图像数字水印技术研究综述
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。
医疗图像数字水印技术的研究与应用实现
医疗图像数字水印技术的研究与应用实现摘要：随着医疗图像的广泛使用，确保图像的安全性和完整性变得尤为重要。
为了解决这一问题，数字水印技术被应用于医疗图像的保护和认证。
本文从数字水印技术的原理和分类入手，综述了医疗图像数字水印技术的研究进展，并探讨了其在医疗图像中的应用实现。
1. 引言近年来，医疗图像在医学诊断和研究中起着越来越重要的作用。
然而，由于医疗图像的复制和篡改易于实施，导致图像的安全性和完整性备受关注。
数字水印技术作为一种常用的图像认证和保护手段，被广泛应用于医疗图像领域。
本文将对医疗图像数字水印技术的研究与应用实现进行探讨。
2. 数字水印技术的原理与分类2.1 数字水印技术的原理数字水印技术在医疗图像中的应用是基于其原理：将一种信息嵌入原始图像中，以实现图像的认证、完整性验证和防篡改等目的。
数字水印技术可分为可见水印和不可见水印两种类型。
可见水印常用于版权保护和图像认证，而不可见水印则用于医疗图像的隐私保护和安全认证。
2.2 数字水印技术的分类根据数字水印嵌入的方式和应用场景，数字水印技术可分为空域水印和频域水印。
空域水印指在图像像素域嵌入水印信息的技术，常用的方法有修改最低有效比特（LSB）和有损压缩等。
频域水印则是将水印嵌入到图像的频域中，常用的方法有离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）等。
3. 医疗图像数字水印技术的研究进展3.1 图像的认证与完整性验证数字水印技术可用于医疗图像的认证和完整性验证，以防止图像被不良操作篡改。
研究人员通过在医疗图像中嵌入数字水印，并使用相应的解水印算法进行解密，来验证图像的完整性和真实性。
例如，研究者使用基于LSB的空域水印技术嵌入数字水印，然后通过提取水印信息来验证图像的完整性。
3.2 隐私保护与信息安全医疗图像中包含大量的敏感信息，如病人姓名、病历号等。
数字水印技术的应用可实现医疗图像的隐私保护和信息安全。
研究人员通过在医疗图像中嵌入不可见水印，将敏感信息隐藏于图像中，以防止未经授权的访问和篡改。
数字图像水印技术的研究与应用
数字图像水印技术的研究与应用随着数字信息技术的发展，数字图像的使用越来越广泛，如何保护这些数字图像的版权成为了一个重要问题。
而数字图像水印技术的出现，极大地提升了数字图像版权保护的水平。
数字图像水印技术可以在图片中嵌入信息，不影响原有图片的视觉效果，但可以在未经授权的情况下，验证图片的版权信息。
本文将介绍数字图像水印技术的研究现状和应用。
一、数字图像水印技术的研究数字图像水印技术的研究主要涉及两个方面：水印的嵌入和水印的提取。
1. 水印的嵌入水印的嵌入是将信息嵌入到原始图像中的过程。
常用的方法有频域水印嵌入和空间域水印嵌入。
频域水印嵌入是将水印嵌入到图像的频域中，比如通过傅里叶变换得到的频谱图，这种方法不会对原始图像造成明显的失真。
空间域水印嵌入则是将水印嵌入到原始图像的像素中，这种方法与伪装技术有些相似。
2. 水印的提取水印的提取是指从一张带有水印的图像中提取出水印信息的过程。
提取水印的方法有很多，其中最常用的是相关性检测法和最大似然估计法。
相关性检测法是通过计算水印模板与可能包含水印的图像区域之间的相关性大小，来判断是否存在水印。
最大似然估计法则是根据水印嵌入时使用的嵌入密度函数和水印提取时使用的提取密度函数，通过最大化似然函数值的方法来提取水印。
相比于核密度估计法和小波域水印检测法，最大似然估计法具有更好的性能。
二、数字图像水印技术的应用数字图像水印技术在版权保护方面有着广泛的应用，下面将介绍几个常用的应用场景。
1. 图片版权保护数字图像水印技术可以嵌入版权信息，例如作者姓名、创作日期等，以确保图片的版权不被侵犯。
当出现盗版侵权情况时，可以通过提取水印信息来维护自己的合法权益。
2. 数字证书防伪数字证书的防伪是非常重要的，一旦被伪造，就会造成巨大的损失。
数字图像水印技术可以将证书的信息嵌入到图片中，并且提供了比较精确的提取方法，这在数字证书防伪中有着广泛的应用。
3. 图像身份验证在网络安全领域，识别图像是否合法是非常重要的一项任务。
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) 。
基于图像处理的数字水印技术研究与应用
基于图像处理的数字水印技术研究与应用数字水印技术是一种将信息嵌入到数字媒体数据中的技术，可以用于版权保护、身份认证、数据完整性验证等方面。
基于图像处理的数字水印技术是数字水印技术中的一个重要分支，它主要应用于图像领域。
本文将对基于图像处理的数字水印技术进行研究与应用的相关内容进行探讨。
首先，我们来介绍一下数字水印技术的基本原理。
数字水印技术通过嵌入一段密钥信息到原始图像中，使得这段信息在视觉上不可察觉。
在数字图像处理中，通常将水印嵌入到图像的频域中，因为频域更加灵敏于人眼。
嵌入水印需要将原始图像进行一系列变换，比如离散余弦变换（DCT）或离散小波变换（DWT），然后将水印信息通过一定的算法嵌入到变换域中。
嵌入完毕后，再通过逆变换，将嵌入了水印信息的图像恢复回原始图像。
基于图像处理的数字水印技术的研究主要包括以下几个方面：水印嵌入算法、水印提取算法、水印检测算法和鲁棒性改善算法。
首先，水印嵌入算法是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。
嵌入算法需要考虑到两个重要因素：水印的容量和图像质量的保持。
水印的容量越大，可以携带的信息量也就越多，但是这可能会造成图像质量的降低。
因此，如何在保持图像质量的前提下提高水印容量是一个常见的需求。
