用于图像认证的半脆弱水印算法研究

〔4〕声频和视频水印的解决方案还不完善，大多数的视频水印算法实际上是将其图像水印的结果直接应用与视频领域中，而没有考虑视频应用中大数据量以及近乎实时的特性。从今后的发展上看，水印在包括DVD等数字产品在内的视频和音频领域将有极为广阔的应用前景。因此如何设计成熟的、合乎国际规范的水印算法仍然悬而未决；

〔5〕现有水印算法中在原理上有许多雷同之处，但目前国内外的工作尚未能对这些有内在联系的不同算法中的共性问题进行高度提炼和深入的理论研究，因而缺乏对数字水印作进一步研究具有指导意义的理论结果。

从目前看大多数水印算法本质上都没什么差别，且在嵌入过程中均是对PN（Pseudo Noise Sequence，伪随机序列）序列进行调制并结合掩蔽特性，在检测过程中使用基于相关法的假设检验。水印算法的设计不仅要考虑一般性的由标准数据处理过程导致的鲁棒性问题，而且要考虑由于恶意攻击而导致的鲁棒性问题。前面已经提到了几种普遍的攻击类型，针对性的水印策略和方法也在研究中。一句话，水印应该有足够的冗余设计以保证能够抵抗各种攻击行为。在版权保护方面，还需要考虑一些额外的方面。一个问题是如果有很多水印被嵌入到图像中，如何证明那个最先被嵌入的。此问题的解决也许需要数字时间标识或水印等级等方法。而且现在已经可以看出，一个水印算法仅仅有足够的鲁棒性不足以保证解决有效版权问题，即使能够得到原始数据。更进一步的讲，水印算法应该是非对称的、单向的、不可逆的。

虽然已经有商业化的水印系统，但对水印的研究还远未成熟，许多问题如鲁棒性、真伪鉴别、版权证明、网络快速自动验证等方面仍然还需要比较完美的解决方案〔11-14〕。