针对医学图像中嵌入水印信息造成的鲁棒性与透明性的不平衡问题，提出了一种面向医学图像的篡改检测双重水印算法。首先，采用Sine-Cubic混沌映射加密算法将Sine映射与Cubic映射进行线性耦合，利用得到的混沌序列对版权图像进行加密。其次，对载体图像进行小波变换，并对低频子带进行安全区域划分，根据安全区域内子块熵值将医学图像划分为感兴趣区域（ROI）和非感兴趣区域（NROI）。同时，通过提取ROI的稳定特征与加密的版权构造鲁棒的零水印。最后，将零水印嵌入医学图像NROI子块Schur分解的上三角矩阵最大系数中，同时记录嵌入水印后的最大系数用于篡改检测。实验结果表明：所提水印算法具有不可感知性、鲁棒性和安全性，同时可以准确地定位被篡改的含水印区域；与其他水印算法相比，所提双重水印算法在鲁棒性和算法效率上均有很大的提升。

为了兼顾水印算法的透明性与抗几何变换能力，引入光学加密方法，提出了基于相位截断菲涅耳变换与全变分分解的鲁棒水印算法。引入Logistic映射，通过对其迭代来获取混沌序列，以构建一个随机 掩码；基于Fresnel变换，联合随机掩码，对水印信息完成光学加密；再利用相位截断机制，得到2个私钥。借助全变分分解方法来处理宿主图像，获取卡通与纹理部分；引入离散小波变换(DWT)，分别对加密水印与纹 理部分实施分解，输出各自对应的子带信息；并将这些子带信息进行融合，通过可逆DWT方法，获取嵌入水印后的纹理信息；通过组合水印纹理部分与初始的卡通部分，形成水印图像。设计水印检测机制，在水印图像 中检索出编码水印，借助2个私钥来复原水印。测试数据显示：所提算法兼顾了理想的水印透明性与鲁棒性，在多种几何变换下，所复原的水印失真较小，对应的相关系数维持在0.9以上。

基于空间域的最低有效位(Least significant bit, LSB)图像水印和量子图像表示(Novel enhanced quantum representation, NEQR) 模型,提出了一种新的更加安全的量子图像水印算法。 通过对载体图像进行分块,使水印图像能较均匀地嵌入载体图像的每个区域中,因此算法具有良好的 抗剪切性;在水印嵌入之前通过密钥对水印图像进行置乱,因此算法有很好的安全性;通过一个量子 比特比较器确定水印嵌入在载体图像空间域中的具体位置,因此算法体现出较好的稳健性。所提算法 采用单一运算方法,具有相对较低的复杂度和更高的峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)。针对具体的嵌入和提取电路图设计了实验仿真,验证了算法的可行性。实验结果表明所提算法有较高的PSNR。

设计了基于可逆Walsh-Hadamard变换与预测误差扩展的图像水印算法。将载体图像分割为4×４的非重叠子块, 引入Walsh-Hadamard变换, 对每个子块进行处理, 得到其域Hadamard, 提取其直流分量与交流分量系数;基于Adaline神经网络, 确定一个准确的预测系数, 构建线性预测函数, 计算每个交流系数的误差;对交流系数误差完成二进制表示, 根据水印信息对误差进行扩展;考虑像素的溢出或下溢问题, 从所有子块中指定一个平滑扩展块, 通过设计水印嵌入方法, 将水印信息嵌入到扩展块中, 再借助Walsh-Hadamard逆变换, 输出水印图像;构建水印提取机制, 从水印图像中提取初始水印信息。实验结果显示: 与当前水印图像相比, 所提算法具有更高的不可感知性与更低的失真度。

提出了多元频域变换与几何校正机制的彩色图像水印算法。对重力模型进行改进, 实现水印信息的加密, 利用四元变换处理处理载体图像的最大中心区域, 获取其相位与幅度信息;设计水印嵌入机制, 将水印信息植入到四元变换的幅度中, 借助逆变换, 输出水印图像;引入四元小波变换处理水印图像的训练样本, 获取其四元小波变换系数训练支持向量机, 完成水印图像实现准确的几何校正;利用四元变换, 建立水印提取机制, 复原水印图像。测试数据表明: 与当前图像水印方案相比, 所提算法能够准确校正几何失真图像, 具备更高的鲁棒性与抗盲检测能力。

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。

为了提高数字图像水印的鲁棒性，提出一种离散余弦变换和汉明码相结合的数字图像水印算法。该算法首先用Arnold 变换和汉明码对二值水印图像进行置乱加密和编码；然后对载体图像进行8×8 分块，且对每个子块分别进行二维离散余弦变换；最后再将加密和编码后的水印嵌入到二维离散余弦变换的中频系数中，嵌入强度根据载体图像的特性自适应的确定。实验结果表明，水印表现出良好的安全性和不可感知性，不仅能够有效的抵御噪声、重采样、滤波、压缩、旋转和剪切等单一水印攻击，对多种单一水印攻击组合而成的联合水印攻击也具有较好的鲁棒性，实现了水印的自适应嵌入和盲提取。

利用最低有效位的思想,提出了一个量子图像水印方案。在该方案中,嵌入 者通过置换载体图像灰度 值的某一个比特把水印图像嵌入到量子载体图像的某些像素中,这些像素由一个私钥决定。只有拥有这个私 钥的版权者才可以在不知道初始载体图像的前提下提取出水印信息。分别设计了嵌入和提取算法的量子电路 图,并给出了该水印算法的计算机仿真。通过比较嵌入载体图像和初始载体图像之间的峰值信噪比,说明 提出的水印方案实现了不可见性。实验结果也表明,提出的水印方案具有良好的可伸缩性。

论文提出了一种在小波变换域内基于二值离散运算的自适应数字图像水印算法。算法利用人眼视觉掩盖特性，根据要嵌入的伪随机数水印长度自适应地选择原始图像小波逼近子图中纹理信息丰富的图像子块，通过对这些图像子块系数的二值离散修改实现水印的嵌入，水印检测无需原始图像。由于水印的嵌入与检测是基于二值离散运算，所嵌入的水印具有很理想的鲁棒性，能免疫于常规图像处理方法的有限攻击。同时，嵌入的水印具有理想的隐蔽效果，完全满足水印不可觉察性要求。

针对几何攻击容易使常规水印算法检测失败的问题,利用Tchebichef矩出色的重构性能,结合图像归一化,提出一种基于Tchebichef矩的抗几何攻击图像水印算法GWTM。该算法在水印嵌入和提取之前对图像进行几何失真的归一化,根据Tchebichef矩系数的特点,进行矩幅度修改量测试,筛选出最优矩集合。根据水印比特自适应地修改集合中的矩,并对修改后的矩进行Tchebichef重构,实现水印的嵌入。水印提取时,以最优矩集合为密钥,通过与原始图像的Tchebichef矩幅度比较提取水印。实验证明,GWTM算法能够抵抗任意角度的旋转攻击、缩放攻击及常规的信号处理攻击