圖像插值：原始圖像下采樣，再用插值的方法生成與原始圖像相同的載體圖像[36\37\38]
目的：版權保護
缺點：零水印（計算極性諧波矩）[個人認為零水印需要第三方參與，可用性不高]
目前醫學圖像的方案：
reversible watermarking [4- 6] 可逆水印
distortion-free watermarking [7,8] 無失真水印
and zero-watermarking [9] 零水印
[跳轉閱讀“小波域無失真擴頻魯棒水印設計”]
JPEG未知 裁剪～還好
旋轉 縮放 高絲濾波 好
中值濾波 高絲噪聲 椒鹽噪聲 較差
缺點
步驟：
Slantle變換->均值隱藏水印bit ->直方圖修正 防止上下溢出
前人：直方圖移動(附加最小點 和 最大點 的值)
避免上下溢出：
1）位置圖映射
2）mod 256
3）空域塊分類和糾錯編碼
4)直方圖調整（在空域進行）
對比別人提出的 整數小波變換
圖像整體進行小波變換->載波子帶 劃分為 非重疊塊 ->計算平均值的絕對值的最大值，nmax,T>nmax
本文：
SLT 變換 誤差在可接受的範圍之內
解決上下溢出->直方圖移動(但是需要輔助信息)
bit plane 位平面操作
使用區域濾波來尋找方差較低的塊
防止上下溢出，可以嵌入錯誤的bit，然後再使用ECC來糾正
為了增強魯棒性：采用 位平面+重復嵌入+區域濾波,選擇方差較低的區域進行嵌入
缺點：它只能嵌入某個醫院徽標的哈希值，即160比特，其他的都是篡改信息及定位信息，更偏向於篡改水印
對於溢出，還是記錄了位置信息。
優點：遞歸抖動
對於溢出的T，進行全0和全1嵌入，得到最大失真
PSNR = 41
SSIM = 0.96
(不可見指的是肉眼不可見)
步驟：
RGB轉為YCBCR(將不可見水印嵌入到YCbCr顏色模型中的亮度信息中，對於JPEG有損壓縮和其他常見的信號處理操作，該水印具有壹定的魯棒性。同時，利用色度信息增加了RDH在加密域的容量。)
對圖像的每壹層進行加密
用Cb Cr 分別生成直方圖
(沒有說 如何保證變換後是整數的問題)
嵌入到亮度信息Y中
用第二個人的密鑰對Y再次加密
個人認為：關於魯棒性的實驗數據 有造假
關於如何嵌入到傅立葉變換的幅度中：參考基於高效魯棒水印的混合域彩色圖像所有權認證（13中）
用混合域 嵌入同壹水印
第壹：亮度信息通道 DFT
第二：色度藍差分信道,改進的擴頻方法，將水印嵌入到輪廓變換域中。
[步驟]
亮度分量 2D-DFT變換,可以得到 震級 和 相位
但是！！DFT對高絲噪聲等有比較弱的魯棒性，CT比較好
選擇兩個半徑，就得到之間環形的面積
水印1/0變成 +/-g
加性嵌入振幅中
CT:在藍色通道嵌入(因為 人眼的顏色視覺對藍色的敏感度低於對紅色和綠色的敏感度)
有點難，沒有認真看完
他媽的 這不就是我要寫的嗎
[嵌入過程]
宿主圖像 3D-IWT
LH3子帶 DCT
水印標誌 也DCT變換
水印DCT變換後的結果 MD5加密
加性嵌入到圖像的DCT系數中
將80大小的 簽名報告(BCH編碼) 嵌入到HL3[8文章中提到的]
逆變換
缺點：非盲
上面參考文獻的[10]
定義壹個偏移量，每個系數都相當於被分配了0/1
量化系數?也被定義為了2^ l
過程
1)4D-haar DWT
2)思想與自己的類似，系數本身代表了0/1信息，如果不同，才需要嵌入
3）嵌入是+-?，使系數的絕對值變小壹些
提取
逆過程
壹個思想DWT如果對系數的改變是+-2^ l，則逆變換之後的結果 也是整數
(9012年還有這麽水的文章)
宿主圖像與隨機數異或，相當於加密了?
LSB嵌入
(唯壹的優點是：用電子郵件發送密鑰，算是創新吧)
解決的問題：
針對特征區域選取不足以反映圖像重要信息，導致魯棒性減弱的問題，提出壹種尺度空間特征區域的強魯棒性水印算法
單壹變換：抗攻擊性比較弱
本文采用改變 Harris-Laplace 算法中 Harris角點的尺度空間來獲得特征點，根據水印圖像大小確定特征區域大小，選取載體圖像中靠近圖像重心且互不重疊的特征區域，合成特征區域矩陣。依次進行DWT+DCT+SVD 完成嵌入
尺度空間特征點檢測
步驟
優點：提取圖像的特征點，即選取了嵌入位置
缺點需要記錄特征區域的位置，並且是加性嵌入，需要原來的水印才能提取信息
整幅圖像 B通道 DWT,HL子帶 劃分為8*8
每個塊 快速fwht變換
結果進行SVD
提取：
缺點：不可逆
使用DCT+SVD
密鑰決定嵌入位置
HVS對藍色通道最不敏感
但是，也沒有考慮 逆變換之後 像素值不為整數的情況。仍是水文
含有醫學圖像像素值的特點的描述
兩次嵌入：小波直方圖位移/低失真溢出處理算法(處理上壹步的溢出問題)
環面自同構映射：類似於凱撒密碼
低失真可逆水印算法：用周圍的三個預測，得到預測誤差p，p+b
是可逆的
用循環冗余碼，判斷是否被篡改
低失真溢出處理：找到溢出的像素點，進行處理，並生成篡改記錄,將記錄進行編碼，嵌入到宿主圖像中
溢出的變為255，0
記錄下來改變的值
中國剩余定理的內容
步驟
步驟
宿主圖像8*8分塊
DCT
隨機選擇DCT系數來嵌入水印位
把位置上系數的值進行CRT(兩個),得到p,q
得到D,b,d
若要嵌入1,則d>=8/D
如果不滿足，需要進行修正
計算每壹塊的復雜度，對復雜的塊進行嵌入
(據說可以解決：上下溢出的問題)
在空間域進行，分為水平和垂直兩個階段
嵌入方法：
水平：增加偶數行像素值，減少奇數行像素的值
垂直：減少偶數行的像素值,把奇數行的像素值加壹
采用直方圖
采用直方圖收縮技術，防止上下溢出
[前人方法]
無損壓縮：缺點 壓縮比低
DE：需要位置圖
嵌入0:原來是奇數，就-1 變為偶數
原來的偶數
畢業！?告辭