目前，常用的嵌入算法有基于块的嵌入算法和基于像素的嵌入算法。
前者将图像划分为多个块，然后在每个块中嵌入水印信息；后者则是直接修改图像的像素值来嵌入水印信息。
此外，还有一些改进的算法，如基于可见体模型（VQM）的水印嵌入算法和基于多层次的嵌入算法等。
其次，水印提取算法是将嵌入在图像中的水印信息提取出来的过程。
提取算法需要针对嵌入算法的特点进行设计。
一种常见的提取算法是使用嵌入算法的逆过程进行提取，即首先进行逆变换，将包含水印信息的图像恢复到嵌入前的状态，然后通过一系列操作将水印信息提取出来。
此外，还有一些改进的算法，如基于模板匹配的水印提取算法和基于自适应滤波的水印提取算法等。
第三，水印检测算法是判断图像中是否包含水印信息的过程。
基于图像处理技术的数字水印技术研究
基于图像处理技术的数字水印技术研究第一章：绪论数字水印技术是目前广泛应用于信息安全保障的一种技术，它可以在数字媒体中嵌入一些难以感知的信息，如数字签名、版权信息等，以提高该数字媒体的安全性和可靠性。
图像处理技术在数字水印技术中发挥着重要的作用，可以对媒体进行处理，嵌入水印以及检测水印的存在。
因此，基于图像处理技术的数字水印技术研究不仅具有理论价值，而且具有重要应用前景。
本文将介绍数字水印技术的基本原理、水印嵌入和检测技术的研究现状，以及基于图像处理技术的数字水印技术相关算法。
第二章：数字水印技术基本原理数字水印技术是在数字媒体中嵌入一些难以感知的信息，以提高该数字媒体的安全性和可靠性。
数字水印分为可见水印和不可见水印。
可见水印是公开的，图像处理软件可以很容易地从图像中提取水印。
而不可见水印是隐蔽的，需要特定的技术才能提取出来。
数字水印主要由两部分组成：水印信息以及水印嵌入位置。
水印信息通常采用数字编码的方式储存，包括数字签名、版权信息等等。
而水印嵌入位置则是需要特定的图像处理算法来确定的。
数字水印的基本原理是利用媒体的特有的图像和音频信息等先验知识，在保持媒体原始信息不变的基础上，将数字信息以一种无法被感知到的方式嵌入到媒体中，达到信息的保护和认证等目的。
第三章：数字水印嵌入和检测技术研究现状数字水印嵌入和检测技术主要有以下几种方法：1.变换域方法：利用傅里叶变换、小波变换等对媒体进行变换，再将水印信息嵌入到变换域中。
2.空域方法：直接在媒体数据中插入水印信息。
3.混沌方法：利用混沌理论与数字水印相结合，使水印信息更难被检测出。
4.量化方法：通过对媒体数据进行小幅的量化变化来嵌入水印信息。
数字水印检测的方法可以分为两种：基于非线性的检测方法和基于线性的检测方法。
其中基于非线性的检测方法包括人工神经网络、遗传算法等，基于线性的检测方法包括小波变换、傅里叶变换等。
目前数字水印技术已经在许多领域得到了广泛应用，如数字版权保护、医学图像处理、军事保密等领域都有相关应用。
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数字图像水印技术是一种在数字图像中加入隐藏信息的处理方式。
数字图像水印技术依靠合适的算法和有效的加密手段，可以对数字媒体进行保护。
目前，基于深度学习的数字图像水印技术逐渐崭露头角，成为数字媒体领域的研究热点。
本文将深入探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究现状和未来发展趋势。
一、基于深度学习的数字图像水印技术1、数字图像水印的发展历史数字图像水印技术的研究历史可以追溯到20世纪90年代。
早期的数字图像水印技术主要依靠直方图均衡化、变换域处理和嵌入算法等方式实现。
但是，这些技术存在着许多限制，比如鲁棒性不足、容易受到攻击等，因此在数字媒体应用中难以得到广泛的应用。
2、基于深度学习的数字图像水印技术的优势基于深度学习的数字图像水印技术相比较传统技术，解决了传统技术的很多限制，同时拥有更高的安全性、鲁棒性和适用性。
基于深度学习的数字图像水印技术可以通过卷积神经网络学习和提取图像中的高维特征，从而更好地保护数字媒体的版权和隐私。
同时，基于深度学习的数字图像水印技术能够有效地抵御恶意攻击，保证数字媒体在传输和存储过程中的完整性和安全性。
二、基于深度学习的数字图像水印技术研究现状1、卷积神经网络卷积神经网络是基于深度学习的数字图像水印技术中比较常用的一种算法。
卷积神经网络可以在保证传输和存储过程中图像质量的同时，有效地提取和隐藏水印信息。
此外，卷积神经网络还可以通过学习对不同形态的攻击进行适应，防止恶意攻击，保证水印的安全性。
2、GAN生成对抗网络(GAN)是一种利用生成器和判别器互相对抗的深度学习技术。
生成对抗网络可以用于数字图像水印技术中，通过生成和隐藏水印信息，提高鲁棒性和安全性。
生成对抗网络可以通过生成器来对数字图像进行水印隐藏，同时通过判别器对数据进行较为准确的分类，从而提高水印的安全性。
三、基于深度学习的数字图像水印技术未来发展趋势1、多模态数字媒体水印技术的研究随着数字媒体的快速发展，多模态数字媒体水印技术逐渐成为数字媒体领域中的研究热点。
数字图像水印技术研究与应用分析
数字图像水印技术研究与应用分析随着数字技术的迅猛发展，图像在我们的生活中的应用越来越广泛。
然而，在数字化的时代，图像的一致性和真实性成为了一个严峻的问题。
为了保护图像的版权和完整性，数字图像水印技术应运而生。
本文将重点讨论数字图像水印技术以及其在不同领域的应用。
首先，让我们了解一下数字图像水印技术的基本原理。
数字图像水印是将可见或不可见的信息嵌入到一个图像中，以达到保护图像版权或完整性的目的。
嵌入水印的过程包括两个主要步骤：水印嵌入和水印提取。
水印嵌入是将水印信息通过一定的算法嵌入到原始图像中，而水印提取则是通过相应的算法从带有水印的图像中提取出水印信息。
在数字图像水印技术的研究中，有几个关键问题需要解决。
