1、“.....另外，空域中加入水印的算法只能嵌入很小的数据量。另类是在变换域内进行操作。最常用的是频域的方法，频域方法是指水印信息嵌入在原数据经过种变换后的频域数据中。由于绝大多数信息处理操作在频域具有很好的特性，且前期的许多好的视觉模型也是在频域中研究的，因此频域水印方案有很大的优势。小波变换是常用的方法之。小波域方法具有如下优点在变换域中嵌入的水印的信号能量可以分布到所有的象素上，有利于保证水印的不可见性小波变换具有多分辨分析能力......”。

2、“.....可以更方便更有效地进行水印的编码小波域的方法可与国际数据压缩标准兼容，特别是新的压缩标准，如等都采用了基于小波变换的方法，因而在小波变换域研究水印是极为重要的。嵌入频带为了保证水印的鲁棒性，等认为图像水印应该放在视觉上感觉最重要的分量上，由于视觉上重要的分量是图像信号的主要成分，图像信号的大部分能量都集中在这些分量上，在图像有定失真的情况下，仍能保留主要成分，也就是视觉上重要的分量的抗干扰能力较强......”。

3、“.....可获得较好的鲁棒性。最低频成分并不是水印的禁区。嵌入强度图像纹理越强，水印的可见性门限越高，即可以嵌入较高强度的水印信号。根据图像的局部纹理复杂性尽可能提高嵌入水印的强度，是提高水印鲁棒性的有效方法。因此，对最低频系数按其相应位置处局部纹理的强弱分为两类具有较强纹理的为第类，记为，即代表图像的纹理部分具有较弱纹理的为第二类，记为，即代表图像的平滑部分。由于小波变换的高频系数本身就包含了图像的纹理或边缘，高频系数绝对值较大，表明相应位置的纹理越强......”。

4、“.....可以简化运算。因此，相应位置纹理的强弱用子树中高频系数的绝对值大于个门限的个数来衡量。分此两类系数的依据用到零树编码的思想，即取细节子图中的任意个，我们不妨选择。设阈值门限，由如下公式来确定即该门限由在第分解层方向为的子带的系数绝对值的最大值来决定。当︱︱时，对应逼近子图中相应位置的元素，为重要系数。当︱︱时，对应逼近子图中相应位置的元素，为不重要系数。水印嵌入算法根据上面的论述，完整的水印嵌入算法描述如下第步对原始图像进行三层小波分解......”。

5、“.....第三步根据上述算法将最低频系数进行分类，并保留其重要系数矩阵，代表重要系数代表不重要系数。第四步嵌入水印。根据如下加法公式进行水印的嵌入,式中对重要系数取对不重要系数，取。第五步进行三层小波逆变换，得到嵌入水印后的图像。水印提取算法首先从待检测图像中提取水印图像，然后可以直接观察的出结论，如果能够提供原始的水印，还可以计算提取水印和原始水印的相似度。具体的水印图像提取算法描述如下第步对待检测的图像进行层小波分解第二步按如下公式提取水印信息......”。

6、“.....式中对重要系数取对不重要系数，取。第三步对水印信息进行变换，得到提取的水印图像。这次变换的次数由生成水印时的变换次数和变换周期决定。实验结果及分析水印的不可见性评估本实验对图像处理中常用的标准的灰度图像作为原始载体图像进行水印嵌入，如图所示，图为嵌入水印的载体图像，其值为。图原图像图原始水印图嵌入水印的图像图提取的水印图中，可以看出嵌入水印的图像与载体图像没有什么差别，无法看到水印的存在，而且提取出的水印与原始水印完全相同......”。

7、“.....说明嵌入的水印隐蔽性好，不会对载体图像产生影响，且水印被正确的提取出来。水印的鲁棒性评估有损压缩压缩是嵌入水印的图像经常受到的图像处理。网络大多数是图像，所以我们对水印图像进行有损压缩，然后进行水印提取，结果如下图图压缩因子为的含水图像图提取的水印图压缩因子为的含水图像图提取的水印上图中提取的水印分别为和，视觉上我们较清楚的识别水印图像。压缩因子为时，提取的水印也很清楚，所以该算法对有损压缩具有较强鲁棒性。噪声攻击图像在传输过程中，经常会受到各种噪声......”。

8、“.....然后通过计算提取的水印如下图图含水印加椒盐噪声图提取的水印图含水印加高斯噪声图提取的水印从提取的水印中可以看到，算法抗高斯噪声的干扰能力比椒盐噪声落差点，视觉上都可以清楚看出水印图像。提取的水印值为和，加大噪声强度时，水印无法识别，可见该算法对噪声干扰具有较强鲁棒性。剪切攻击实验利用剪切图像的处理方式对水印图像进行攻击来模拟图像受损情况，在实验中结合了置乱。进行了中见剪切实验......”。

9、“.....提取出来的水印还是可以清楚的识别出水印图像。这表明该算法对剪切攻击有较好的鲁棒性。④旋转攻击旋转攻击是种常见的几何攻击，由于小波变化不具有旋转不变的特性，所以抗旋转能力较差。图像的归化可以使得图像可以抵抗几何变化的攻击，对旋转平移缩放等变换具有不变的特性，可以找到图像中的不变量。因此采用小波变换与图像的归化结合来研究旋转攻击实验......”。