算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印；提取时也依赖于相应块的平均值，所以不需要原始图像参与。算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性。

论文提出了一种基于小波能量的半脆弱水印算法;还提出了一种基于小波变换域的数字水印算法；提出了小波域内JND数字水印的改进算法

上个世纪50年代，计算机处理图形、图像信息技术便已经开始被应用；上世纪60年代，计算机应用于改善图像质量已形成了单独的学科门类。 数字图像处理技术有很多分支技术。其中重要的分支技术有： （1）图像变换。常用的的图像变换有：傅里叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换、小波变换等间接处理技术。实现将图像从空域转换变换域的操作，有效减少计算量，提高处理效率、性能。 （2）图像增强与复原。通过图像增强和图像复原实现对图像中干扰的信息和多余的噪声的去除，获取更加清晰的图像，使其更利于人和机器的分析，实现对图像中

【摘要】数字水印技术作为一门有效地多媒体版权保护技术受到越来越多的关注，它主要是通过在原始信号（如图像、声音、视频信号）中嵌入标记信号（数字水印）以达到保全保护的目的。本文提出一种基于小波变换（DWT）的图像水印算法，这也是该技术当前研究最多的领域。它是依据人眼视觉特性，将嵌入水印和提取水印的算法相结合，将数字水印信息嵌入到经过小波变换(DWT)后的载体图像的低频子带区，并对水印图像进行一定的攻击性能力测试。研究结果表明，该数字水印算法具有较好的隐藏性，而且对常见的图像处理操作攻击具有较好的鲁棒