首先是水印的可见性。
可见水印是指在水印嵌入后能够直观地看到水印的存在，而不可见水印则是指水印嵌入后无法通过肉眼观察到的水印。
两者的选择取决于具体的应用需求。
例如，在图像版权保护领域，一般会选择不可见水印，以保护原始图像的视觉质量。
其次是水印的鲁棒性。
鲁棒性是指水印在经过一些针对图像的编辑操作后，仍然能够被准确提取出来。
这些编辑操作包括压缩、旋转、裁剪等。
在实际应用中，数字图像经常会经历这些操作，因此保持水印的鲁棒性是非常重要的。
数字图像水印技术已经在各个领域得到了广泛的应用。
其中，数字版权保护是其中之一。
在互联网时代，盗版问题成为了摆在版权方面前的一个巨大难题。
通过嵌入数字水印，版权方可以追踪和管理自己的图像，有效减少盗版行为。
此外，数字图像水印技术还在信息认证领域发挥着重要作用。
在数字身份认证过程中，手持身份证照片的人员可以通过数字图像水印进行验证。
数字水印技术可以将身份信息嵌入到照片中，使得证件的真实性得到了可靠保证。
在医学领域，数字图像水印技术也有着广泛的应用。
医学图像水印的嵌入和提取可以用于图像的认证和源追踪。
这对于确保医学图像的可靠性和准确性是至关重要的。
尽管数字图像水印技术在实际应用中有诸多优势，但仍然存在一些挑战。
数字图像处理技术在图像水印中的应用研究
数字图像处理技术在图像水印中的应用研究随着数字图像技术的不断发展，图像的保护需求越来越重要，而数字图像水印技术作为一种图像保护手段，已成为当前研究的热点。
数字图像水印技术是指将隐蔽信息嵌入到源图像中，可以用于版权保护、安全传输等方面。
数字图像处理技术在图像水印中的应用有很多，本文将从数字图像水印的原理、数字图像处理技术在水印中的应用、数字水印的脆弱性和数字图像水印的前景等方面进行探讨。
一、数字图像水印的原理数字图像水印技术是将一个密钥信息嵌入到源图像中，形成一个标记，然后将标记隐蔽在源图像中。
该标记具有高度的不可见性和鲁棒性，因此预防了篡改攻击，可以保护原图像的版权。
数字图像水印的原理可以分为一般水印、方案水印和同步水印三种类型。
一般水印是指通过嵌入的密钥信息来进行数字水印的制作，这种水印容易受到攻击和修改。
方案水印是通过制定一种特定的算法来进行图像水印制作，这种水印的优势在于抗攻击性强。
同步水印是加密和解密过程中用到多个密钥进行生成和解密操作的一种数字图像水印技术，主要应用于版权保护。
二、数字图像处理技术在水印中的应用数字图像处理技术是实现数字水印嵌入与提取的重要手段，其使用非常广泛，几乎所有的数字水印算法中都包含有数字图像处理技术应用。
其中，空间域技术、变换域技术和脆弱水印技术均起到了重要的作用。
在空间域技术中，最常用的技术是利用LSB法对原始数据进行替换和修改；在变换域技术中，DCT、DWT、FFT和Harr变换是常见的数字图像处理方法，它们可以提取出数字水印信息，这些应用广泛的变换域技术是基于数字信号处理原理的，可以提高数字水印的鲁棒性和不可见性。
其中，DWT具有较高的应用价值，由于其多分辨率特性，可以实现对数据的多级处理，达到更加优秀的图像保护效果。
而在脆弱水印技术中，利用人眼视觉系统的特性和数字图像处理技术，通过对水印图像在不同场景下提取、认证和检测，达到更加优秀的图像保护效果。
三、数字水印的脆弱性数字水印技术作为一种图像保护手段，可以很好的应对大多数的攻击和修改，但是一些高级的篡改手段可以破解当前基于数字图像水印技术的保护手段。
数字水印技术综述
数字水印技术综述数字水印技术综述数字水印技术是一种安全、可靠和高效的数据保护技术，可以将接收方或发送方的隐私状态嵌入到数字图像、声音、文本以及其他信息媒介中，以为数据赋予更大的安全保护。
数字水印技术的研究主要包括以下几个方面：一、数字水印的概念数字水印（Digital Watermark）指按一定算法将相关信息（如版权标识、用户标识、发送者鉴别和跟踪、溯源信息等）嵌入到数据的安全技术。
它的特点是经过处理的数据可以在±10% 的抗压缩层次上保护发送者的隐私。
二、数字水印的编码数字水印的编码分为无损和有损两种。
无损编码以把最少重要的数据编码为最少的数字水印，能够保证原始图像的完整性和清晰度；而有损编码可以在此基础上进行改善，能够有效地降低图像的质量。
三、数字水印的抗处理数字水印技术抗处理能力强，即便在经过处理和压缩后，数字水印仍可以保护隐私。
常用的抗处理技术有多种，包括：图像旋转、裁剪和变换；图像压缩和缩放；区域改变和图像调整；添加高斯噪声；采用抗平均处理；伪随机序列编码器，以及加密算法等处理技术。
四、数字水印的容错性数字水印的容错性关键在于它可以抵抗瑕疵的穿插，因此容错性是数字水印技术的重要指标。
容错性越好，表明数字水印技术在瑕疵干扰下也能够正确识别、提取和解码出原有信息，可以确保数据传输的安全性。
五、数字水印的应用1.音频保护技术：音频数字水印技术是一种将音频源的版权声明、接收者的身份标识、发送者的鉴别和跟踪等隐私信息融入到数字音频信号的技术，广泛应用于音乐版权保护、发行保护、音乐质量检测、网络盗版监控等方面。
2.防御机制：利用数字水印技术可以检测出网络文本篡改、文件拷贝、网络软件非法传播等滥用行为，并采取有效的防御措施。
3.内容审查：数字水印技术还可以用于网络节点的内容过滤，比如过滤垃圾邮件、查找恐怖主义信息等。
4.电子商务：数字水印技术可以充分保护电子交易的有效性，在完成交易后，发送方可以把商品、令牌等信息嵌入到交易文本，以核实收款方的真实性。
图像数字水印技术研究综述
图像数字水印技术研究综述作者：王文娟来源：《电脑知识与技术》2008年第36期摘要：从数字水印的系统模型入手，对多种数字水印算法的精髓思想进行研究综述和对比分析。
其中包括LSB算法、Patchwork算法等空间域数字水印算法，DCT、DFT、DWT及其各自衍生发展出的多种频率域数字水印算法，还有基于向量机的数字水印算法和基于跳频技术的数字水印算法。
