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用于图像处理的数字水印算法的分析与实现一、数字水印算法的基本原理数字水印技术是一种在数字图像、音频、视频等数字媒体中嵌入特定信息的技术，它可以将信息与载体媒体无缝地结合，具有不易被删除、不影响载体媒体质量、可靠性高等优点。
数字水印算法的基本原理是将要嵌入的信息通过一定的变换方式嵌入媒体中，嵌入后的数字水印数据不易被发现，但可以通过特定的解码方式得到其中的信息。
数字水印算法基于以下几个基本原理：1. 弱可见性：嵌入的数字水印不应该对原始媒体产生显著的影响，应该是无感知的或者弱可见的。
2. 鲁棒性：嵌入的数字水印应该具有一定的鲁棒性，即在经过一定的攻击或者处理后，数字水印依然能够被有效地检测出来。
3. 安全性：数字水印应该具有一定的安全性，即不能被轻易地破解或者篡改。
4. 容量：数字水印应该具有一定的容量，即可以嵌入足够多的信息，且不会对原始媒体的质量产生显著的影响。
二、常见的数字水印算法常见的数字水印算法包括频域算法、空域算法、小波变换算法、扩频算法等等。
1. 频域算法频域算法基于傅里叶变换的思想，将数字水印嵌入到载体媒体的频域中。
经过傅里叶变换处理后，原始图像的频域将变成一个矩形区域，从而可以在图像频域的某个位置嵌入数字水印信息。
常见的频域算法包括DCT、DWT、FFT等。
2. 空域算法空域算法直接将数字水印嵌入到载体媒体的像素值中，常见的空域算法包括LSB算法、改进的LSB算法、矩阵置换算法等。
其中LSB算法是最常见的一种，它将数字水印嵌入载体媒体的最不显著的位上，从而实现数字水印的嵌入。
3. 小波变换算法小波变换算法是一种比较成熟的数字水印算法，它将数字水印嵌入到图像的小波系数中，从而实现数字水印的嵌入。
小波变换可以有效地分析图像的局部特征，因此小波变换算法在数字水印中的应用越来越广泛。
4. 扩频算法扩频算法将数字水印嵌入到载体媒体的高频成分中，从而实现数字水印的嵌入。
扩频算法需要使用特定的扩频序列来加密数字水印，提高数字水印的安全性。
图像处理算法在数字水印技术中的应用第一章：引言数字水印技术是一种保护图像、音频、视频等数字媒体内容不被盗版和篡改的重要手段。
数字水印技术通过在原始数据中嵌入不可见的信息，实现对数据内容的认证、鉴别和追踪等功能。
而图像处理算法作为数字水印技术的关键技术之一，能够有效地嵌入和提取数字水印，保护知识产权和保护数据完整性。
本文将重点探讨图像处理算法在数字水印技术中的应用。
第二章：数字水印技术概述2.1 数字水印技术原理数字水印技术通过在数字媒体中嵌入不可见的信息，实现对媒体的认证、鉴别和追踪等功能。
其核心原理是在嵌入阶段，将水印信息嵌入到原始数据中，而在提取阶段，通过特定的算法从含水印的数据中提取出水印信息。
2.2 数字水印的分类数字水印可以分为可见水印和不可见水印。
可见水印是指在原始数据上直接加入可见的标记信息，而不可见水印则是将信息嵌入到原始数据的频域或编码的过程中，保持原始数据的视觉和听觉效果不受明显影响。
2.3 数字水印技术的应用领域数字水印技术广泛应用于版权保护、内容鉴别、数字取证等领域，如数字图书馆、数字影像库、数字娱乐等。
第三章：图像处理算法及其应用3.1 离散余弦变换（DCT）算法离散余弦变换（DCT）是一种广泛应用于图像压缩和数字水印嵌入的变换算法，它能将图像转换为频域表示，并通过改变图像的低频部分来嵌入水印信息。
3.2 小波变换算法小波变换是一种通过将信号分解为多个频率成分的算法，具有更好的时频局部化特性。
小波变换可以将水印信息嵌入到图像的不同频率分量中，达到更好的水印鲁棒性。
3.3 盲水印算法盲水印算法是一类不需要原始图像参与的水印提取算法，主要应用于数字取证等领域。
该算法通过对含水印的图像进行分析和处理，直接提取出水印信息。
第四章：图像处理算法在数字水印技术中的应用案例4.1 图像版权保护图像版权保护是数字水印技术的一个重要应用领域。
通过嵌入数字水印，可以对图像进行认证和追踪，保护原创作品的版权。
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。
