止所知道的最早的电子水印技术。此后，一些水印技术被提出并根据不同的应用而得以发展。但是，直到20世纪90年代初期术语“数字水印”才真正流行起来。
早期的数字水印算法主要在空域实现，而且大都针对图像进行研究。1993年，Tirkel
等[1]发表了一篇文章，他们首先提出电子水印的说法，而随后发表的另一篇文章则正式提出了“数字水印”这一概念。当时，他们已经意识到数字水印的重要性，指出了一些可能的应用，并针对灰度图像提出了两种在图像的最低有效位中添加水印的方案。
上述最低有效位方法比较简单易行，但是该方法的最大缺陷在于水印的鲁棒性很差。对嵌入水印的图像进行常见的按比例缩放、中值滤波等普通处理操作后，水印就无法正确提取。
为了提高水印的鲁棒性，90年代Cox[1]等人提出了一种基于扩频通信的思想，将水印嵌入到图像感知上最重要的频域因子中的水印方案。他们通过利用离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）技术向图像中添加标记，以提高水印对图像处理的鲁棒性。实验结果表明，该方案对各种普通图像处理操作，如按比例缩放、JPEG（Joint Photograhic Experts Group）压缩、抖动和裁剪等具有很好的鲁棒性。甚至在图像经过打印、复印及扫描等处理后，水印仍然能够被恢复出来。这篇文献同时指出，扩频方案还可应用于音频和视频的数字水印技术中，但并未进行实验。Cox方案己经成为数字水印技术中一个比较经典的方案，但其也存在一些缺陷，其中最重要的一点就是水印的提取过程必须有原始图像的参与，即它不是盲水印方案。
后来Pitas[1]提出了一种盲水印方案。该方案将灰度图像I的像素集划分成随机选择的两个具有相同像素个数的子集合A和B，假设划分方法为S，将一个小的正数K加到子集合A中的每一个像素值上，生成嵌入水印的图像。为了检测图像I'中是否含有水印，利用同样的划分方法S，将I划分成子集合A'和B'，分别计算A'和B'中像素的平均像素值PA'和PB'，计算K'?PA'?PB'，如果K'?K，则说明图像I中含有水印，否则就不含水印。这是因为S是随机划分的，对于不含水印的图像应有K'?0。该算法是盲水印算法的一个代表，但很明显，该算法是一种空间域算法，它的鲁棒性有待进一步提高。其后有一些研究人员在这一算法基础上进行过改进研究[2]。其中有代表性的是Voyatzis等将混沌的方法引入到数字水印算法中，使得算法的鲁棒性进一步提高，但是算法仍然局限于空间域。Kundur等[2]提出了一种基于离散小波变换DWT(screte Wavelet Transform)的水印算法，通过修改DWT系数来嵌入水印，并且提出了使用易碎水印对图像所经受的处理进行估计，进而更
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有效地对水印进行检测。
在有关信息安全的国际会议和刊物上也经常可以见到相关领域的论文和报告。可以说数字图像水印技术已成为当前信息科学前沿中的一个新颖且具有广泛应用前景的研究热点。 1.2.2 发展趋势
尽管在水印发展过程中出现了好多研究成果，但数字水印技术仍然是一个不成熟的研究领域，还有许多有意义的工作要完成。一方面，我们相信即将出现令水印研究界为之振奋的重要研究成果；另一方面，虽然尚未看到这一领域的突破性进展，但是这些重要的研究结果会推进水印在更大的范围内的应用，值得我们深入研究下去。数字水印技术的现状和未来的发展趋势如下：
首先，含辅助信息的水印技术的出现是数字水印领域的一大进步。然而，含辅助信
息的嵌入所采用的编码虽能满足计算效率，但对大尺度变换不够鲁棒，还需要深入研究，以寻找既有计算效率又有鲁棒性的编码。
其次，尽管好多论文都阐述了各种各样的算法，但还没有找到既能满足保真度又能
满足鲁棒性要求的最佳的水印嵌入方法。我们期待这一研究领域硕果累累。
再者，盲检测器的几何和时间失真问题依然是没有解决的难点。不过，研究者已经
提出了许多不同的处理方法，并取得了一定的进展。虽仍有不足，但对这一领域的深入研究显然会提高系统的鲁棒性。
最后，虽然并非所有的水印都有安全性要求，尤其是对于那些没有敌手攻击的应用，
而且大部分商业应用也只有好低的安全性要求。但设计既能允许公开检测器检测水印又能防止敌手去除水印的水印系统依然是一个开放的研究课题。众多研究者都在努力，希望设计出一个安全通用的水印系统，但现有的水印系统还好容易受到攻击。能否实现这样的系统值得期待。
此外，数字水印技术在各个领域的进一步应用也是好多研究者关注的焦点之一，尤
其是产业界的学者，我们期待数字水印技术能够在更多的领域得到应用。 1.3 论文组织及整体安排
本文讨论两种水印算法，分别是LSB水印算法和基于小波变换的扩频水印算法。为了尽量使论文的内容丰富而又不失严谨，现将论文作安排如下。
本文第二部分为图像水印技术及其理论基础。介绍了数字图像水印技术及实现时所通用的模型，基本特征，数字图像水印的性能分析，使读者对数字图像水印进一步了解。
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最后，对数字图像水印的应用进行了介绍。
第三部分为介绍两种算法的原理。先介绍LSB算法，由于此算法较为简单，所以占的片幅较少。第二种算法是基于小波变换的扩频水印算法，由于此算法涉及到小波变换和扩频这两种技术，因此有必要先对这两种技术进行阐述，最后介绍水印嵌入和检测算法。
