基于Patchwork算法的数字水印嵌入技术
字图像的像素值用二进制表示时的最低位。1993年，Tirkel等人提出了数字图像水印的一种方法。该方法将m序列的伪随机信号以编码形式的水印嵌入到灰度图像数据的LSB中。为了能得到完整的LSB位平面而不引入噪声，图像通过自适应直方图处理，首先将每个像素值从8b压缩为7b，然后将编码信息作为像素值的第8个比特（像素值的LSB），即嵌入了水印。这一方法是单个LSB编码方法的扩展，在单个LSB编码方法中，LSB直接被编码信息所代替。
由于LSB位平面携带着水印，因此，在嵌入水印图像没有产生失真的情况下，水印的恢复很简单，只需要提取含水印图像的LSB位平面即可，而且这种方法是盲水印算法。但是，LSB算法最大的缺陷是对信号处理和恶意攻击的稳健性很差，对含水印图像进行简单的滤波、加噪等处理后，就无法进行水印的正确提取。
针对LSB算法表现的缺陷，一些研究人员对空域图像水印技术进行了改进，使算法的稳健性和安全性得到了提高。
Matsui等提出了一种用于图像的水印技术。该方法是建立在对灰度级图像进行预测编码的基础之上。预测编码方法中用预测误差编码代替对单个灰度值编码，得出相邻像素点之间的相关性。按预先确定的顺序扫描数字图像，遍历像素点{xi}，用预测编码法对像素点集进行编码，保留第一个值x1，后面的值相邻像素点间的差值ej来代替。他们引入一张编码表，表中一个可能的差值dj对应一个位值cj，二者的关系是保密的。为了嵌入一位数据b，要选择一个像素xj及相应的差值ej，查询编码表，看对应于ej的位值
cj是否和位b的值相同。如果相同，即代表当前水印位为b，继续进行下一位水印比特
的嵌入；如果不同，则在表中选一个与ej接近的值，使它所对应的位值也符合要求。图像作者通过在编码表中寻找相应位，可以实现对水印的恢复。
1996年，Bender等人提出了空域图像水印方法中著名的Patchwork算法。这是一种统计算法，即在一个载体图像中嵌入具有特定统计特性的水印。与LSB算法不同，Patchwork是将水印信息隐藏在图像数据的亮度统计特性中，给出了一种原始的扩频调制机制。尽管该算法一般只能隐藏1bit信息，但仍然可以在一定程度上对图像数据的版权给予保护。
2.2.2 DCT域图像水印技术
离散预先变换简称DCT。任何连续的实对称函数的傅里叶变换只有余弦项，因
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此，余弦变换与傅里叶变换一样有明确的物理意义，DCT变换避免了傅里叶变换中的复数运算，他是基于实数的正交变换。DCT变换矩阵的基向量很近似于Toeplitz矩阵的特征向量，而Toeplitz矩阵有体现了人类语言及图像信号的相关特性，故DCT常常被认为是对语音和图像信号的准确变换。
与空域图像水印相比，离散余弦变换（DCT）域图像水印对压缩、滤波和其他一些数字处理算子具有更强的稳健性，同时又与常用的图像压缩标准JPEG兼容，因而得到了广泛的重视，基于DCT的数字水印技术是目前水印技术中研究得最多、最深入并且也是最成熟的。
较早的DCT水印算法是由Cox等人提出的。Cox算法不是采用分块DCT，而是对整个图像进行DCT，随后使用一个随机向量改变图像中前N个感知上最重要的DCT系数来嵌入水印。通过改变DCT系数的量化方法，并通过校验（按大小排列）来改变其中的部分系数也可以达到嵌入水印信息的目的。
在采用分块DCT的水印算法中，块的大小均选择8?8。有学者根据高斯网络分类器决策选出一些特定的块，然后利用一个线性DCT约束或环形DCT检测对中频段的DCT系数进行变换，以传输水印信息。还可以通过对DCT块进行频率掩蔽以嵌入水印。将输入图像分为若干方块，对这些方块进行计算，由于掩蔽栅格可以提供掩蔽频率附近的信号栅格的可视阀值，对每个DCT块计算它的频率掩蔽。通过对最大长度的伪随机信号进行DCT变换，对可见的掩蔽频率进行放缩和处理，然后将这一水印加入到相应的DCT块中，并通过空间掩蔽来验证水印是否不可见，并控制缩放因子。水印的测试需要原始水印和原始水印和原始图像，并利用假设检验。该方法对JPEG压缩、有色噪声和剪切有很好的稳健性。
2.2.3 小波域图像水印技术
基于小波的多媒体水印技术是近年来一个比较活跃的研究领域，特别是随着JPEG2000将小波变换纳入其中，对该领域的研究更加具有实际意义。小波变换是20世纪80年代后期发展起来的应用数学分支，很快被发过学者Daubechies和Mallat等人引入到信号及图像处理领域。它具有许多良好的特征，这些性质奠定了小波域水印技术的基础。这些特性主要表现在以下几个方面：意识图像边缘和纹理等区域的空间频率位置信息，而这些信息对于保证所嵌入水印的鲁棒性是十分重要的；二是多分辨率特性。小