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。
数字图像水印的优化算法研究及应用在如今的数字化时代，数字图像水印技术已经成为了一种非常重要的技术手段。
数字图像水印可以在图像中嵌入特定的信息，用来确认图像的所有权和来源，以及在一些需要保密的情况下起到一定的隐蔽作用。
虽然数字图像水印在各个领域都有着广泛的应用，但其水印算法的优化研究以及应用还有很大的提升空间。
一、数字图像水印算法概述数字图像水印算法分为两类，分别是基于频域和基于空域的水印算法。
基于频域的水印算法是通过将水印信息嵌入图像的频率分量中来实现的，常见的有DCT和DWT。
而基于空域的水印算法则是直接将水印嵌入图像的空域像素中。
在水印算法的优化上，主要通过加强水印鲁棒性，提高有效性和隐藏性来改进水印算法，同时也包括提高植入效率和抗攻击能力等。
二、基于DCT的数字图像水印算法优化DCT（离散余弦变换）是数字图像处理中最为常见的变换之一，在数字图像中，通过DCT变换可以将图像的空域分量转化为频域分量。
因此，DCT被广泛用于数字图像水印算法中。
DCT水印算法的优化，主要包括增强水印的鲁棒性和隐藏性。
其中，增强鲁棒性主要采用增加水印的冗余度来实现。
水印的冗余度指的是将同一个信息重复嵌入不同位置，以提高水印的可靠性。
通过增加水印信息的冗余度，可以在一定程度上提高水印抗攻击的能力。
另一方面，DCT水印算法的优化还需要提高水印的隐藏性。
即在不影响图像完整性的同时，将水印信息尽可能地隐藏在图像的频域分量中。
在实现水印隐藏性优化时，需要精心设计水印的数量、长度和位置等信息，以尽量提高水印的隐秘性和不易被检测性。
三、基于DWT的数字图像水印算法优化与DCT算法相比，DWT（离散小波变换）算法在数字图像水印嵌入中具有更高的隐藏性和鲁棒性。
通过分析DWT水印算法中的嵌入方式，可以发现嵌入的位置是关键之一。
因此，优化DWT水印算法需要分两个方面进行考虑：提高水印的嵌入位置，以及改进嵌入算法以增强水印的鲁棒性。
在设计DWT水印嵌入位置时，可参考到数字图像空域亮度分布的规律，并依据这种规律来确定水印的嵌入位置。
图像处理技术在数字水印中的应用与改进数字水印是一种在数字媒体中嵌入不可见的标记，用于保护原始数据的知识产权。
它可以应用于各种数字媒体，包括图像、音频和视频等。
图像处理技术在数字水印中的应用具有重要的意义，可以确保数字内容的合法性和真实性，防止盗版和篡改。
数字水印技术可以分为两种类型：可见水印和不可见水印。
可见水印经常用于版权保护，它在图像中可见，以便识别和识别原始来源。
不可见水印则更多地被用于版权保护和权限控制，它嵌入在图像的像素中，不可察觉。
图像处理技术在数字水印中的应用主要包括以下几个方面：1. 生成数字水印：图像处理技术可以用于生成数字水印，包括选择水印的位置、大小、形状和内容等。
通过图像处理算法，可以将数字水印嵌入到图像中，使其对图像的视觉效果影响最小。
2. 检测数字水印：图像处理技术可以用于检测和提取嵌入在图像中的数字水印。
通过图像处理算法，可以实现对数字水印的鲁棒性检测，即使在图像经过压缩、旋转或加噪等处理后，仍能准确提取出数字水印。
3. 保护数字水印：图像处理技术可以用于保护数字水印免受攻击。
例如，通过图像处理算法，可以在数字水印中添加一定的容错性，使得数字水印能够抵抗一定程度的篡改和攻击。
为了进一步提高数字水印的效果和安全性，图像处理技术在数字水印中有了许多改进。
以下是一些常见的改进技术：1. 多水印嵌入：多水印嵌入技术可以将多个数字水印嵌入到同一幅图像中，提高图像的安全性和可追踪性。
每个数字水印可以包含不同的信息，以便按需提取和验证。
2. 基于感知模型的水印：基于感知模型的水印技术可以根据人类视觉系统的特性，更好地隐藏数字水印。
这种技术可以通过优化嵌入算法来减少数字水印对图像视觉质量的影响，使数字水印更难以察觉。
3. 抗攻击水印：抗攻击水印技术是为了应对各种攻击手段而设计的。
它可以通过图像处理算法对数字水印进行加密、扩散和分割等操作，使得数字水印更加难以被攻击者检测和修改。
4. 自适应水印：自适应水印技术可以根据不同的应用场景和需求，自动调整数字水印的嵌入参数。