第四部分为将两种算法进行比较，比较两者的优缺点，各自应用的场合。 第五部分进行实验结果对比，比较两种算法的对几种攻击的抵抗能力。 最后对在本次论文过程中所学习到的知识进行简要总结。
2 数字图像的水印技术研究
2.1 数字图像水印技术及其通用模型
所谓数字图像水印[3]，是嵌在数字产品中的数字信号，以图像作为标记、标识的信息。它的存在是以不破坏原数据的欣赏价值和使用价值为原则。如果没有鲁棒性的要求，水印与信息隐藏技术的处理本质上是完全一致的。数字水印技术是指利用数字产品的信息冗余性，从图像处理的角度看，嵌入水印信号可以视为在强背景下叠加一个弱信号，只要叠加的水印信号强度低于人类视觉系统的对比度门限，就无法感觉到信号的存在。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，通过对原始图像作一定的调整，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[3]，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)。尽管水印信号具有一定的能量，但分布到信道中任频率上的能量是难以提取检测到的。水印的提取和检测则是一个有噪信道中弱信号的提取检测问题。
设载体图像为I，水印信号为W，密钥为K，则水印嵌入可用如下公式来描述:
IW?F(I,W,K)
式中F表示水印嵌入算法。水印的嵌入过程如图1所示。
（1）
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密钥K 水印信息W 载体图像I 水印嵌入算法 含水印载体图像IW 图1 水印嵌入框图
有两种常用的嵌入方式：
viw?vi??wi
w
（2） （3）
viw?vi(1??wi)
其中，vi，vi分别表示载体图像像素和嵌入水印的图像像素。w为水印信号分量，
0?i?k；α为强度因子。在不可感知的前提下，尽可能提高嵌入水印的强度，α的选择
必须考虑图像的性质和视觉系统的特性。
图2 、图3是水印提取与检测框图。图中的虚线框部分表示在提取或判断水印信息时原始数据不一定是必要的。
密钥K 载体图像I 含水印载体图像IW 水印提取算法 水印 密钥K 图2 水印提取框图
载体图像I 含水印载体图像IW 水印检测算法 是否含水印 图3 水印检测框图
在某些水印系统中，水印可以被精确地抽取出来，这一过程被称作水印提取，见图2。比如在完整性确认应用中，必须能够精确地提取出嵌入的水印，并且通过水印的完整性
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来确认多媒体数据的完整性。如果提取出的水印发生了部分变化，最好还能够通过发生变化的水印的位置来确定原始数据被篡改的位置。
对于鲁棒水印，通常不可能精确地提取出嵌入的原始水印信息，因为一个应用如果需要鲁棒水印，说明这个应用很可能遭受到各种恶意的攻击，水印数据经过这些操作后，提取出的水印通常已经面目全非。这时就需要一个水印检测过程，见图3。通常水印检测的第一步是提取水印，然后再判决是否含有水印。水印判决的通常做法是进行相关性检测[2]。选择一个相关性判决标准，计算提取出的水印与指定的水印的相关值，如果相关值足够高，则可以基本断定被检测数据中含有指定的水印。
综上所述，水印提取的任务是从嵌入水印的数据中提取水印信号，而水印检测的任务是判断某一数据内容中是否存在指定的水印信号。另外，水印检测的结果依赖于一个阈值，当相关性检测的结果超过这个阈值时，给出含有指定水印的结论。这实际上是一个概率论中的假设检验问题。当提高相关性检测的阈值时，虚检概率降低，漏检概率升高；当降低相关性检测的阈值时，虚检概率升高，漏检概率降低。所谓虚检，就是将没有水印信号的数据误认为含有水印信号。所谓漏检，就是未能从含有水印信号的数据中检测到水印信号。在实际的水印应用中，更注重对虚检概率的控制。 2.2 数字图像水印的基本特征
数字水印有好多特性[3]，其中是主要的三个特性是保真度，鲁棒性和容量。一般来说，容量，鲁棒性和保真度三者是相互制约的，不可以设计一个使三者都达到最优的水印系统，我们只能根据实际需要在三者中进行折中。例如，在设计鲁棒水印时，一般在容量和保真度满足一定要求的情况，尽量提高系统的鲁棒性；而对载体图像的保真度要求较高时，系统的有效载荷或鲁棒性就不可能太高。下面对数字水印的保真度，鲁棒性，容量等特性进行介绍。 （1）保真度
保真度是衡量信号在被处理前后的相似性，也称为不可感知性。载体作品在嵌入水印信息后在感知上要达到一定的要求，这个要求并不一定是水印不可见或者可见，要根据水印的应用场合来确定。从水印是否可感知的角度来分，可以分为可见水印和不可见水印两类。本文主要讨论不可见水印，它一方面要求知觉上的不可见性，即因嵌入水印导致作品的变化对观察者的感知系统来讲应该是不可察觉的，最理想的情况是含水印作品与原始作品在知觉是一样的；另一方面要求用统计方法也不能检测到水印，如针对大量的用同样方法水印的作品，使用统计方法无法提取水印或确定水印的存在。此外，也
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