1.https://wenku.baidu.com/view/1450ba8ca0116c175f0e488e.html【2010年】
中频 0嵌入 1 不嵌入
提取 >平均值 是0 <平均值 是1
攻击
2.Robust and blind image watermarking in DCT domain using inter-block coefficient correlation
块间DCT的系数差
0/1bit 使差值落在不同的范围之内
在没有攻击的情况下都能够正确提取。PSNR>41
攻击
噪声都用的0.01
3.混入一篇非盲算法
宿主图像 二级离散小波变换DWT
LL2子带 进行水印嵌入
水印图像进行相同的变换
SVD加进去
攻击
高斯：0.01
椒盐： 0.01
裁剪：64X64
旋转 90度
模糊：1
4.非方阵图像
宿主图像规范化（亮点）
宿主图像进行一级小波变换
选取LL子带（高频）
4*4分块
每块进行
奇异值分解
Z = 最大奇异值modq，
如果是0，使得Z<= q/2
如果是1，使得Z > q/2
水印图像 180度旋转
嵌入在第二个位置 双重水印 抵抗旋转攻击
JPEG 80%。20 40 70
椒盐噪声 0.005
高斯噪声 0.01
中 值 滤 波 、 维 纳 滤 波 、 高 斯 低 通 滤 波 为 默 认
窗口大小
5.计算机鬼成像
计算机鬼成像加密水印图像
水印图像二值化
宿主图像8*8DCT变换
变换之后 只对i+j= 9 这条线上的进行嵌入
加性 嵌入k1,k2
提取时，计算相关系数
提示：PSNR是提取出的水印图像的psnr........
6.双峰分布结构与迭代选择相结合的盲鲁棒水印方案
迭代算法 找双峰的阈值
宿主图像 8*8分块
DCT
计算系数差值，4个为一组
定义两个峰值（量化阈值）∆0和∆1
r如果要嵌入0比特,并且系数的差值>∆0,就让差值更小
1 < ∆1 大
提取时，利用迭代算法 确定最优阈值
水印自适应根据水印的0-1比特数目 调整嵌入规则
攻击
JPEG压缩 60%(参考文献13 对JPEG 60%压缩的误码率为0,但是30%的误差很大)
效果一般...
缩放&旋转都是先变为原来的 再进行提取
7.伪Zernike检测旋转
http://www.packjour.cn/bzgcgk/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=201715035&flag=1&journal_id=bzgcgk&year_id=2017
用Zernike代码 可以实现对旋转角度的估计
8.盲提取&彩色图像【硕士论文】基于QR分解
【嵌入】：
水印图像 转为二进制信息流
图像4*4分块
每一块 QR分解
量化（1，4）元素 嵌入块
选取量化步长∆，得到k
根据水印bit ，得到T1，T2
得到C1，C2
看它的值离C1 C2哪个近，就把（1，4）的值修改成C1orC2
逆变换
【提取】：
计算k mod2的值，就是提取的水印的值
基于Contourlet变换
对RGB通道 分别 非下采样Contourlet
取低频系数矩阵
4*4分块
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9.极性谐波&零水印
四元数极坐标变换
PHs是一种新型的正交矩(和指数矩 Zernike矩差不多吧应该)
图像正规化一个单位圆,抵抗尺度攻击，如放大缩小。
嵌入步骤
1.计算图像的QPHTs
2.从系数中随机选择QPCETs
10.伪Zernike矩 盲水印
归一化处理 消除缩放的影响
选择适合嵌入的矩
提取：
归一化
旋转校正