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。
基于图像处理技术的数字水印算法设计与研究数字水印技术是一种保护图像版权和验证图像完整性的重要方法。
它将一些隐蔽的信息嵌入到图像中，使其对于普通观察者来说是不可见的，但可以通过特定的算法进行提取和验证。
在数字水印技术中，图像处理技术发挥着至关重要的作用，通过对图像进行处理和分析，实现对水印信息的嵌入和提取。
本文将重点讨论基于图像处理技术的数字水印算法设计与研究。
首先，我们需要了解数字水印算法的基本原理。
数字水印算法的基本思想是在图像的一些特定区域或者像素上嵌入一些隐蔽的信息，通过这些信息可以进行版权保护或者图像完整性验证。
常用的数字水印算法包括空域算法、频域算法和小波域算法等。
在基于图像处理技术的数字水印算法设计中，我们可以采用空域算法。
空域算法是利用原始图像的像素值进行水印信息的嵌入和提取。
其中，最常见的算法是Least Significant Bit（LSB）算法。
该算法将水印信息嵌入到图像的最低有效位中，由于改变最低有效位对图像的质量影响较小，水印较为隐蔽。
在水印提取时，只需要提取最低有效位即可得到水印信息。
虽然LSB算法容易实现和计算量较小，但是对于一些攻击手段，如图像压缩、裁剪等，容易使水印失效。
为了提高数字水印算法的鲁棒性，我们可以采用频域算法。
频域算法是通过对图像进行离散傅里叶变换（DFT）或快速傅里叶变换（FFT）得到图像的频谱信息，然后将水印信息嵌入到频谱信息中。
这样做的好处是，频谱信息对于一些图像处理操作具有较好的鲁棒性。
常用的频域算法包括基于幅值谱的算法和基于相位谱的算法。
基于幅值谱的算法将水印信息嵌入到图像频谱的幅度中，从而实现对图像的版权保护；基于相位谱的算法则将水印信息嵌入到图像频谱的相位中，用于图像的完整性验证。
频域算法相较于空域算法更具有鲁棒性，但其计算量较大。
除了空域算法和频域算法，我们还可以采用小波域算法。
小波域算法是将图像进行小波变换，然后将水印信息嵌入到小波系数中。
数字图像处理课程报告——图像处理在数字水印中的应用姓名：蒋运文学号：12212842专业：通信与信息系统指导老师：沈伟教授2013.06一、研究背景及意义数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进，其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用，图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大，本文主要介绍数字图像处理技术在信息安全领域的数字水印中的应用。
在信息安全领域，数字图像还承担着作为法庭证据的责任，其真实性和完整性直接影响到执法结果，随着互联网的发展,人们越来越容易从互联网上获取数字多媒体信息,而与此同时,数字多媒体信息的版权、保密等问题也变得日益突出起来。
本文在介绍数字水印技术的相关概念、特点和分类的基础上,分析了实现数字水印的步骤,并对数字图像处理技术在数字水印中的应用进行了研究。
人们由于不同的应用需求造就了不同的水印技术，数字水印技术则是其中最新的一种，数字水印是把主要内容隐藏在图像，声音中，水印与内容结合在一起。
这大大改善了传统水印的肉眼即可分辨性，数字水印在不同的环境同时也具有不同的特征性质，它还能够被特定的机器所识别，正是其具有的这些优点，越来越多的各个领域的人们开把把眼光看向它。
数字图像水印可以用于鉴别信息真伪、认证身份、图像保护、版权保护、隐藏信息、以及做标记等等方面。
数字图像不仅包含信息量大，而且其传输和处理极其方便，成为人们获得信息的一种重要来源，所以数字图像水印也是应用得非常广泛的一项技术。
二、数字水印的衡量标准安全性：数字水印的信息应是安全的，难以篡改或伪造，同时，应当有较低的误检测率，当原内容发生变化时，数字水印应当发生变化，从而可以检测原始数据的变更；当然数字水印同样对重复添加有很强的抵抗性隐蔽性：数字水印应是不可知觉的，而且应不影响被保护数据的正常使用；不会降质；鲁棒性：是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持部分完整性并能被准确鉴别。
