一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法

Speeded-Up Robust Features (SURF)Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool摘要这篇文章提出了一种尺度和旋转不变的检测子和描述子，称为SURF(Speeded-Up Robust Features)。

SURF在可重复性、鉴别性和鲁棒性方面都接近甚至超过了以往的方案，同时计算和比较的速度更快。

这依赖于使用了积分图进行图像卷积、使用现有的最好的检测子和描述子〔特别是，基于Hessian矩阵方法的检测子，和基于分布的描述子〕、以及简化这些算法到了极致。

这些最终实现了新的检测、描述和匹配过程的结合。

本文包含对检测子和描述子的详细阐述，之后探究了一些关键参数的作用。

作为结论，我们用两个目标相反的应用测试了SURF的性能：摄像头校准〔图像配准的一个特列〕和目标识别。

我们的实验验证了SURF在电脑视觉广泛领域的实用性。

1.引言在两个图片中找到相似场景或目标的像素点一致性，这是许多电脑视觉应用中的一项任务。

图像配准，摄像头校准，目标识别，图像检索只是其中的一部分。

寻找离散像素点一致性的任务可以分为三步。

第一，选出兴趣点并分别标注在图像上，例如拐角、斑块和T型连接处。

兴趣点检测子最有价值的特性是可重复性。

可重复性说明的是检测子在不同视觉条件下找到相同真实兴趣点的能力。

然后，用特征向量描述兴趣点的邻域。

这个描述子应该有鉴别性，同时对噪声、位移、几何和光照变换具有鲁棒性。

最后，在不同的图片之间匹配特征向量。

这种匹配基于向量间的马氏或者欧氏距离。

描述子的维度对于计算时间有直接影响，对于快速兴趣点匹配，较小的维度是较好的。

然而，较小的特征向量维度也使得鉴别度低于高维特征向量。

我们的目标是开发新的检测子和描述子，相对于现有方案来说，计算速度更快，同时又不牺牲性能。

为了达成这一目标，我们必须在二者之间到达一个平衡，在保持精确性的前提下简化检测方案，在保持足够鉴别度的前提下减少描述子的大小。

一种改进的SIFT特征匹配算法李秀华;刘国锐【摘要】首先采用稀疏点匹配算法提取待匹配的两幅图像的轮廓,构建轮廓高斯金字塔,然后逐层进行SIFT特征匹配.仿真实验结果表明,该方法提高了匹配速度和准确性.%First the sparse point matching algorithm is applied to extract the contour of two images to build outline Gaussian Pyramids, and then SIFT feature matching is used layer by layer.Simulation results indicate the method can improve both matching speed and accuracy.【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)001【总页数】4页(P58-61)【关键词】特征匹配;稀疏匹配;高斯金字塔;SIFT算法【作者】李秀华;刘国锐【作者单位】长春工业大学计算机科学与工程学院, 吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院, 吉林长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP302三维重建系统的完成需要特征点提取、特征匹配等图像处理过程。

由于立体匹配效果关系到重建的效果，所以,立体匹配环节算法的改善至关重要。

常用的立体匹配方法有SIFT特征匹配方法和基于窗口稀疏匹配方法等。

SIFT特征匹配算法具有对平移、旋转、亮度的变化及尺度缩放保持不变性的优点，但是SIFT算法在匹配过程中总会出现少量误匹配的情况，这种情况需要改善。

基于窗口的稀疏匹配算法提取的特征点具有很强的特征性，匹配结果相对可靠。

但是当这种稀疏匹配方法用于比三棱柱结构复杂的绿色盆景植物进行匹配时，效率变低了，所以针对两种方法中存在的问题，提出了改进的SIFT算法，首先利用改进稀疏匹配算法提取物体的强特征点，然后结合改进的SIFT算法进行特征匹配。

第45卷第3期包装工程2024年2月PACKAGING ENGINEERING·193·空频域结合的多尺度扩张卷积注意力数字水印孙刘杰，刘磊（上海理工大学，上海200125）摘要：目的将深度学习应用于数字水印，在隐藏信息的同时，不断提高图像的不可见性和鲁棒性，提出一种结合空间域和频率域的多尺度扩张卷积注意力数字水印算法（SF-ACA）。

