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       典型数字水印算法
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        下面对一些典型的算法进行介绍,除特别指明外,这些算法主要针对图像数据(某些算法也适合视频和音频数据)。
        (1)空域算法。将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位(Least Significant Bits, LSB)上,这可保证嵌入的水印是不可见的。但是由于使用了图像不重要的像素位,算法的鲁棒性差,水印信息很容易被滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息嵌入像素的亮度值中。
        (2)Patchwork算法。对JPEG压缩、滤波以及图像裁剪有一定的抵抗力,但该方法嵌入的信息量有限。为了嵌入更多的水印信息,可以将图像分块,然后对每一个图像块进行嵌入操作。
        (3)变换域算法。该类算法中,大部分水印算法采用了扩展频谱通信技术。
        (4)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视频点播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。
        (5)NEC算法。首先以密钥为种子来产生伪随机序列,该序列具有高斯N(0,1)分布,密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成,其次对图像做DCT变换,最后用伪随机高斯序列来调制(叠加)该图像除直流分量外的1000个最大的DCT系数。该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等。
        (6)生理模型算法。生理模型包括人类视觉系统和人类听觉系统,该模型不仅被多媒体数据压缩系统利用,同样可以供数字水印系统利用。
 
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