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。
主要用于版权保护的数字水印易损水印（Fragile Watermarking），主要用于完整性保护，这种水印同样是在内容数据中嵌入不可见的信息。
当内容发生改变时，这些水印信息会发生相应的改变，从而可以鉴定原始数据是否被篡改。
三、数字水印的分类数字水印的分类方法很多，下面按主要特征对其作一简单概述:从含水印图象中的水印是否可见分为可见水印和不可见水印两大类。
当前学者们主要致力于研究不可见水印，即水印是不可被感知的，这也是本文的研究重点。
为了保证水印嵌入引起的改变不被感知，需要对感知模型进行研究。
A. 从来源来分独立于图象的水印：是随机产生的也可以是事先给定的图象自适应的水印：利用原始图象的特性生成的水印。
B. 从含水印图象的抗攻击能力即鲁棒性脆弱水印：对任何图象变换或处理都非常敏感，半脆弱水印：对某些特定的图象处理方法有鲁棒性而对其它的处理不具备鲁棒性。
鲁棒水印：对常见的各种图象处理方法都具备鲁棒性。
水印处理算法也可以分为两大类，即可见水印处理算法和不可见水印处理算法。
不可见水印处理算法可以分为空间域、变换域和压缩域三种。
空间域：是用各种各样的方法直接修改图象的像素(如直接修改最低位)。
对有损压缩和滤波有较好的鲁棒性，但是能够嵌入的水印信息不能太多，否则从视觉上会观察到图像的变化。
变换域：是对图象进行某种变换后嵌入水印，如离散余弦变换，离散傅里叶变换，小波变换，线性调频Z变换等。
压缩域：是在压缩后的位流中嵌入水印，如在矢量量化压缩后的索引中或JPEG，MPEG位流中。
四、实现数字水印的一般步骤可大致将实现一个数字水印系统分为三个阶段:嵌入过程、传播过程和抽取过程。
其中嵌入和抽取是相互对应的,即不同的嵌入方法对应着不同的抽取方法。
水印方案的提出要充分考虑到数字产品在传播过程中会受到怎样的干扰,这些干扰可能是天然的,比 如 信 道 噪 声;也可能是人为的,比如恶意的篡改数字产品。
这些都需要被充分估计,并设计出能够抵抗这些干扰的水印方案。
在嵌入之前,要对嵌入载体进行一些预处理或变换,同样抽取水印也需要作相对应的处理,所以一般的数字水印的实现流程如图1所示 待加入水印的图像（原图像）嵌入水印位置加入水印图像水印数据加入水印图像附带水印信息嵌入水印位置水印信息预处理或变换嵌入逆变换预处理或变换提取（a ）嵌入过程（b ）提取过程图1 数字水印的嵌入和提取流程图五、图像处理在数字水印上的应用A. 在DWT 域嵌入水印水印信号的嵌人算法第 1步：对图像进行小波变换。
小波变换在图像处理中的基本思想是把图像进行多分辨率分解成不同空间和独立 频带的子图像，然后对子图像的系数进行处理。
将图像进行 一级分解的示意图如图2所示。
可以看出，一幅图像经过一级小波分解后变成 4个四分之一大小的子图像；左上角的LL1是平滑逼近，即低频逼近子图；右上角的HL1为水平分量 、左下角 LH1的为垂直分量、右下角的 HH1为对角方向分 量分别表示水平、垂直和对角线方向的中高频细节子图。
对 低频部分继续分解，得到 n 级分解 ，产生 LH j 、HL j 、HH j (．j=1,2...n)三个高频带系列子图和一个 LL n 低频带子图。
其中低 频带表示对原始图像的最佳逼近，它的统计特征和原图像相似，图像大部分能量集中在此。
高频带部分代表图像的边缘及纹理。
通过小波变换，可以有效的提取图像的高、低频成分。
由于人眼对高频信息的敏感度低于对低频信息的敏感 度，因此水印嵌入到越高频的区域，对原始图像的影响越小，也就是说，水印的透明性越好。
本文提出的算法是把水印嵌入到小波图像的高频系数C 。
图2 一级分解各分量示意图 LH1LL1HH1HL1图2 DWT 一级分解各分量示意图第2步：将水印信号 W 嵌人 C 中。
根据水印嵌人阈值 T1决定是否将水印信息嵌人到图像中。
在水印嵌人门限内时w i 是一组服从正态分布的随机数序列，否则 w i =0。
用 c i ’= c i (1+a i w i )将水印信号W 嵌人到 C 中，得到 C’。
其中，a i 的大小决定了水印信号修改图像频率的强度。
