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基于视觉模型的小波域数字水印技术的综述报告
数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字内容中的技术。数字水印技术可以应用在多个领域，例如版权保护、信息隐藏和数据完整性验证等方面。其中，小波域数字水印技术是一种比较流行的数字水印技术。
小波变换是数字图像处理中广泛应用的一种方法，它可以将图像分解成不同的频率子带。因此，小波域数字水印技术通过将水印嵌入到高频子带中，可以提高水印的鲁棒性。
在小波域数字水印技术的研究中，视觉模型被广泛应用。视觉模型是一种计算模型，可以模拟人眼对图像的感知。因此，通过结合视觉模型，可以提高小波域数字水印的可见性和鲁棒性。
视觉模型中最常用的是离散余弦变换（DCT）视觉模型和正弦变换（DST）视觉模型。在DCT视觉模型中，水印嵌入到高频子带中，并且在嵌入过程中考虑了人眼对不同空间频率的敏感度。在DST视觉模型中，水印嵌入到子带的细节系数中，并且水印的可见性和鲁棒性都比DCT视觉模型更好。
在小波域数字水印技术中，还有一种基于局部特征的方法。这种方法的核心思想是将水印嵌入到包含图像特征的小波系数中。这种方法能够增加水印的可见性，且对于攻击具有很好的鲁棒性。
此外，还有一种基于深度学习的小波域数字水印技术。这种方法通过使用深度神经网络对水印进行嵌入和提取，使得水印的可见性和鲁棒性都得到了改善。但该方法对于训练数据的要求较高，且对于不同的嵌入和提取网络之间存在一致性问题。
总体来说，小波域数字水印技术具有许多优点，如鲁棒性高、可见性好等。而基于视觉模型的小波域数字水印技术在提高水印可见性和鲁棒性方面具有一定优势。但是，各种方法仍然存在一些问题，例如对于一些攻击手段的鲁棒性不足、水印容量较小等。因此，需要进一步研究才能使小波域数字水印技术更加完善和实用。