方法SF-ACA算法的网络框架包含由ACA和SFE构成的生成器、解码器2个部分组成。

其中，ACA网络中的MCA模块将3个不同扩张率的扩张卷积对载体图像以多尺度融合的方式进行特征提取，使载体图像能更有效地隐藏水印信息；SFE结合快速傅里叶卷积块，在空域和频域中通过不同大小的感受野捕获互补信息，更精准地获取水印的特征信息，增强了秘密信息的不可见性和鲁棒性。

结果本文提出的水印方法在隐藏与载体图像尺寸相等的三通道彩色图像时，PSNR值为38.81 dB，较UDH方法的PSNR值提高了7.78%。

水印图像的隐藏容量是4 096比特，该算法与UDH方法在Dropout、Gaussian噪声、JPEG攻击下，提取精度分别提升了5.38%、10.5%、1.65%，满足不可见性要求的同时实现了强鲁棒性。

结论本文方法在隐藏容量较大时，不可见性和鲁棒性都达到了较好的性能。

关键词：深度学习；水印；注意力机制；扩张卷积；傅里叶变换中图分类号：TB486；TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3563(2024)03-0193-08DOI：10.19554/ki.1001-3563.2024.03.022Digital Watermarking Combining Spatial Domain and Frequency Domain Based onMulti-scale Expanded Convolutional AttentionSUN Liujie, LIU Lei(University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200125, China)ABSTRACT: The work aims to apply the deep learning to the digital watermarking and propose a digital watermarking algorithm combining spatial domain and frequency domain based on multi-scale expanded convolutional attention (SF-ACA), so as to improve the invisibility and robustness of images while concealing information. The network framework of this algorithm consisted of two parts: a generator composed of ACA and SFE and a decoder. Among them, the MCA module in the ACA network combined three dilation convolutions with varying atrous rates for feature extraction of carrier images with multi-scale fusion, so that the carrier images could conceal the watermark information more effectively. The SFE combined fast Fourier convolution blocks to capture complementary information in the spatial and frequency domains with varied widths of perceptual fields to collect the feature information of the watermark more effectively and enhance the invisibility of the secret information and robustness. According to experimental findings, the PSNR value of the proposed watermarking method was 38.81 dB which was improved by 7.78% in comparison to the UDH method while concealing a color image of equal size to the carrier image. The watermarked image had a hiding capacity of 4 096 bits, and the method improved the extraction accuracy under Dropout, Gaussian noise, and JPEG attacks by 5.38%, 10.5%, and 1.65%, respectively, meeting the requirement of invisibility and achieving strong收稿日期：2023-04-26基金项目：上海市科学技术委员会科研计划（180****2500）；上海市自然科学基金面上项目（19ZR1435900）·194·包装工程2024年2月robustness. When the hiding capacity is high, the method described in this study performs better in terms of robustness and invisibility.KEY WORDS: deep learning; watermarking; attention mechanism; expanded convolution; Fourier transformation随着大数据时代的来临，数字通信和多媒体数据日益普及，数字水印在媒体通信安全、解决数字作品的版权纠纷[1]和识别数字作品的真伪方面[2]发挥了巨大作用。

sift(尺度不变特征变换)的原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法，由David Lowe在1999年首次提出。

与其他特征提取算法相比，SIFT具有尺度不变性、旋转不变性、光照不变性和局部性等特点，因此在许多应用领域中得到了广泛应用，如物体识别、图像匹配和三维重建等。

SIFT算法主要包括四个关键步骤：尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向分配和局部特征描述。

