奇异值分解在图像水印算法中有着广泛的应用，但是也存在高虚警率的缺陷。讨论分析了空域和变换域中经典的奇异值分解水印算法和最近报道的基于主成分的改进算法。通过实验验证了改进算法的有效性。

目前，数字水印的理论和应用随着信息技术的发展不断更新，已出现多种针对不同应用领域的数字水印技术。数字图像加入水印是数字水印研究的基础领域；而直接利用水印算法将水印图像嵌入原始图像会减弱水印的嵌入效果和安全性，因此，在嵌入水印图像前，对水印图像进行置乱加密预处理具有重要作用。通过试验对二值水印图像与灰度水印图像进行加密，比较分析各种常用的水印加密算法，分析加密算法原理，为水印信息加密的进一步研究提供理论依据。

图像加水印，检测图像中的水印，保证能运行。

一个鲁棒的图像水印算法，采用了小波变换，将图像自身的logo作为水印，性能不错。

提出了一种用于数字图像内容认证的半脆弱水印方案。将图像进行分块，图像块的归一化标准差经量化操作后映射为混沌系统初值，经混沌映射生成水印比特。用量化系数技术将水印比特嵌入块DCT直流系数。利用混沌对初值极端敏感性的特点,能够定位检测对加入水印图像的窜改,并且水印提取不需要原始图像。实验结果表明，嵌入水印后图像的视觉质量好；算法具有对图像内容局部窜改检测的有效性、敏感性以及良好的窜改定位能力，并具有更好的抗JPEG压缩、加性高斯噪声和中值滤波的鲁棒性。

java语言实现数字图像水印，讲解地道，无论是java爱好者还是C++学习者，都适合，思路清晰，语言精练

传统的SNR和PSNR不能很好地评价水印图像的质量。人类视觉对图像中不同强度的亮度区域和不同程度的纹理区域具有不同的视觉阈值，SNR和PSNR没有对这些不同进行区分，利用Watson提出的DCT域JND（Just Noticeable Difference，刚辨差）计算模型计算出图像中每个DCT系数的JND值，为图像中不同成分设置不同的权值，得到了优化的图像质量评价模型。用不同方法对传统模型和本文模型进行对比实验，结果表明新模型优于传统模型，其评价结果更接近人的视感觉，适用于各种不同的灰度图像和水印算法，可以对水印算法进行不可感知性性能评价。

提出了一种应用于医学图像认证的基于Weber准则的脆弱盲水印技术，基于Weber准则选择图像中的像素并插入脆弱水印。由于这种水印技术只选择和改变图像中的暗像素，因此不会造成图像的明显改变。这种水印技术能够鉴定医学图像在传输过程中是否发生了改变，并且通过比较水印像素能够确定发生改变的位置。同时由于这种水印技术是脆弱水印技术，对图像的恶意改变非常敏感，因此非常适宜应用在医学图像的认证中。除此之外，本文方法还具有对图像压缩极强的容忍性，能够将认证信息嵌入水印当中，这些特点在医学图像的认证中都极其重要。最后，文中通过基于标准图像库的实验结果表明了本文方法的有效性。

MATLAB水印，以及用MATLAB实现水印的基本介绍

使用matlab实现的小波变换彩色图像水印嵌入和提取程序，里面有素材，可以直接运行。