为了解决奇异值最高位在几何攻击下易敏感性和零水印抗几何攻击性能差的问题,提出一种基于改进奇异值和子块映射的图像零水印技术。首先,对载体图像进行Arnold置乱处理,消除像素间的相关性。然后,进行Curvelet变换、分块以及奇异值分解以获得载体图像的稳定特征。同时,提出一种子块映射机制,将原始的版权图像划分成不同的子块,并通过对子块求和,使用不同的字符表示水印子块。最后,将载体图像的特征与水印子块按位进行逻辑运算生成零水印。实验结果表明,所提出的图像零水印算法在几何攻击、非几何攻击以及组合攻击下具有很强的鲁棒性,并且生成的零水印信息安全性更高。

离散小波变换不但能够更好地适合人眼视觉系统的特性, 并对于JPEG2000和MPEG4压缩标准比较能够较好的适应。通过小波变换进行嵌入水印信息得到的载体图像对于人眼视觉效果都比较良好, 并且载体图像中的水印信息具有较强的抵御力, 所以基于小波的数字水印技术研究对于目前现状有着重要的意义。使用一种基于小波变换的数字水印技术, 将低频子图分块并量化其小波系数, 采用Arnold置乱算法将水印嵌入到目标图像中并且可以从目标图像中完整地提取出水印, 最后可以通过对水印信息进行常见的水印攻击, 说明小波变换中的Arnold置乱算法的鲁棒性比较好。

为了解决图片类信息加密易破解的问题，更好地对相关产品的版权加以保护，采用一种基于分块离散余弦变换 (DCT)的数字盲水印算法。图像经分块后先进行 DCT变换，从空域变换到频域，然后进行水印的嵌入和提取，最后与基于小波变换域的数字水印算法的实验进行对比。研究表明，该算法在峰值信噪比为 52.588 3 dB时，可以为图像提供良好的水印透明性，且对噪声、剪切等攻击有明显的抵抗效果，同时具有良好的鲁棒性。

光场相机通过在主镜组和传感器间特定位置设置微透镜阵列,在采集物方光强的同时可记录光线方向。提出一种在频域内对光场相机获取的四维光场图像加密的图像数字水印方法。植入信息经Base64编码后生成二维图像,并通过Aronld迭代对此图像进行均匀化处理,建立与原始光场坐标系匹配的虚拟计算光场,在四维傅里叶域内以切片替换的方式将加密信息植入原始光场中,实现光场图像加密,然后,基于二者坐标对应关系,应用傅里叶逆变换提取加密光场图像中的植入信息。搭建光场采集系统,应用本文方法对采集的原始光场图像进行加密处理。实验结果表明,加密光场图像信噪比高,与原始光场图像相关性强,加密光场图像无明显伪迹和失真,算法简便快捷,稳定可靠。

目前多数水印算法将伪随机数列作为水印，算法设计时多偏重于提高水印隐蔽性和鲁棒性，但忽略了水印自身的安全。本文提出了一种基于量子密钥真随机性的，可进行篡改定位的、面向安全通信的空域水印算法来提高水印的安全性。该算法使用基于BB84协议原理、通过量子密钥分发机制生成的具有真随机性和绝对安全性的量子密钥制备二值图像水印， 并结合首次提出的量子密钥矩阵模型与8-邻域随机定位理念，将量子水印动态随机地嵌入到载体图像中。 传输完成后，接收方可以快速提取水印信息，精确判断水印图像完整性及传输过程安全性，并能够对篡改进行定位。对算法进行了隐蔽性、鲁棒性以及篡改定位测试，结果表明: 提出的算法简单，具有高安全性和隐蔽性，同时兼顾鲁棒性，篡改定位精度达3 pixel×3 pixel， 可以广泛应用于数字图像的安全传输中。

针对QR码数字水印的鲁棒性和不可感知性的平衡问题, 提出一种基于Tetrolet变换和奇异值分解(SVD)的数字水印技术。首先, 利用Tetrolet变换将QR码图像的能量信息集中于Tetrolet系数中, 再对该系数进行SVD分解, 最后将置乱加密的水印图像嵌入奇异值矩阵中, 完成水印的嵌入。仿真实验结果表明, 该方法可以有效抵抗高斯、椒盐、乘积等多种噪声攻击和旋转、剪切、平移等几何攻击。该算法能在图像不失真的前提下, 有效提高水印的抗噪声和抗几何攻击的能力, 实现数字水印系统不可感知性和鲁棒性的平衡, 具有较强的实用性。

为了更加有效地解决数字水印不可见性的问题, 提出了一种基于视觉显著图的水印方法。对Itti视觉计算注意模进行改进, 提取图像视觉显著图; 利用二级哈尔小波变换方法, 根据图像视觉显著图, 将水印信息嵌入到图像的低频域内; 采用多组SIFT特征点匹配进行精确几何校正处理, 提取水印信息。实验结果表明, 含水印图像的PSNR达到80 dB以上, 提取水印NC值都在0.8以上。因此, 数字水印方法具有极好的不可感知性, 可以有效抵抗噪声、滤波和JPEG 压缩等常规图像处理攻击, 尤其是对任意角度的旋转攻击、缩放、平移等几何攻击具有极强的鲁棒性。

为了弥补空间域水印算法在提取水印时需要原宿主图像、鲁棒性较差等缺点, 提出一种基于BP神经网络和人眼视觉特性(HVS)的空域数字水印算法。先选出原宿主图像对比度函数值最大的前块用于二值水印图像的嵌入, 利用神经网络能够逼近任意非线性关系的特点和其自适应性, 构建水印信号嵌入前后图像块像素值间的映射关系, 实现了水印的盲提取, 并将该算法与现有算法进行了对比。实验结果表明, 对于JPEG压缩、加噪、剪切和旋转等常见的图像处理攻击, 算法具有良好的鲁棒性和不可见性。

数字水印技术是一种新型的光信息加密技术，具有很强的伪装能力，但受到相位探测误差问题的限制，在信号还原过程中，传统的通过先求解相位后逆光路计算明文信息的方法并不具有实用性。迭代算法通过在频谱域和空间域施加有关约束，可有效实现对微弱信号的还原。结合数字水印技术和迭代算法的有关理论，提出了一种新的信息加密和还原技术，可以突破相位探测误差问题的限制。此外，该技术可以有效地隐藏和还原目标信息，对相位板的准确性要求高，使得信息难以被破解\.理论分析和仿真结果表明，平均均方误差在经过若干次迭代计算后，成功收敛，其还原系统具有高稳健性。该技术具有伪装能力强、恢复算法收敛快的优点，可广泛应用于个人身份伪装和信息识别等领域。

提出一种基于数字全息图的可控再现菲涅耳计算全息水印方法。对水印物平面光波计算离散菲涅耳变换获得全息面上的物光波复振幅分布，为提高安全性，对物平面水印信号和衍射面信号进行双随机相位编码加密处理；对加密后的数据进行预处理及载波调制和实值编码；将编码后的信号作离散余弦变换(DCT)后以一定强度叠加于宿主全息图的中频分量，水印信号恢复无需原始宿主全息图信息，可实现盲提取。结果表明，所提出的方法具有良好的透明性，通过放大率及重建光波的控制，重建像平面的水印信号可以实现大小和位置可调；并且宿主全息图在遭受剪切、联合照片专家组(JPEG)压缩、滤波、旋转、拉伸等各类攻击的情况下，对宿主和水印信号均具有良好的数字重建质量；宿主数字全息图的零级像抑制处理不影响水印信号的提取