第一步，尺度空间极值点检测。

图像中的一个关键点应该能在不同尺度的图像中被检测到。

为了实现尺度不变性，SIFT算法采用高斯差分函数（Difference of Gaussian, DoG）来检测尺度空间中的极值点。

高斯差分图像是通过两个不同尺度的高斯模糊图像相减得到的。

在不同的尺度和位置上，对差分图像进行非极大值抑制和阈值处理，得到稳定的关键点。

第二步，关键点定位。

在每个尺度空间中检测到的极值点需要进行精确定位，以提取具有稳定性和鲁棒性的关键点。

SIFT算法引入了尺度空间的二阶偏导数来计算关键点的位置和尺度。

通过建立高斯金字塔，利用图像的不同分辨率，通过差分图像计算尺度。

然后，在关键点周围的邻域内，通过二阶偏导数来确定关键点的位置。

第三步，关键点方向分配。

为了使计算机具有旋转不变性，SIFT算法需要为每个关键点分配一个主方向。

在关键点周围的邻域内，计算梯度幅值和方向，构建梯度直方图。

然后，在梯度直方图中寻找主方向，选取梯度幅值最大的方向作为关键点的主方向。

第四步，局部特征描述。

SIFT算法通过关键点的局部邻域计算局部特征描述子，以实现光照不变性和局部性。

在关键点周围的邻域内，通过建立一个统一的坐标系，将关键点归一化为固定大小的邻域。

然后，在归一化的邻域内计算梯度幅值和方向。

为了增强鲁棒性，SIFT采用了高斯加权窗口来抑制噪声和光照变化的影响。

基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案摘要：随着数字媒体的进步，互联网上的视频资源日益丰富，但也带来了数字内容盗取与版权保卫的问题。

为了保卫视频内容的版权，许多探究者提出了各种水印方案。

然而，这些方案往往容易受到攻击，导致水印失效。

本文提出了一种基于QDCT （Quadrant Discrete Cosine Transform）全局均分策略的视频水印方案，旨在提高鲁棒性并保卫视频的版权信息。

第一章引言1.1 背景数字媒体的广泛应用使得版权保卫面临巨大挑战，尤其是视频内容。

为了应对版权侵权问题，探究者们提出了各种水印方案。

然而，现有的视频水印方案往往容易被攻击者破解，导致水印失效。

1.2 目标本文的目标是提出一种具有较高鲁棒性的视频水印方案，通过QDCT全局均分策略来保卫视频的版权信息。

第二章 QDCT全局均分策略2.1 QDCT技术原理QDCT是一种基于离散余弦变换的图像处理技术，常用于数字媒体中对图像进行压缩和去噪。

QDCT将图像分为4个象限，分别对应于原图像的左上、右上、左下和右下四个象限。

通过对每个子块进行离散余弦变换，然后进行一系列的操作，可以得到QDCT变换后的图像。

2.2 QDCT全局均分策略介绍QDCT全局均分策略是一种将水印信息匀称分布在每个QDCT子块中的策略。

起首，将水印信息转换为频域信号。

然后，将频域信号分解成若干个子块，并对每个子块进行QDCT变换。

在QDCT变换后，依据一定的规则将水印信息嵌入子块中。

最后，对嵌入了水印信息的子块进行逆QDCT变换，得到加入了水印的图像。

第三章鲁棒视频水印方案实现3.1 嵌入过程起首，将待嵌入的水印信息转换为频域信号。

然后，将频域信号分解为若干个子块，并进行QDCT变换。

依据QDCT全局均分策略，将水印信息匀称嵌入到每个子块中。

最后，进行逆QDCT变换，得到嵌入了水印信息的图像。

3.2 提取过程对于带有水印的图像，起首进行QDCT变换，然后依据嵌入规则提取每个子块中的水印信息。

图像处理中的特征点提取算法特征点是图像的局部特点，如角点、边缘、纹理等。

提取图像中的特征点是图像处理中的一个重要的基础技术。

特征点提取算法可以用在计算机视觉、机器学习、模式识别等领域中。

常见的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB、FAST等，接下来，我们将对这些算法进行介绍。

SIFT（Scale-invariant feature transform）SIFT算法是由David Lowe于1999年提出的。

SIFT算法是一种基于尺度空间理论的特征点提取算法，可以提取出具有尺度不变性和旋转不变性的特征点。

SIFT算法的基本思想是把图像从低到高分解成不同尺度的高斯金字塔，然后在每个尺度上，通过差分来得到图像的尺度空间。

接着，在每个尺度上，检测出具有较高响应的关键点，并利用高斯金字塔在关键点周围生成描述子。

最后，通过匹配描述子来实现图像的配准和识别。

SURF（Speeded Up Robust Features）SURF算法是Herbert Bay等人于2006年提出的。

SURF算法是一种快速的特征点提取算法，通过使用Hessian矩阵来检测尺度和旋转不变性的兴趣点。

SURF算法可以用于图像识别、特征匹配、图像拼接等领域。

SURF算法的特点是速度快、稳定性好、鲁棒性强，并且在尺度变换和噪声干扰的情况下仍然能够识别到兴趣点。

ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）ORB算法是Ethan Rublee等人于2011年提出的。