指出了各种算法的特点和适用范围。
关键词：数字水印；图像；版权保护；空间域；频率域中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)36-2742-03Summary on Image Watermarking TechnologyWANG Wen-juan(School of Information, Capital University of Economic and Business, Beijing 100026, China)Abstract: Start with Digital Watermarking system model, summary and analysis the essence of many digital watermarking methods. Including the space domain digital watermarking algorithm such as the LSB algorithm, and the Patchwork algorithms , frequency domain digital watermarking algorithm such as DCT, DFT, DWT and their derivatives. There are digital watermarking algorithm based on the vector machines and digital watermarking algorithm based on frequency-hopping technology. At last point out the various features of the algorithm and its application.Key words: watermarking; image; copyright; space domain; frequency domain1 引言数字水印是解决多媒体信息的版权保护难题的一种技术，它是指利用数字作品中普遍存在的冗余数据和随机性，把版权信息等内容的数据（水印）嵌人到数字作品中，通过从加了水印的数字作品中检测或提取水印（有关版权的信息），从而起到保护数字作品版权的一种技术。
数字图像水印技术研究
数字图像水印技术研究数字图像水印技术是一种将信息隐藏在数字图像中的技术，它的目的是为了保护数字图像的版权和真实性。
随着数字图像的广泛应用，数字图像水印技术得到了越来越广泛的应用。
本篇文章将重点介绍数字图像水印技术的相关概念、分类、常用算法及其应用。
一、数字图像水印技术的基本概念数字图像水印技术，就是在数字图像中嵌入特定的信息，包括但不限于文字、图形、数字等，通过一定的算法加密这些信息，使其无法被破解。
这些信息的加入可以是无感知的，即不影响图片原本的质量，也可以是有感知的，例如意识到有水印的存在。
数字图像水印技术主要分为有损和无损两种，其中无损水印技术在一定程度上保护原始数字图像的信息准确度，而有损水印技术则更适于低码率数据挖掘、多媒体交换以及在互联网上传输和存储。
二、数字图像水印技术的分类数字图像水印技术根据嵌入时机可以分为盲水印技术和非盲水印技术，其中盲水印技术不需要原始图像就可以提取出水印信息，而非盲水印技术需要原始图像才能提取出水印信息。
根据水印嵌入方式，数字图像水印技术可以分为频域水印技术和空域水印技术。
频域水印技术即将水印嵌入到原始图像的频率域，常用的有离散余弦变换（DCT）水印技术和离散小波变换（DWT）水印技术。
空域水印技术则将水印嵌入到原始图像的空间域内，例如LSB嵌入技术和图像直方图嵌入技术等。
三、数字图像水印技术的常用算法1. 盲水印算法盲水印算法是一种不需要原始图像就能提取水印的算法，常见的有奇偶数调制算法和小波域局部最小值算法，其中小波域局部最小值算法是一种高容量和高鲁棒性的盲水印算法。
2. DCT水印算法DCT水印算法是一种将水印信息嵌入原始图像灰度频谱中的方法，它的特点是水印信息具有较高的嵌入容量和良好的视觉效果。
常见的DCT算法有LSB和刀刃水印算法。
3. DWT水印算法DWT水印算法是一种将水印信息嵌入原始图像的小波频谱中的方法，它的特点是具有较好的抗JPEG压缩能力和较高的嵌入容量。
数字图像水印技术的研究与应用
数字图像水印技术的研究与应用摘要：随着数字图像的广泛应用和网络的普及，图像的权益保护问题日益突出。
数字图像水印技术因其不可见性和不易伪造的特点，成为图像信息安全领域的重要技术之一。
本文将介绍数字图像水印技术的研究现状，以及其在版权保护、身份认证和内容鉴别等方面的应用。
一、引言随着互联网的发展，数字图像的传播和复制变得极为容易。
数字图像作为一种重要的信息载体，其版权保护问题越来越受到重视。
数字图像水印技术应运而生，它能够保护数字图像的版权，防止盗版和未授权复制。
数字图像水印技术也被广泛应用于身份认证、内容鉴别等领域。
二、数字图像水印技术的研究现状数字图像水印技术是指将一段特殊的信息嵌入到数字图像中，嵌入后的数字图像外观上几乎无法察觉到水印的存在。
数字图像水印技术主要包括可见水印和不可见水印两种类型。
可见水印是指在数字图像的明显位置插入一段可见的信息，用于标识图像的版权信息和归属等。
可见水印一般采用文字、图形和标识等形式，以增加图像的可信度和直观性。
可见水印技术研究的重点在于如何在不损坏图像质量的前提下，准确嵌入水印信息，并保证水印信息的可见性。
不可见水印是指将一段特殊的信息嵌入到数字图像中，但肉眼基本不可察觉到水印的存在。
不可见水印的主要应用场景是版权保护和身份认证。
不可见水印技术的研究重点在于保证水印的不可见性和抗攻击性。
