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空间域技术是直接改变图像数据的一种技术，它主要有以下几个实现方式。
(1）最低有效位方法（LSB）。LSB是一种典型的空域数据隐藏算法，L.F.tumer和R.G.Van等先后利用此方法将特定的标记隐藏于数字音频和数字图像内。该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息（具体取多少位，以人的听觉或视觉系统无法察觉为原则）。LSB方法的优点是有较大的信息隐藏量，但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的，无法经受住一些无损和有损的信息处理，而且如果确切的知道水印隐藏在几位，数字水印是很容易被擦除或绕过的[13]。
(2）Patchwork方法及纹理块映射编码方法。这两种方法都是Bender等提出的。Patchwork是一种基于统计的数字水印，其嵌入方法是任意选择N对图像点，在增加一点亮度的同时，降低另一点的亮度值。该算法的隐藏性较好，并且对有损的EG和滤波、压缩和扭转等操作具有抵抗能力，但仅适用于具有大量任意纹理区域的图像，而且不能完全自动完成。
2.4.2 变换域算法
变换域技术就是指将水印信息嵌入数字作品的某一变换域中。比较常见的变换技术有离散傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、哈达马变换、KL变换、小波变换以及分形变换等，目前国际上比较常用的是离散余弦变换(DCT)和离散小波变换（DWT）。
(1）离散余弦变换（DCT）。DCT变换将图像信号从时域变换到了频域 ，它是现在广泛使用的有损数字图像压缩系统的核心步骤之一。基于DCT变换的水印算法研究较多，发展也比较完善，水印可以嵌入到DCT域的频域系数中。
(2）离散小波变换（DWT）。小波变换的理论是近年来兴起的数学分支，它是继1822年法国人傅立叶提出的傅立叶变换后又一里程碑式的发展，解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题。傅立叶变换虽然己经广泛的应用于信号处理领域，较好的描述了信号的频率特性，取得了很多重要的成果，但傅立叶变换却不能较好的解决突变信号与非平稳信号的问题。小波变换可以被看作是傅立叶变换的发展，即它是空间(时间)和频率的局部变换，克服了傅立叶变换固定分辨率的弱点，即可分析信号概貌，又可分析信号的细节。
2.4.3 NEC算法
该算法由NEC实验室的Cox等人提出，该算法在数字水印算法中占有重要地位。其实现方法是，首先以密钥为种子来产生伪随机序列，该序列具有高斯N（0,1）分布，密钥一般由作者的标识码和图像的哈希值组成，其次对图像做DCT变换，最后用伪随机高斯序列来调制（叠加）该图像除直流分量外的1000个最大的DCT系数。该算法具有较强的鲁棒性、安全性、透明性等。由于采用特殊的密钥，顾可防止IBM攻击，而且该算法还提出了增强水印鲁棒性和抗攻击算法的重要原则，即水印信号应该嵌入源数据中对人感觉最重要的部分，这种水印信号由独立同分布随机实数序列构成，且该实数序列应具有高斯分布N（0,1）的特征。随后Podchuk等利用人类视觉模型有对该算法进行了改进，从而提高了该算法的鲁棒性、透明性[14]。
2.4.4 其他一些水印算法
(1）近年来，利用混沌映射模型实现数字水印、保密通信等成为混沌应用研究的热点。特别是自从Cox等借用通信技术中的扩频原理将水印信号嵌入到一些DCT变换系数或者多层分解的小波变换系数以来，人们已经提出了一些混沌数字水印方法。水印的嵌入与检测是基于人类视觉系统的亮度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，折衷水印的不可见性和鲁棒性之间的矛盾。结果表明：该方法嵌入的水印具有不可见性和鲁棒性，并且这种基于密钥的混沌水印方法更好的抗破译性能。
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