ORB算法是一种基于FAST和BRIEF的特征点提取算法，具有尺度不变性和旋转不变性。

ORB算法的基本思想是将FAST算法用于检测关键点，并在其基础上应用BRIEF算法来产生描述子。

与SIFT算法相比，ORB算法具有更好的速度和更好的检测能力，并且具有与SIFT算法相当的识别性能。

FAST（Features from Accelerated Segment Test）FAST算法是Edward Rosten等人于2006年提出的。

计算机视觉：SIFT和SURF的比较SIFT和SURF是计算机视觉中的两种不同的特征检测算法，它们都是在图像处理和计算机视觉中广泛使用的算法。

本文将会对这两个算法进行详细的比较分析。

一、算法概述SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）是由David Lowe在1999年发表的一篇论文中提出的。

它是一种基于尺度空间理论和高斯差分算子的特征检测算法，可以在不同的尺度和旋转情况下提取出稳定的特征点。

SIFT算法的主要步骤包括：尺度空间构建、高斯差分金字塔、极值点检测、方向分配和特征描述。

SURF算法（Speeded-Up Robust Features）是在2006年由Herbert Bay等人提出的一种快速的特征检测算法。

它采用了Hessian 矩阵来检测特征点，并使用了一种加速技术，称为“积分图像”。

SURF算法的主要步骤包括：尺度空间构建、Hessian矩阵计算、特征点筛选、方向分配和特征描述。

二、算法优劣分析1.性能SIFT算法和SURF算法虽然都是图像处理和计算机视觉中非常常用的技术，但它们在性能方面存在着一些不同。

首先，相对于SIFT算法，SURF算法的计算速度更快。

SURF算法中使用的积分图像技术，能够大大提高算法的计算速度。

其次，SURF算法的特征点数量相对于SIFT算法来说较少，因此SURF算法的性能表现在低纬度特征点检测的任务上，要优于SIFT算法。

但是，在高维度的图像特征检测任务中，SIFT算法表现要比SURF算法好。

2.稳定性尺度不变性是计算机视觉中一个非常重要的性质。

在图像处理过程中，图像的尺度、旋转等条件的变化会给特征检测带来很大的困难。

在这方面，SIFT算法和SURF算法都能够很好的解决这个问题。

SIFT算法具有较好的稳定性，能够在不同的尺度下检测到相同的特征点，同时还能够检测出旋转不变性的特征点。

SURF算法在大多数情况下具备SIFT算法的稳定性，但在高纬度特征检测任务中，SURF算法的稳定性不如SIFT算法。

---- 作为感觉器官的眼睛和耳朵并不是完美无缺的，它们有许多可以被数字水印技术利用的缺陷。

近年来，认知科学的飞速发展为数字水印技术奠定了生理学基础，人眼的色彩感觉和亮度适应性、人耳的相位感知缺陷都为信息隐藏的实现提供了可能的途径。

另一方面，信息论、密码学等相关学科又为数字水印技术提供了丰富的理论资源；多媒体数据压缩编码与扩频通信技术的发展为数字水印提供了必要的技术基础。

----最有生命力的研究课题往往处在多学科交叉的位置上，数字水印就是这样一个涉及多个领域、涵盖多种技术的研究方向。

三个研究层次----与其他技术类似，数字水印的研究也可以分为基础理论研究、应用基础研究和应用研究三个层次。

----1．基础理论研究----数字水印基础研究的目的是建立数字水印的理论框架，解决水印信量分析、隐蔽性描述等基本理论问题。

----数字水印源自古老的密写术。

长久以来，密写技术由于缺乏理论依据，始终没有发展成为一门学科。

但在认知科学和信号处理理论的基础上，充分借鉴密码学的成果，我们完全可以建立数字水印技术的理论框架，分析数据量与隐蔽性之间的关系，使得在给定需要保护的数据后，能有一套可靠的标准来选择水印方案，并能综合评判各种----2．应用基础研究----应用基础研究的主要方向是针对图像、声音、视频等多媒体信号，研究相应的水印隐藏与解码算法，以及能抵御仿射变换、滤波、重采样、色彩抖动、有损压缩的鲁棒数字水印技术。

----3．应用研究----应用研究以水印技术的实用化为目的，研究各种标准多媒体数据文件格式的水印算法。

水印应用研究特别要面向Internet上广为使用的各种数据文件，包括JPEG压缩图像、MPEG2压缩视频、WAV、MIDI、MP3音频文件、AVI及三维动画文件、PS和PDF标准文本、voice mail或video mail等多媒体邮件格式。