目前常见的不可见水印技术有频域水印技术、空域水印技术和混沌水印技术等。
三、数字图像水印技术的应用3.1 版权保护数字图像水印技术在版权保护方面的应用是最为广泛和重要的。
通过将版权信息嵌入到数字图像中，可以有效地保护原始图像的版权，防止未授权的复制和盗版。
数字图像水印技术在版权保护方面的应用主要包括图像的数字签名、图像的溯源和盗版的追踪等。
3.2 身份认证数字图像水印技术在身份认证方面也有着重要的应用。
在一些需要对身份进行认证的场合，如电子身份证、医疗影像鉴定等，通过嵌入隐藏水印的方式可以进行身份的确认和验证。
基于图像处理技术的数字水印技术研究
基于图像处理技术的数字水印技术研究随着网络技术的不断发展，我们的世界变得越来越数字化。
数字化的优势之一是方便和快速的信息交流，但这也让数字信息的保护和安全成为了人们关注的一个重要问题。
数字水印技术则是一种重要的解决方案，它不仅可以保护数字信息的版权和安全，还可以帮助检测和防止盗版、篡改、伪造等行为。
本文将介绍基于图像处理技术的数字水印技术的研究现状和发展趋势。
一、数字水印技术简介数字水印技术是一种将信息嵌入到数字信号中的技术。
数字水印可以是文本、数字、图像、音频等形式，它们通过特殊的加密和解密技术嵌入和提取，使得数字信息不可逆地与数字信号进行融合，从而实现数字信息的保护和安全。
数字水印技术广泛应用于数字图像、音频、视频等领域，其中数字图像的水印技术是最为成熟和应用最广泛的。
数字图像水印是用一幅水印图像嵌入到原始图像中，从而形成一个带有水印的图像。
嵌入的过程称为水印嵌入，提取过程称为水印提取。
数字水印技术不仅可以保护数字图像的版权和安全，还可以用于数字图像的认证和鉴别。
数字水印技术有很多种，其中基于图像处理技术的数字水印技术是最常见的。
在数字水印技术中，主要包括两个方面的问题：一是数字水印的嵌入方法，二是数字水印的提取方法。
这两个方面的研究直接影响到数字水印技术的效果和应用。
目前，数字水印技术已经取得了很大的发展和应用，但仍然存在一些问题和挑战，例如：水印容量、水印强度、抵抗攻击等。
二、数字水印技术的研究进展近年来，基于图像处理技术的数字水印技术取得了很大的进展和应用。
研究人员提出了许多新的数字水印算法和技术，其中比较有代表性的有以下几种。
1. 盲水印技术盲水印技术是指在不需要原始图像的情况下，可以提取出数字水印的一种技术。
这种技术可以使得数字水印嵌入更加方便和灵活，也可以提高数字水印抵抗攻击的能力。
目前，盲水印技术已经成为数字水印技术研究的一个热点。
2. 多水印技术多水印技术是指在同一幅图像上嵌入多个水印的技术。
数字图像水印技术研究及应用分析
数字图像水印技术研究及应用分析数字图像水印技术是一种将信息嵌入到数字图像中的技术，以保证信息的安全性和可追溯性。
这种技术已经广泛应用于安全印刷、电子版权保护、图像鉴别等领域。
本文将对数字图像水印技术的应用进行分析，并探讨其未来发展趋势。
数字图像水印技术的原理数字图像水印技术本质上是一种信息隐藏技术，其原理是将信息嵌入到连续信号中，使得原始图像的外观没有变化，但是可以通过解码技术提取出嵌入的信息。
数字图像水印技术可以分为频域和空域两种。
频域数字水印技术是基于图像变换的，主要是通过变换方法把数字水印嵌入到图像频域的某些系数中，具有鲁棒性和不可见性。
空域数字水印技术是基于图像原始像素的，主要是通过调整图像像素的灰度值来嵌入数字水印，具有简单易实现、不需要图像变换等特点。
数字图像水印技术的应用数字图像水印技术的应用主要包括信息安全、版权保护和鉴别。
在信息安全领域，数字图像水印技术可以用于防止信息泄漏和篡改，比如将重要的财务报表、商业机密等信息加密嵌入到数字图像中，保证信息被泄密或者篡改后还能被追踪和确定主体责任。
在版权保护方面，数字图像水印技术可以帮助版权人对自己的作品进行有效的防抄袭和监控。
同时，可以通过数字水印的加密技术，对作品实现有效管理和检索。
在鉴别方面，数字图像水印技术可以用于防伪溯源和图像识别，比如防伪标签、二维码、身份证等。
数字图像水印技术未来发展趋势随着移动支付、智能设备的普及和网络安全技术的不断提高，数字图像水印技术的未来发展具有广阔的前景。
未来数字图像水印技术的应用将会更加广泛和丰富。
比如，在智能化商业领域，数字图像水印技术可以实现无人便利店的识别与支付；在智能文创领域，数字图像水印技术可以嵌入智能互动信息，实现文创产品的智能互动展示和销售。
未来数字图像水印技术的研究应该更注重技术的可解释性和智能化发展，实现数字鉴别的自主性和可扩展性。
同时，应该也重视数字水印的技术标准和规范的建立，引导数字水印技术的良性发展。
数字图像水印技术综述
高技术通讯2021年第31卷第2期：148-162doi:10.3772/j.issn.1002-0470.2021.02.005数字图像水印技术综述①吴德阳②*张金羽如容武艳“唐勇③*赵静*曲长波（-燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004）（"广西中医药大学附属瑞康医院南宁530011）（“*辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105）摘要随着数字信息技术的快速发展，数字图像信息被广泛用于通信和信息的表示，但该类信息也常常会受到非法的篡改，因此如何保证数字图像的版权不被破坏是数字信息领域一直面临的问题。
数字水印作为一种版权保护技术，能在一定程度上解决图像的版权纠纷问题,对数字图像技术的研究具有重要的意义。
