水印算法的分类

1.空域算法 2.Patchwork算法 3.变换域算法
4.压缩域算法 5.NEC算法 6.生理模型算法

详细的：
空域算法：该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位 (LSB:least significant bits)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，水印信息很容易为滤波、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。

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http://digi.it.sohu.com/s2006/zbqd/

Patchwork算法：方法是随机选择N对像素点 (ai，bi) ，然后将每个ai点的亮度值加 1 ，每个bi点的亮度值减 1，这样整个图像的平均亮度保持不变。适当地调整参数，Patchwork方法对JPEG压缩、FIR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。

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 (spread spectrum communication)技术。算法实现过程为：先计算图像的离散余弦变换 (DCT)，然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前k系数上(不包括直流分量)，通常为图像的低频分量。若DCT系数的前k个最大分量表示为D={ di }，i=1 ，… ，k，水印是服从高斯分布的随机实数序列W ={ wi }，i=1 ，… ，k，那么水印的嵌入算法为di = di(1 + awi)，其中常数a为尺度因子，控制水印添加的强度。然后用新的系数做反变换得到水印图像I。解码函数则分别计算原始图像I和水印图像I＊的离散余弦变换，并提取嵌入的水印W＊，再做相关检验 以确定水印的存在与否。该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