----另外，为了抢占先机，还必须注意研究针对尚未形成标准的多媒体数据文件的水印算法，如新一代视频压缩标准MPEG4、各种流媒体文件等。

基于SIFT算法的图像匹配方法研究一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像匹配技术在众多领域，如目标识别、遥感图像处理、医学图像分析、机器人导航等，都发挥着至关重要的作用。

在这些应用中，准确且稳定的图像匹配方法对于获取精确的结果至关重要。

因此，研究并改进图像匹配算法对于推动相关领域的发展具有重要意义。

本文旨在深入研究基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）的图像匹配方法。

SIFT算法由于其出色的尺度、旋转和光照不变性，自提出以来便在图像匹配领域受到了广泛关注。

然而，SIFT算法也存在计算量大、实时性差等问题，这些问题在一定程度上限制了其在某些领域的应用。

因此，本文在深入研究SIFT算法原理的基础上，对其性能进行优化，并探讨其在不同应用场景下的应用效果。

本文首先介绍SIFT算法的基本原理和流程，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向赋值、关键点描述子生成等步骤。

然后，针对SIFT算法存在的问题，提出一系列优化策略，如使用快速近似算法降低计算复杂度、引入图像金字塔提高匹配速度等。

接着，通过实验验证这些优化策略的有效性，并将优化后的SIFT算法应用于不同的图像匹配场景，包括灰度图像匹配、彩色图像匹配、旋转图像匹配等。

对实验结果进行分析和总结，探讨SIFT算法在不同应用场景下的适用性和局限性。

通过本文的研究，希望能够为图像匹配技术的发展提供新的思路和方法，推动相关领域的进步。

也希望本文的研究成果能够为相关领域的研究人员和从业人员提供有益的参考和借鉴。

二、SIFT算法理论基础SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）算法是一种用于图像处理的计算机视觉算法，其主要目的是在图像中检测和描述局部特征，以实现图像匹配、目标识别等任务。

