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题目：基于DCT变换的水印算法实现
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基于子带离散余弦变换DCT应用于图像水印的技术
基于子带离散余弦变换DCT应用于图像水印的技术已经被提出并应用。水印是波在所有选定的含有若干系数的四个频带段的1级分解。应用大量的系数使每个波段给出了不同的检测输出结果。其结果是采取平均检测结果的所有频段的值。结果表明，最终的结果是优于所检测输出的每个波段所得的结果的，从而实现了非常强大的水印方案。
1、导言
数字媒体技术在当今社会已被大范围的使用，从而促使其创立知识产权来保护。就其性质而言，数字媒体是能够100％被完整复制的，因此，必须采取有效的标识系统（是显而易见的）。这就是水印的由来。水印技术是指将无法被看见的数据埋入图像中，从而确定合法的创建者/拥有者。水印应当具有健全的可以适用于（抵挡）各种各样的图像攻击的技术。任何尝试从原始图像删除所有权信息的方法（被称为）攻击。一些常见的攻击包括过滤，压缩，直方图修改，剪裁，旋转和缩小。（水印）主要有两个嵌入方向，即空间域和变换域。变换域的技术对普通的图像攻击技术更敏感，如过滤或JPEG压缩。
变换域技术在图像水印中是最受欢迎的。在这种情况下，图像技术正在通过某些常见的，频繁发生事情改变着，并且使得水印转换系数被高度完美的应用于图像上。这种转换技术通常使用DCT（离散余弦变换）,DFT（二维傅里叶变换）和DWT（离散沃尔什变换）。
发生在现况下的一个问题是各种数量和位置的改变将使其在图像中频繁的变化着。许多有效方法已经被提出，其中大部分是源于科克斯（Cox’s）的体系。皮瓦等人扩展了这一方法，从而提出了一种隐藏检测系统（blinddetectionsystem）。在这些全部情况中都将图像处理作为一个整体，但一些系数变化不超过16000，通常的图像尺寸是512x512。由于大多数的过程都是在数字统计的背景下（执行的），因此我们宁愿使用越多系数越好。这就是为什么我们建议使用子带离散余弦变换DCT原因。
第2节，我们将围绕目前的子带DCT分解层和模型的参数进行讨论。第3节，我们将所阅读到的方案进行测试，并且解释每一个波段的处理后的情况下，最后检测未经过处理的五个通常攻击方法。最后，我们将在最终章节结束这一讨论。
2、子带DCT和水印的模型
郑和米特拉（JungandMitra）已经于1996年介绍了子带DCT。这是一种涉及小波变换和离散余弦变换（DCT）的方法。将原始图像二次抽样后经过高通滤波过滤器和低通滤波过滤器（处理）。结合这两个过滤器的各个方向（横向和纵向）的过滤使四个子带为每个层进行分解。这种过程相当于通过低通滤波器向各个方向透进的频带能够进一步的被二次抽样和过滤，使其能在另一层被分解。最后，使每一个频带都通过使用DCT系数来进行转化。
在我们的实验中，我们不得不选取并使用一定数量的的分解方法和小波技术。我们尝试用大量的分解层，即1，2和3层来进行试验。实验结果表明，(分解系数)并没有在某一层的探测结果上有重大的提高，与此同时，图象退化的现象却更容易被发现。因此，我们把已经被分解的原始图像的四个频段放入一层内。这种娴熟的使用最简单的小波技术的方法，是哈尔（Haar）提出的。下一步是将每一频段进行DCT变换。为了解释我们的水印技术，我们使用下列公式：

其中ti是正在转化的系数，ti’是水印系数，xi是一个被用于水印中的随机序列的高斯分布。参数a是与模型的浓度有关。我们对其使用两种不同的准则，一种是LL-频段，剩下的将使用另一种频段,那就是当a=0.1的时候使用LL-频段，a=0.2时则用另一种。这样做的理由是，低频段更容易变化，也就是说，一些细微的变化更加的明显。i参数的范围是从1到20000，使其在一个令人满意的80000系数间的变化。在每个频段中，我们都将从以5000为系数的锯齿形依次扫描。

基于块分类和DCT域的图像水印算法
摘要：本文提出了一种基于离散余弦变换（DCT）域图像水印算法。
图像水印算法有两个阶段：特征嵌入和特征检测。第一阶段，它将一个标识符号嵌入进图像。第二阶段是被公认（已知）的。该算法有两个处理步骤。第一步无疑是选择像素区块并使用参数进行设置，而第二个步骤是将DCT系数强制的嵌入在选定的区块内。两种不同的参数规则表明修改DCT参数系数出现频率的重要性。第一种方法是将DCT规则嵌入到选定的线性约束内，而第二种方法则是按照所给予的特定参数进行循环检测。上述所提到的水印算法是不能在JGEG压缩和过滤条件下使用的。
1、导言
数字水印是当今广播电视和密码技术的探讨的大体背景下产生的。为了避免（他人）未经授权就发布图片或其他多媒体资源，已经提出了大量的解决方法。其中多数是提议做一些