第3步：将C’进行IDWT2逆小波变换重构图像获得含有水印的图像IW。
B. 在DCT 域嵌入水印DCT域嵌入水印的方法是先计算图像的离散余弦变换(DCT),然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前k系数上(不包括直流分量),通常为图像的低频分量。
若DCT系数的前k个最大分量表示为D={di}(i=1,2,… ,k),水印服从高斯分布的随机实数序列W={wi}(i=1,2…,k),那么水印的嵌入算法为:D=d i(1+aw i)式中,常数a为尺度因子,控制水印嵌入的强度。
然后用新的系数做反变换得到水印图像Iw。
解码函数则分别计算原始图像I和水印图像Iw的离散余弦变换,并相减得到水印估计W*,再和原始水印做相关检验以确定水印的存在与否。
一般地,如果水印存在,相关系数应该很大,否则接近于0。
由于水印是随机高斯噪声,嵌入前后的图像,人眼难以区分。
同理,第二种方案在DCT域嵌入水印,嵌入的是非盲、鲁棒和频域的水印。
需要说明的是,由于其水印信号是随机的高斯序列,我们只是用来判断图像中是否含有水印,更多的信息无法得到,所以是无意义的水印。
六、实验结果及分析A. 在DWT域嵌入水印1.在256×256的png格式的lena图片中从DWT域嵌入一个32×32的带有字母sysu的图片，其结果如下：图3. DWT数字水印的嵌入和提取从图3可以看出，在DWT嵌入带有字母的图片后，对原图像的视觉效果并没有影响，且提取出来的水印与嵌入的水印是一样的，达到了信息隐藏的目的。
2.在256×256的png格式的lena图片中从DWT域嵌入一个128×128的带有中山大学校微的的图片，其结果如下：图4. DWT数字水印的嵌入和提取从图4可以看出，在DWT嵌入带有字母的图片后，对原图像的视觉效果有一定的影响，呈水印状，但没有完全暴露水印的信息，且提取出来的水印与嵌入的水印是一样的，基本达到了信息隐藏的目的。
可见水印的大小以及水印图案、纹理的复杂程度会影响DWT域水印嵌入的效果。
B. 在DCT 域嵌入水印1.在256×256的png格式的lena图片中从DWT域嵌入一个32×32的带有字母sysu的图片，其结果如下：图5. DCT数字水印的嵌入和提取从图3可以看出，在DCT嵌入带有字母的图片后，对原图像的视觉效果并没有影响，且提取出来的水印与嵌入的水印是一样的，达到了信息隐藏的目的。
2.在256×256的png格式的lena图片中从DCT域嵌入一个128×128的带有中山大学校微的的图片，其结果如下：图6. DCT数字水印的嵌入和提取从图4可以看出，在DCT嵌入带有字母的图片后，对原图像的视觉效果有一定的影响，呈水印状，但没有完全暴露水印的信息，且提取出来的水印与嵌入的水印是一样的，基本达到了信息隐藏的目的。
可见水印的大小以及水印图案、纹理的复杂程度会影响DWT域水印嵌入的效果。
综上所述，在图像的DWT和DCT域嵌入数字水印，可以达到一定的信息隐藏的目的，仔细观察发现，在嵌入128×128的含有中山大学校微的水印时，在DWT嵌入的水印效果比在DCT域嵌入的效果要好，DCT域嵌入时水印比DWT域嵌入要明显。
七、总结与体会在数字电子技术和计算机信息科技蓬勃发展的今天，信息的传递越来越简洁化、明朗化、普遍化。
随着信息时代的到来，各种各样的多媒体作品的传播发生了惊人的变化，这在给人们带来巨大便利的同时也让信息的安全性也得到了极大的考验，数字作品的版权问题日益浮出水面。
如何保护创作者的权益，促进社会、促进经济的发展这已经成为一个严峻的社会问题。
然而原始的加密技术例如密钥已经不能再满足数字图像版权的保护。
身份证、防伪商标、包装等印刷品的防伪程度也必须要不断提高，在这一系列问题中，图像处理的优势愈加明显化，图像处理在数字水印中的应用也变得更加愈加重要，数字水印技术在市场上拥有很大的市场潜力。
因此，它的开发和研究是很有必要的。
如何提高水印的技术，如何尽最大努力不改变目标的价值和质量情况下隐藏一些机密信息，保护合法的权益是其中尤其重要的问题。
图像加密技术是一个无止境的探索过程，科技越来越发达，信息的保密性和版权问题也会节节攀升，我们应当去思考如何应用更多的新技术提高这个领域的水平。
