。

（4）通过多分辨率的分析，能够在不需要整幅图像的情况下进行水印信息的验证操作。

（5）比较充分的考虑人眼的视觉特性hvs。

2.2 离散dwt、小波包分析理论包括
（1）dwt空间频率分析。

假设h 为高通滤波器，h 为低通滤波器，初始信号所占的总频率带为（0，），那么进行一级分解操作后，原始频率带被划分为低频带（0，/2）和高频带（/2，）。

接着对低频带进行同样的二级分解操作，如此反复下去。

（2）离散dwt的定义。

小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师j.morlet在1974年首先提出的。

离散小波是将连续小波进行离散化处理后得到的，假设任意函数x（t）的小波变换为w（a，b），其中a，b为尺度参数，为小波函数，现在将a，b，t 都进行离散化处理，令，i>0，i为整数；，t 为采样时间的间隔。

则小波函数序列可以表示为。

任意函数x（t）的离散化小波变换可表示为：.
（3）图像的小波分解与重构。

以小波分解为基础的多分辨率分析对图像能够做比较有效的时域和频域分解，图像在进行小波分解操作以后，进行一级分解以后能够得到四个频率子带，分别是低频带、水平带以及垂直与对角线子带。

进行第二级分解以后就把低频带进一步分解成同上的四个频率子带，如下图2-7所示是将原始图像信号经过三级分解以后的分解示意图。

dwt水印算法主要是通过采用控制与量化的处理方式，把水印信
息嵌入到原始图像信号的低频部分，然后利用量化步长和低频域的平均幅度值来做提取水印操作，这种算法不需要初始图像的参与。

参考文献
[1]刘运杰，周立俭，李俊伟等.一种基于dct数字水印新算法[j].电脑知识与技术，2011，07（26）：6494-6496.
[2]周逢朝，檀结庆.一种基于视觉模型的dwt数字水印技术[j].合肥工业大学学报（自然科学版），2004，27（8）：874-877.。