SIFT 算法的核心在于其尺度不变性和旋转不变性，这使得它在各种复杂的图像变换条件下都能保持较高的匹配精度。

数字图像水印的提取和鲁棒性分析随着数字技术的不断进步，数字图像的使用越来越广泛。

同时，随着数字图像的盗用问题日益严重，数字图像水印技术也得到了相应的发展。

数字图像水印技术可以将一些信息嵌入到数字图像的像素中，使得这些信息在图像被修改或篡改时能够被保留下来。

但是，数字图像水印技术也面临着水印提取和鲁棒性的问题。

本文将从数字图像水印的提取和鲁棒性两个方面探讨数字图像水印技术的研究。

一、数字图像水印的提取数字图像水印的提取是将嵌入到数字图像中的水印信息从图像中提取出来的过程。

数字图像水印的提取可以分为两种方法：密码学方法和通信学方法。

密码学方法是将水印嵌入到数字图像中的过程采用的加密算法进行加密，提取时需要密钥才能成功提取。

通信学方法则是将水印嵌入到数字图像中的过程采用的差错控制编码，在提取时可以进行误差矫正来提取出水印信息。

两种方法各有优缺点，需要根据具体情况选择。

数字图像水印的提取存在着一些问题，比如嵌入到数字图像中的水印信息被恶意篡改或者丢失等问题。

因此，数字图像水印的鲁棒性成为了研究的重点。

二、数字图像水印的鲁棒性分析数字图像水印的鲁棒性是指水印嵌入到数字图像中后能够在图像的修改或加噪声的情况下仍然能够提取出水印信息的能力。

数字图像水印的鲁棒性分析是研究数字图像水印是否能够抵抗各种攻击的能力。

数字图像水印的鲁棒性分析可以从以下三个角度出发：1. 算法鲁棒性算法鲁棒性指数字图像水印算法能否抵抗各种攻击并提取出水印信息的能力。

算法鲁棒性是数字图像水印技术研究的基础，保证了数字图像水印技术的稳定性和安全性。

2. 嵌入鲁棒性嵌入鲁棒性指数字图像水印能否在嵌入到数字图像的过程中抵抗各种攻击并保持水印信息的能力。

在数字图像水印嵌入的过程中，水印信息可能会受到各种噪声的干扰，如果不能抵抗这些攻击，就会影响到数字图像水印技术的使用效果。

3. 提取鲁棒性提取鲁棒性指数字图像水印能否在提取水印信息的过程中抵抗各种攻击和噪声的干扰。

数字水印技术目录一、数字水印技术发展 (2)二、数字水印技术特点 (2)1、隐蔽性 (2)2、鲁棒性 (2)3、抗篡改性 (3)4、水印容量 (3)5、安全性 (3)6、低错误率 (3)三、数字水印技术分类 (3)1、按特性划分 (3)2、按附载的媒体划分 (4)3、按检测过程划分 (4)4、按内容划分 (5)5、按用途划分 (5)6、按隐藏位置划分 (6)7、按透明性划分 (6)四、数字水印技术应用 (6)1、印刷数字水印 (6)2、打印数字水印 (7)3、屏幕数字水印 (8)4、多媒体数字水印 (8)一、数字水印技术发展数字水印（Digital Watermark）一种应用计算机算法嵌入载体文件的保护信息。

数字水印技术，是一种基于内容的、非密码机制的计算机信息隐藏技术。

它是将一些标识信息（即数字水印）直接嵌入数字载体当中（包括多媒体、文档、软件等）或是间接表示（修改特定区域的结构），且不影响原载体的使用价值，也不容易被探知和再次修改。

但可以被生产方识别和辨认。

通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。

数字水印是保护信息安全、实现防伪溯源、版权保护的有效办法，是信息隐藏技术研究领域的重要分支和研究方向。

二、数字水印技术特点1、隐蔽性也称不可感知性，即对于不可见水印处理系统，水印嵌入算法不应产生可感知的数据修改，也就是水印在通常的视觉条件下应该是不可见的，水印的存在不会影响作品的视觉效果。

2、鲁棒性水印必须很难去掉(希望不可能去掉)，当然在理论上任何水印都可以去掉，只要对水印的嵌入过程有足够的了解，但是如果对水印的嵌入只是部分了解的话，任何破坏或消除水印的企图都应导致载体严重的降质而不可用。

3、抗篡改性与抗毁坏的鲁棒性不同，抗篡改性是指水印一旦嵌入到载体中，攻击者就很难改变或伪造。

鲁棒性要求高的应用，通常也需要很强的抗篡改性。

在版权保护中，要达到好的抗窜改性是比较困难的。

数字水印技术的鲁棒性与安全性分析数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字媒体（如图像、音频和视频）中的技术，以保护版权和防止盗版。

这项技术已经广泛应用于多个领域，包括版权保护、内容认证和数据隐私。

然而，为了确保数字水印技术的有效性和可靠性，对其鲁棒性和安全性进行分析非常必要。

首先，数字水印技术的鲁棒性是指在传输、压缩、变换、攻击等操作下，水印依然能够被准确提取出来。

鲁棒性是数字水印技术的核心要素之一，对于保证数字水印的有效性起着至关重要的作用。

对于图像水印来说，鲁棒性可以通过对嵌入算法和提取算法的设计来实现。

鲁棒性直接关系到数字水印技术的实用性，如果鲁棒性不够强，那么嵌入的水印在媒体传输和处理过程中就容易被破坏，从而失去了原本的意义和效果。

其次，数字水印技术的安全性是指水印信息不能被未经授权的人访问或修改。

安全性是数字水印技术的另一个关键方面。

在数字水印技术中，水印信息往往包含着重要的版权或认证信息，一旦水印信息遭到篡改，就会导致严重的后果，如盗版、造假等问题。

为了保证数字水印的安全性，需要采用适当的算法和密钥管理技术，确保只有授权用户可以对数字水印进行提取和修改。

在数字水印技术的鲁棒性和安全性分析中，还需要考虑到以下几个因素：1. 嵌入率：数字水印技术的嵌入率是指水印信息占媒体数据的比例。

嵌入率过高可能会导致影响到媒体的视觉或听觉效果，降低用户的体验感。

因此，在保证鲁棒性和安全性的前提下，需要选择合适的嵌入率来平衡保护和用户体验的需求。

2. 嵌入算法：嵌入算法是指将水印信息嵌入到媒体中的具体方法。

嵌入算法的设计关系到数字水印的鲁棒性和安全性。

通常情况下，嵌入算法需要满足以下几个要求：对媒体数据的扰动最小化、水印信息的隐藏性、抗攻击性等。

3. 提取算法：提取算法是指从包含水印的媒体中准确提取出水印信息的方法。

提取算法的设计也是保证数字水印的鲁棒性和安全性的关键因素之一。

提取算法需要克服媒体数据的压缩、变换、攻击等操作对水印提取的影响，保证提取的准确性和稳定性。