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波变换构成了对图像的多尺度视频分解，它将图像分解为低分辨率逼近图像和各层次的水平、垂直、对角线方向的高分辨率的细节成分，小波域的这种对图像的对分辨率表示，对于含有水印图像的渐进传输和可分级解码等具有重要意义。采用该机制进行数字水印检测可以大量节省处理时间，三是小波分解的空间频率特性与HVS某些视觉特性的相似性。该特性是小波变换区别于FFT和DCT的一个重要方面，根据该特性可以影响高强度的水印嵌入到HVS不太敏感的区域，这样在保证不影响如想视觉质量的前提下，可以最大限度地增加嵌入水印的强度；四是小波变换的自适应性。小波变换的滤波器和分解结构可以根据宿主信息特性进行自适应选择——这种小波变换机制被称为小波包变换，小波包变换最近已被应用到数字水印中，取得了很好的效果。
2.3 数字水印的应用实例
随着电子政务、电子商务的迅猛发展，网上办公、网上交易逐年递增，电子文件、电子票据的真实性、完整性、不可否认性、保密性必须得到保证，数字水印技术为其提供了一个有效的技术手段。下面给出当前数字水印技术在电子政务、电子商务中较为实用的几个实例。
2.3.1 数字签名
数字签名是一种对多媒体信息进行论证的有效手段，它是由信息发送者对要传送的信息进行某种处理，用以论证信息的来源并核实信息是否发生了变化的一段字符串。数字签名的基础是密码学。
信息隐藏技术与传统密码学有本质的区别，传统密码学是将明文加密成密文，使信息不可理解，是隐藏了信息的内容；而信息隐藏技术着重隐藏了信息的存在。数字水印技术和数字签名各有优势和不足。数字签名容易受到攻击，而数字水印的安全度不高。如果将数字水印和数字签名有机地结合起来，以之为基础构成一种新的水印方案，其安全性、可信度、求证精度都将会大大地提高，这无疑将是多媒体技术研究发展的一个很有前途的方向。
把数字签名作为水印隐藏在图像中，数字签名方法用DSA（data signature algorithm），数字水印方法用DCT（discrete cosine transform）。DSA签名基于离散对数问题的数字签名标准，虽说它仅提供数字签名，不提供数据加密功能，但它具有算法简
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便实用、易实现等优点。而考虑用DCT是实变换，它具有良好的能量压缩能力，而且可以利用人的视觉系统（HVS）在DCT域内的特性。
2.3.2 在电子印章中的应用
电子印章是实现电子公文的一个核心技术，目前常用的电子印章设计方法一般是利用Active X控件嵌入技术，并对此控件图像进行镂空处理，使印章更逼真。同时，每个印章都对应有一个印章识别码使印章唯一可识别，以及设置密码用来防止他人对印章的修改。这种印章在外观表现形式上虽能达到纸上盖章的效果，也具有一定的防修改（利用印章密码这种简单认证）、防伪功能（识别码），但这些都是为了保护印章本身的，不能对电子公文进行保护。
电子印章应保证信息的完整性和真实性。我国《电子签名法》的颁布为其推广使用提供了法律基础。但是，电子印章只能对电子数据的完整性和真实性进行验证，而不能对电子文件保证真实性和不可篡改性，因此需要对文件的身份进行验证，来证明文件的有效性。电子印章必须与电子文件（全部或部分）建立某种逻辑关联，利用单项散列算法或摘要算法生成待签文件的摘要，用以辨别电子文件签署者的身份，保证文件的完整性，并表示签署者同意电子文件所陈述的内容。可以通过密码验证、签名验证、指纹验证、虹膜验证等方式验证用户身份。电子印章和文件绑定，可验证文件的可靠性，一旦被绑定的区域发生改变（非法篡改或传输错误），印章将失效。
2.3.3 指纹身份认证水印
生物特征的认证是根据人体特征信息进行的认证技术，包括指纹、掌纹、虹膜、话音、人脸、足纹、DNA等。研究表明，上述的任何一个特征，两个人相同的概率及其微小，可唯一证明个人身份，满足个人身份的确定性和不可否认性。在这些特征中，终生不变，易于获取，应用广泛，全世界各个行业都接受的个人特征应首选指纹。
利用指纹的唯一性和不变性生成数字水印信号，基于人眼视觉系统（HVS）特性，在宿主图像的高频小波子层中嵌入合法用户的指纹特征信息，同时，合理地调整水印嵌入强度，使攻击者难以察觉到指纹信息的存在，指纹身份认证水印综合了水印技术和指纹识别两者的优势。
远程网络环境下，指纹特征的提取和匹配时分离的，指纹特征的信息需要通过公共
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通信信道传送给远端匹配器，所以很容易受到攻击。直接采用数字水印用于身份认证仍然不足以抵抗此类重放攻击。一旦攻击者通过非法窃取嵌入指纹特征的水印图像，虽然不能得到指纹特征信息，但通过重新发提交水印图像，仍然可以通过身份认证获取对远程系统的访问权。通过采用用户端和服务器端两次“握手”方式来抵抗这种重放攻击，并构造了一个指纹身份认证水印系统。
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