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《数字图像处理》第8章-图像压缩和水印
今天给大家带来《数字图像处理》第 8 章的全面解析 —— 图像压缩和水印。 数字水印则是在图像中嵌入不可见的标识信息（比如版权信息），用于版权保护、内容溯源等场景，要求嵌入的水印不影响图像视觉效果，且具有抗攻击（如压缩、裁剪、滤波）能力。 8.12 数字图像水印 数字图像水印是在图像中嵌入不可见的标识信息（如版权、溯源码），要求： 不可感知性：嵌入水印后图像无视觉失真； 鲁棒性：抗常见攻击（压缩、滤波、裁剪、噪声）； 安全性：水印难以篡改 优化：处理攻击后图像的尺寸对齐问题 :param img: 含水印（可能被攻击）的图像 :param img_ori: 原始无水印图像 :param secret: 水印明文 改进 DWT 域水印算法，加入盲提取（无需原始图像）功能。 综合题： 设计一个图像压缩 + 水印的完整系统：对图像进行小波压缩，在压缩域嵌入水印，解压后能正确提取水印。
17210编辑于 2026-01-21- 来自专栏CSDN社区搬运
局部图像水印嵌入
这篇论文试图解决的是图像水印技术在处理小面积水印和图像部分编辑时的限制问题。 具体来说，论文中提到传统图像水印技术主要面临的挑战包括： 小面积水印处理不足： 传统方法不擅长处理图像中只有部分区域被水印的情况。 嵌入器用于将信息不可见地嵌入图像像素中，提取器用于分割接收到的图像成水印和非水印区域，并从被检测为水印的区域中恢复一个或多个隐藏消息。 处理多水印和高分辨率图像 多水印 WAM处理多水印的关键在于其训练过程和提取器的设计，使其能够识别和解码图像中的多个独立水印。 我们将原始图像、水印图像和两图像的差异进行对比，可以看到，两图像在添加水印的掩码处存在差异，但原始图像与水印图像几乎不能用肉眼分辨出差异，算法具有良好的不可见性。
84910编辑于 2025-01-02 - 来自专栏数据森麟
利用AI技术去除图像水印
为了避免使用带有水印的图像带来的各种影响，最直接的做法就是将带有水印的图像找出来丢弃不用，此外还有一种不推荐的做法就是去掉图像上的水印后再使用。 一个包罗万象的水印数据集 无论是搭建水印检测器或是水印去除器，都需要海量水印图像作为数据基础。然而现实中并没有直接可以使用的水印图像数据集。因此，我们的首要任务是构建一个水印图像数据集。 接下来就是制作带水印的图像，为了保证图像数据的一般性，我们将公开的PASCAL VOC 2012数据集的图像作为原始的无水印图像，然后利用图像处理工具将收集的80种水印以随机的大小、位置和透明度打在原始图像上 水印去除问题可以看作是一个从图像到图像的转换问题，即将带水印的图像转换为无水印的图像。这里我们使用全卷积网络来搭建水印去除器，实现这种图像到图像的转换。 全卷积网络的输入是带水印的图像区域，经过多层卷积处理后输出无水印的图像区域，我们希望网络输出的无水印图像能够和原始的无水印图像尽可能的接近。 ?
4.2K10发布于 2019-09-28 - 来自专栏落影的专栏
GPUImage详细解析（七）文字水印和动态图像水印
回顾 GPUImage源码解析、图片模糊、视频滤镜、视频水印都已经介绍过，这次带来的是给视频添加文字水印、动态图像水印。 效果展示 “我是水印”的文字，还有心形气泡组成的水印。 处理中的动态图，上面是进度，下面是文字水印：“我是水印”，动态图像水印：心形气泡。 核心思路 1、UIView上面有UILabel（文字水印）和UIImageView（图片水印），再通过GPUImageUIElement把UIView对象转换成纹理对象，进入响应链； 2、视频文件的图像数据通过 GPUImageMovie进入响应链； 3、GPUImageDissolveBlenderFilter合并水印图像和视频，把数据传给响应链的终点GPUImageView以显示到UI和GPUImageMovieWriter 思考3：能否对图像水印进行复杂的位置变换？ 答案 思考1：目的是每帧回调；去掉会导致图像无法显示。
2.5K50发布于 2018-04-27 - 来自专栏FPGA开源工作室
基于FPGA视频图像水印的实现
基于FPGA视频图像水印的实现 作者：OpenS_Lee 1 背景知识 日常生活中我们经常见到数字图像水印的存在。例如图1所示。数字图像水印在日常生活中也起到非常重要的作用。 图1 数字图像水印 数字图像的水印叠加公式为： ? 如公式1所示，未加水印的图像表示为f水印表示为w，常数a控制水印和衬底图像的相对可见性。 如图2所示，a为数字水印，b图像中a=0.3,c图像中是已加水印的b和原图f的差值。 ? 图2 一个简单的可见水印 2 数字图像水印的FPGA实现 ? 图3 视频图像的数字图像水印的FPGA实现流程图 我们要在视频图像采集系统终端显示一个五角星水印： 1）水印的制作 如图4所示，我们使用画图工具来制作一个图案。 ? 4）图像水印的实现 我们分别取了a =1 和 a = 0.5两种效果。 ? 图6 未加水印的图像 ? 图7 加了水印的图像（a = 0.5） ? 图8 加了水印的图像（a = 1）
