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1、DCT域水印算法原理基于DCT域的水印算法具有良好的抗JPEG压缩、抗缩放重采样性，嵌入的水印信号比较健壮，可以有效抵御一些利用信号失真破坏水印的攻击方法；不可感知性较好，可以更好的结合人类视觉系统（HVS）模型，进一步改进算法性能。当然，也存在计算复杂等缺点。图像的主要能量集中在图像低频区域，而且人类视觉系统对图像的低中频区域比较敏感，而对图像的高频区域变化不敏感，因此一般的算法都保留图像的低中频区域，而将水印嵌入高频区域，以获得较好的不可感知性；另一些算法3132为了获得更好的鲁棒性，选择在低中频区域嵌入水印，但仍然难以抵抗压缩编码及其他一些图像处理的攻击，而且水印的不可感知性极大的依赖于
2、不同的图像特性。这些算法在选择嵌入水印的系数时根据实际要求对水印的不可感知性和鲁棒性进行折衷，但都将DC分量排除在外。黄继武33认为DC分量比任何AC分量都具有更大的感觉容量，从鲁棒性出发，DC分量更适合用来嵌入水印。结合图像照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，可得到不可感知性和鲁棒性较好的水印算法。大部分的DCT水印算法的原理如下：1、将图像分割为8X8图像块，并对需要嵌入水印的图像块进行FDCT，得到频域系数矩阵。2、选择算法确定的频域系数嵌入水印，即对选定的频域系数进行修改，组成新的频域系数矩阵。修改系数有两种基本方法，如公式（3-1）和公式（3-2）所示：F=F+aW公式（3-1）F=F（1+
3、aW）公式（3-2）公式中F表示修改前的频域系数，F表示修改后的频域系数，W表示嵌入的水印信息，a表示水印的嵌入强度。a决定了频域系数被修改的幅度。公式（3-1）称为加法原则，公式（3-2）称为乘法原则。加法原则中频域系数被修改的幅度是固定的，没有考虑到系数本身的视觉容量，因此乘法原则的使用更加广泛。但这两种嵌入方法都不是盲水印算法，在提取水印时仍需要原始图像的参与。3、对新的频域系数矩阵进行IDCT，得到含有水印的8X8图像块，取代原来的图像块。DCT域的图像数字水印算法，可以首先对特定的水印图像进行Arnold40变换产生随即序列，再将原始图像进行DCT变换，水印图像的随机序列将嵌入到中低
4、频系数分量上。由于水印嵌入宿主图像的低中频系数分量中，使其对常用的图像处理操作有较强的鲁棒性，在大大提高其安全性的同时，较好地协调了与视觉效果的隐蔽性和图像质量的问题。并且数字水印的提取不依赖于原始图像，具有盲水印的特点。空域数字水印是指在图像的空间域中直接嵌入数字水印。在这类算法中，最具有代表性的是水印信息嵌入图像的最低有效位（LSB）或者多个位平面的所有比特算法，水印信息是一串二值序列。下图是一般框架原始图像数据解码之后的bmp数据读取水印信息嵌入水印之后的bmp数据2图5-12空域水印框图最低有效位算法（LSB）是一种较为典型的空域信息嵌入算法，其通过位平面来嵌入数字水印。LSB算法可以
5、嵌入单色图，将水印图像信息嵌入到原始图像中。也可以使用特定的密钥，首先通过序列发生器产生随机序列信号,然后再按照一定的排列顺序，组合成二维水印信号，再按位插入到原始图像对应像素位的最低几位。以一副256灰度的图像为例，256灰度共需要8位二进制构成，例如11111111（255），其中每一位的作用是不一样的，位越高对图像的影响越大，最高位就代表10000000（128），反之位越低影响越小，最低位1只表示1.这就给水印提供了最直接的提示，即可以通过改变一幅图像的最低位来嵌入数据。因为即使载体图像的所有最低位都改变了，图像本身也基本不会发生任何变化，即满足了水印的同透明性。我们可以把整个图像分解为8位平面，从LSB（最低有效位）到MSB（最高有效位）。如图2-1所示是一个4*4的二维图像和它的最低的位平面图像。目前Bitmap数字水印，主要使用LSB算法，在24位的BMP图像中，每个像素由3个字节表示，分别表示红、绿和蓝的亮度，每个字节的高位部分对像素的影响大，而低位部分对像素的影响较小，水印有较多的算法在低位部分嵌入信息。根据水印信息量的大小，可以将水印信息分别添加到其中的红，绿和蓝。或者只添加到其中一个字节，这些取决于应用的场景和需求。