本文对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结，首先给出了图像水印的基本模型、基本特性以及衡量指标;接着，分析了现有的数字图像水印算法特点，并进行分类，介绍了水印技术在其他领域的应用；然后，针对水印算法的抵抗行为，总结了现有水印算法能有效抵抗的鲁棒性攻击；最后，根据现有水印技术的优势和不足，提出未来的发展趋势和下一步研究的方向。
关键词数字水印综述；版权保护；鲁棒性；盲水印；零水印0引言随着信息技术的飞速发展，数字信息的样式越来越丰富,如文本、音频、图像、视频等，使数据的存储和传输更加方便快捷，但许多违法分子经常使用图像编辑工具（例如Potoshop、美图秀秀）对数字图像信息进行恶意篡改，导致原有的数字图像的版权得不到保证。
同时图像作为通信交流中较为直观的信息，在日常生活中被广泛使用，如医疗图像、军事地图等2〕。
如果图像内容被恶意修改或破坏，不但会失去图像原有的价值，同时也有可能引发版权纠纷，因此对于数字图像进行版权保护具有重要的意义。
数字水印作为一种版权保护技术⑶，可以有效地解决版权保护和内容认证问题，其基本思想是通过嵌入算法将版权标识嵌入载体信息中，当发生版权纠纷时，通过嵌入算法的逆操作提取其中的版权信息，以确认图像的版权归属。
数字水印综述
《数字水印技术综述》姓名余博涵学号 *********** 院系信息学院专业计算机科学与技术班级 A1111目录摘要 -------------------------------------------------------------- I Abstract ---------------------------------------------------------- II1 引言 ------------------------------------------------------------- 12 数字水印的特征 --------------------------------------------------- 23 数字水印的分类 --------------------------------------------------- 23.1图像水印---------------------------------------------------- 23.2音频水印---------------------------------------------------- 33.3视频水印---------------------------------------------------- 33.4 文本水印---------------------------------------------------- 43.5 网格水印---------------------------------------------------- 43.6软件水印---------------------------------------------------- 54 数字水印的基本框架及评价标准 ------------------------------------- 54.1 基本框架---------------------------------------------------- 54.2 评价标准---------------------------------------------------- 75 数字水印的应用 --------------------------------------------------- 75.1 版权保护---------------------------------------------------- 75.2 广播监视---------------------------------------------------- 85.3 声像数据的隐藏标识------------------------------------------ 85.4 隐蔽通信---------------------------------------------------- 86 数字水印技术研究展望 --------------------------------------------- 87 结论 ------------------------------------------------------------- 9参考文献： -------------------------------------------------------- 11摘要数字水印作为一种多媒体信息版权保护和数据安全维护的技术，近年来已成为国内外研究的热点并有着广泛的应用前景。
数字图像水印技术与应用研究综述与分析
数字图像水印技术与应用研究综述与分析随着数字图像的广泛应用，数字图像的安全性和隐私保护问题也日益受到重视。
数字图像水印技术作为一种有效的信息隐藏和认证手段，得到了广泛的研究和应用。
本文将对数字图像水印技术的发展历程、应用领域及其在安全认证、版权保护和数据完整性验证等方面的研究与应用进行综述与分析，以期为相关研究和应用提供参考与借鉴。
1. 数字图像水印技术的发展历程数字图像水印技术起源于上世纪80年代，最初主要应用于数字版权保护方面。
随着计算机技术和信息技术的快速发展，数字图像水印技术逐渐得到了改进和发展。
传统的数字图像水印技术可以分为空域水印技术和频域水印技术两大类。
空域水印技术主要通过修改原始图像的像素或颜色值来插入水印信息，包括改变像素顺序、颜色分量和像素强度等。
频域水印技术则是通过对原始图像进行傅里叶变换，将水印嵌入到其频域系数中，利用图像频谱在不可见的频段进行隐藏。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的数字图像水印技术也开始兴起，具有更好的鲁棒性和性能。
