文献综述
数字水印技术的研究最早见于1993年Tirkel等人发表的著名文章“ElectronicWatermark”中，而Van Schyndel在 ICIP 1994会议上发表的文章“A digital watermark”是第一篇在主要会议上发表的有关于数字水印的文章，其中阐述了一些关于水印的重要概念，同时被认为是首次提出数字水印技术。当时Tirkel等人认为数字水印技术在多媒体数字产品中应用前景广，同时预见性地提出了对版权保护的增强、取数字图像的控制、图像标记以及预防不法分子伪造篡改等方面可能的应用。1996年在英国剑桥举行的第一届信息隐藏学术讨论会标志着信息隐藏作为一个新的学科诞生。
近年来，数字水印技术的研究也得到了国内的政府部门、科研机构、知名院校的高度关注，同时取得了一定的研究成果。已经有很多知名高校研究了不少科研成果，比如中国科学院、北京邮电大学等，2003 年的《科技型中小企业技术创新基金若干重点项目指南》就体现 了国家对信息数字水印技术研究的重视，其中，明确指出重点支持“数字产品产 权保护”和“个性化产品（证件）防伪”等防伪技术和防盗版现象。当前，一些数字水印产品的公司开始陆续出现，其中刘瑞祯等人于2002 年创办了上海阿须数码技术有限公司，是目前比较有代表性的，专门从事多媒体信息、网络安全、 防伪技术、数字印章和数字水印技术开发的企业。刘瑞祯等人创办这类公司的行动说明国内的这项技术已经从理论研究的层面走向实用化、商业化水平。由此可见，数字水印技术在国内的发展前景是非常美好的。
数字水印技术横跨了信号处理、数字通信、密码学、模式识别等多种学科， 各专业领域的研究者均有独特的研究角度，因此提出的数字水印的算法也是多种多样，但其基本原理是一致的，而且算法大体可分为两类：基于时空域的水印和基于变换域的水印。
由于空间域水印算法的稳健性都不是非常理想，人们开始研究变换域水印算法。基于变换域的技术可以嵌入大量比特数据而不会导致可察觉的缺陷的特点，这类技术一般基于常用的图像变换，基于局部或是全局的变换(如DCT、小波变换、傅 里叶变换、分形、或其它变换域等等)。从目前的情况看，变换域方法正日益普遍。变换域方法通常都具有很好的健壮性，对图像压缩、常用的图像滤波以及噪 声均有一定的抵御力，并且一些水印算法还结合了当前的图像和视频压缩标准(如JPEG，MPEG等)，因而有很大的实际意义。在设计一个好的数字水印算法时，往往还需要考虑图像的局部统计特性和人的视觉特性，以提高水印的健壮性和不可感知性。
水印算法中常用到的变换有离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)。 “小波变换”的发展历程已有30多年，它最早是由法国科学研究工作者J．Morlet在分析地震信号时提出的”。它是一门数学理论和方法。Meyer在1985年证明了小波函数的存在，并进行了深入的研究。随后，Mallat基于多分辨分析的思想提出了Mallat算法，该算法在小波分析中占有很重要的地位。1993年，Shapiro提出了嵌入式零树小波编码算法，有效剔除了高频系数的编码并获得了良好的压缩效果为图像压缩领域作出了贡献。随后，小波包、多小波等概念相继被提出。近年来，小波变换的理论不断完善，它普遍应用于模式识别、图像处理、微分方程、非线性科学、声音处理等众多领域。小波的普及迅速引起了科学家们的高度重视。小波变换被誉为信号处理发展历史上的里程碑，也常常被叫做“数学显微镜”。
小波变换使得图像的压缩、传输和分析变得更为便捷。小波变换在数字水印中的应用近几年也受到了人们的普遍关注。小波变换将输入信号分解为低分辨率参考信号以及一系列细节信号。在每一个尺度下，参考信号和细节信号包含了完全恢复上一尺度下信号的全部信息。由于小波变换与人类视觉系统对图像的 认知有着相似的过程，所以被认为是一种很有前途的图像处理工具。小波变换将原始图像分解为一系列的高频分量和低频分量，而人类视觉系统对图像低频分量 的改变非常敏感，对图像的纹理等高频部分改变的敏感性要小得多。因而，可以利用这一点进行水印信息的嵌入。和DCT域相比，小波变换有以下优点：1．它不是基于块的变换，所以不存在DCT变换中的块效应；2．多分辨率特性使得它有更大的自由度；3．有更低的计算复杂度；4．更好的能量压缩性能，与DCT和DFT相比，更接近于理想的K—L变换。综上所述，在数字水印的频域算法中，小波域水印算法无疑是一种较好的选择。
本次课题主要研究了基于小波变换的数字水印技术，小波变换是近十几年才发展起来的数学理论，并已成为信号处理领域研究的一个热点，许多研究者把小波在理论上的研究成果应用到诸如数字水印、特征提取、信号滤噪、数据融合各个方面，几乎所有涉及信号处理的问题都会有小波的身影。小波之所以在信号处理领域具有很大的优势，在于小波变换可以获得信号的多分辨表征，这种表征符合人类观察世界的一般规律。
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