2. 数字图像水印技术的应用领域数字图像水印技术在各个领域都有广泛的应用。
首先是版权保护方面，数字图像水印技术可以嵌入到数字图像中，对图像进行认证和保护，防止盗版和非法复制。
其次，在安全认证方面，数字图像水印技术可以被用于身份验证、电子支付、数据完整性验证等场景，确保信息的可靠性和安全性。
此外，数字图像水印技术还广泛应用于图像检索与分类、图像隐藏与传输、信号处理与通信等领域。
3. 数字图像水印技术的研究与应用分析在数字图像水印技术的研究与应用中，存在一些关键问题和挑战。
首先是水印的隐蔽性问题，水印嵌入到图像中应该对人眼不可见，但仍能为水印信息提供足够的鲁棒性和可提取性。
其次是抗攻击性问题，数字图像水印技术应该能够抵抗一些常见的攻击手段，如旋转、缩放、去噪等，以保证水印的可靠性和稳定性。
此外，数字图像水印技术还需要考虑到计算资源消耗、实时性要求和可扩展性等问题。
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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图像数字水印技术研究综述纲要：从数字水印的系统模型下手，对多种数字水印算法的精华思想进行研究综述和对照剖析。
此中包含 LSB 算法、 Patchwork 算法等空间域数字水印算法， DCT 、 DFT 、DWT 及其各自衍生发展出的多种频次域数字水印算法，还有鉴于向量机的数字水印算法和鉴于跳频技术的数字水印算法。
指出了各样算法的特色和合用范围。
重点词：数字水印；图像；版权保护；空间域；频次域中图分类号： TP391 文件表记码： A 文章编号：1009-3044(2008)36-2742-03Summary on Image WatermarkingTechnology WANG Wen-juan(School of Information, Capital University of Economic and Business, Beijing 100026, China)Abstract: Start with Digital Watermarking system model, summary and analysis the essence of many digital watermarking methods. Including the space domain digital watermarking algorithm such as the LSB algorithm, and the Patchwork algorithms , frequency domain digital watermarking algorithm such as DCT, DFT, DWT and their derivatives. There are digital watermarking algorithm based on the vector machines anddigital watermarking algorithm based on frequency-hopping technology. At last point out the various featuresof the algorithm and its application.Key words: watermarking; image; copyright; space domain; frequency domain1前言数字水印是解决多媒体信息的版权保护难题的一种技术，它是指利用数字作品中广泛存在的冗余数据和随机性，把版权信息等内容的数据（水印）嵌人到数字作品中，经过从加了水印的数字作品中检测或提取水印（有关版权的信息），进而起到保护数字作品版权的一种技术。
1993 年，Caronni 初次提出了“数字水印”的观点，并用于图像保护。
数字水印技术与加密技术的不一样在于水印与宿主数据是紧密结归并隐蔽在此中的，水印是宿主数据不行分别的构成部分。
数字水印的应用领域特别宽泛，比方当前数字产品的盗版问题特别严重，数字水印就是解决盗版问题的有效手段。
数字水印还可用来考证数据的完好性，也就是考证数据在传输或储存过程中有没有被窜悔过。
数字水印能够经过加指纹来防止未经受权的拷贝制作和刊行，出品人能够将不一样用户的 ID 或序列号作为不一样的水印（指纹）嵌入作品的合法拷贝中，这样一旦发现未经受权的拷贝就能够依据拷贝中所恢复出的指纹来确立它的根源。
数字水印还能够对数字产品进行拷贝保护，比如在产品的数据中包含进一些拷贝信息，限制该产品的拷贝次数等，就能够防备产品被无穷拷贝。
数字水印还能够为作品加入说明信息，比方为一幅图片加入制作时间、地址和内容描绘等信息。
数字水印有多种分类方式，按水印检测时能否需要原数字产品的参加能够分为盲数字水印和非盲数字水印，盲数字水印的检测和提取不需要原始数字产品的参加，而非盲数字水印的检测和提取需要原始数字产品的参加；按数字水印的嵌入地点能够将其分为空间域水印和频次域（变换域）水印。
当前，研究静止图像的数字水印技术的人比许多，研究音频数字水印和视频数字水印的人比较少。
静止图像的数字水印算法主要分为两大类：空间域算法和频次域（变换域）算法。
2数字水印的系统模型数字水印的系统模型包含：数字水印的嵌入模型、数字水印的检测模型和数字水印的提取模型。
这三个模型分别如图 1 至图 3 所示。
图 1 是数字水印嵌入模型，将原始数据、数字水印和密钥经过特定的数字水印嵌入算法就能够获得嵌入了数字水印的数据。
图 2 是数字水印的检测模型，该模型能够检测某一数据中能否嵌入了数字水印，数字水印的检测能否需要原始数据的参加是由数字水印是不是盲数字水印而定；图 3 是数字水印的提取模型，该模型能够从某一数据中提拿出嵌入在此中的数字水印，数字水印的提取能否需要原始数据的参加也是由数字水印是不是盲数字水印而定。
3 现状综述3.1 空间域数字水印算法3.1.1 LSB （ List Significant Bits ）方法[1]LSB 方法是第一经过把一个密钥输入到一个m-序列（maximum-length random sequence ）发生器来产生水印信号，而后此 m-序列被从头摆列成 2 维水印信号，并按像素点逐个插入到原始图像像素值的最低位，以保证水印的不行见性，而对这种水印的检测则是经过计算m-序列和水印图像行的有关函数来判断的。
该算法的长处是简单易行、有较大的信息隐蔽量，但该算法本质上相当于在图像中增添一些高频噪声，因为其对图像的几何变形和信号办理，如滤波、压缩、加噪声等抵挡能力差，鲁棒性不好，所以不可以应用于本质的图像安全保护。
3.1.2 Patchwork 算法 [2]Patchwork 算法是经过改变图像数据的统计特征来将信息嵌入到像素的亮度值中。
该算法是先经过随机选用图像的N对像素点来进行水印嵌入，这些随机选用的两个像素点的差值呈以 0 为中心的高斯散布；而后经过增添此中一个点的亮度值，同时相应降低另一个点的亮度值来改变散布的中心，并且使得整个图像的均匀亮度保持不变；最后采纳统计的方法来对水印进行检测。
为了抵挡诸若有损压缩以及滤波办理对水印的攻击，该算法先将像素点对扩展成小块的像素地区（ patch），并增添一个patch 中的全部像素点的亮度值，同时减少对应此外一个patch 中全部像素点的亮度值。
这种算法对抵抗有损压缩编码和剪裁攻击特别有效，但因为嵌入的水印信息少，且对仿射变换敏感，所以对多拷贝联合攻击的抵挡力比较柔弱。
3.2 频次域（变换域）数字水印算法3.2.1 DCT 数字水印算法Cox 的扩频水印算法 [3] 第一用 DCT 变换将图像变换为频域表示。
从变换后数据D 的DCT 系数中选用n 个最重要的频次重量，构成序列V=v1,v2, vn 以提升对JPEG 压缩的鲁棒性。
而后，以密钥为种子产生伪随机序列，即水印序列 X=x1,x2,xn，此中 xi 是知足高斯散布N（ 0， 1）的随机数，再用伪随机高斯序列来调制（叠加）选定的DCT 系数，产生带水印的序列 V ’=v ’1,v’2, v’ n。
最后再将 V ’变换为 D’，再反变换为含有水印的图像。
鉴于DCT 变换的数字水印分块算法[4] 描绘以下：1) 将原始图像切割为互不重叠的K 个图像块fk(x ’,y’),0 ≤x’,y’ ?8,K=0,1K-1 ，而后对 fk(x ’,y’)进行 DCT 变换，获得 Fk(u ’ ,v’ )。
2)将水印 W={xi|xi ∈ {0,1},0 ≤ i≤ L-1} 按公式 1 嵌入图像块的 DCT 系数中3)对 F’k(u’ ,v’)进行 DCT 反变换，获得包含水印的图像为：彭川在 2006 年第 10 期的《计算机时代》[5] 中提出了一种鉴于 DCT 变换的盲数字图像水印算法，该算法在将原始图像分红 8×8 的子块后，利用了人眼的视觉特征对分块进行分类，包含 HVS 特征和图像的照明遮蔽特征以及纹理遮蔽特征，而后按分类将不一样强度的数字水印数据嵌入到原始图像中。
2007 年李诺和闫德勤在《计算机工程与应用》中提出了一种二维 DCT 彩色图像数字水印的新算法 [6] ，该算法考虑到了人类视觉的特色，先将 RGB 格式变换为 YIQ 色彩空间，拿出此中的 Y 重量，对其进行 8×8 分块，将灰度图像水印数据自适应嵌入载体的亮度重量 Y 的 DCT 系数中，并且依据人类视觉遮蔽特征，在较复杂的块增添嵌入量，在相对不复杂的块中嵌入量少一些，而后采纳 Amold 变换将水印图像进行置乱，除去像素之间的空间有关性，加强了该算法的抗攻击能力，很好的实现了鲁棒性和不行见性的折中。
张秋余等学者在2006 年 6 月的《兰州理工大学学报》上提出了一种DTC 域两重图像数字水印算法[7] 。
一般的DCT 域数字水印算法都是在低频或许中频系数上嵌入水印。
因为低频水印对低通特征的图像办理攻击（如低通滤波，有损压缩）鲁棒性较好；而中频水印则对噪声攻击等的抵挡能力较强，所以考虑经过两重水印的方法将这两种水印联合在一同。
二者在频次地点上互不重叠，不会发生互相扰乱，并能够把它们的长处联合在一同，实现鲁棒性的互补。
在低频部分借鉴 Cox 的经典水印算法设计了一个单向的低频水印，在中频部分经过Watson 的视觉感知模型对DCT 分块进行复杂度剖析，选择合适嵌入水印的分块，用每块中中频系数的大小关系来编码一位水印信息，依据HVS 的对照度特征，在较亮，纹理较复杂的地区嵌入水印。
当前关于二值图像水印和灰度图像水印的研究比许多，上边的那些方法都是鉴于二值图像水印和灰度图像水印提出的，杜青在2006 年 2 月的苏州大学学报上提出了一种基于 DCT 和量化的彩色图像数字水印算法 [8] 。
此方法第一要对水印进行预办理――幻方置乱，目的是打破水印数据间的有关性，分别水印在传输和提取过程中可能惹起的错误，以后要对水印进行混沌调制，加强水印的安全性，而后进行位扩展增添必定的冗余，进而提升水印的抗基本攻击能力。
在水印嵌入时先将原始图像的 RGB 三个重量分别作 DCT 变换，选用变换后的低频系数作为嵌入系数，而后量化嵌入水印，以后再进行失散余弦反变换重构嵌入水印后的图像。
这种算法拥有较强的透明性，鲁棒性和安全性。
特别是对JPEG 压缩拥有很好的抵挡性。
3.2.2 DFT 数字水印算法何泉等学者在 2006 年 3 月的北京石油化工学院学报上提出了一种傅立叶域图像数字水印方案 [9] 。
此方法是鉴于迅速傅立叶变换提出的，第一对原始图像和水印图像分别作傅立叶变换，并将水印变换频谱降为一维的序列，嵌入到傅立叶频谱的合适地点上，最后再经过迅速傅立叶变换获得嵌入水印后的图像。