1K10发布于 2019-10-29 - 来自专栏全栈程序员必看
java 添加盲水印_OpenCV-图像处理-频域手段添加盲水印
[傅里叶变换算法及盲水印实现] 盲水印，顾名思义就是看不见的水印。今天我们来说下频域加盲水印。相信大家做过图像处理的对频域、时域、空间域概念都有了一定的了解。 空间域，我们日常所见的图像就是空域。 空域添加数字水印的方法是在空间域直接对图像操作(之所以说的这么绕，是因为不仅仅原图是空域，原图的差分等等也是空域)，比如将水印直接叠加在图像上。 频域：描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。 在图像中就是图像灰度变化强烈的情况，图像的频率。 时域：是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。 下边来说说频域添加盲水印原理：频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段(傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等)将图像变换到频域(小波域)，在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。 .png 引用下别人的语言： 频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段(傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等)将图像变换到频域(小波域)，在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。
3.2K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Unet实现文档图像去噪、去水印
AI项目体验地址 https://loveai.tech usage 1. dataset 下载链接：denoising-dirty-documents数据集 提取码：d8l7 ?
2.5K30发布于 2020-09-04 - 来自专栏程序技术知识
PHP图像处理技术实例总结【绘图、水印、验证码、图像压缩】
分享给大家供大家参考，具体如下： 1、绘图 场景: 验证码、图像水印、图像压缩处理 php绘图坐标体系是从0,0点越向右值越大，越向下值越大 需要开启php的gd2扩展 php.ini 中 参数1：图像资源 参数2：原始图像 参数3：目标图像坐标x 参数4：目标图像坐标y 参数5：原始图像开始坐标x 参数6：原始图像开始坐标y 参数7：原始图像宽度 参数8：原始图像高度 （5）将图片绘制到画布上：imagecopy ( $p1, $p2, $p3, $p4, $p5, $6, $7, $8) 参数1：目标图像 参数2：字体 1，2，3，4 或 5，则使用内置字体 参数3：目标图像坐标x 参数4：目标图像坐标y 参数 $8) 参数1：图像资源 参数2：弧形开始x坐标 参数3：弧形开始y坐标 参数4：弧形宽度 参数5：弧形高度 参数6：弧形开始角度 参数7：弧形结束角度 参数8：绘图颜色 （8）绘制弧形：imagearc ：目的地宽度（画布宽） 参数8：目的地高度（画布高） 参数9：原图宽度 参数10：原图高度 imagecopyresampled($1,$2,$3,$4,$5,$6,$7,$8,$9,$10) 封装的图像压缩类
1.5K20编辑于 2021-12-20 - 来自专栏AI 算法笔记
AI技术在图像水印处理中的应用
为了避免使用带有水印的图像带来的各种影响，最直接的做法就是将带有水印的图像找出来丢弃不用，此外还有一种不推荐的做法就是去掉图像上的水印后再使用。 一个包罗万象的水印数据集 无论是搭建水印检测器或是水印去除器，都需要海量水印图像作为数据基础。然而现实中并没有直接可以使用的水印图像数据集。因此，我们的首要任务是构建一个水印图像数据集。 接下来就是制作带水印的图像，为了保证图像数据的一般性，我们将公开的PASCAL VOC 2012数据集的图像作为原始的无水印图像，然后利用图像处理工具将收集的80种水印以随机的大小、位置和透明度打在原始图像上 水印去除问题可以看作是一个从图像到图像的转换问题，即将带水印的图像转换为无水印的图像。这里我们使用全卷积网络来搭建水印去除器，实现这种图像到图像的转换。 全卷积网络的输入是带水印的图像区域，经过多层卷积处理后输出无水印的图像区域，我们希望网络输出的无水印图像能够和原始的无水印图像尽可能的接近。 ?
2.3K10发布于 2019-08-16 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
如何利用深度学习技术处理图像水印？
为了避免使用带有水印的图像带来的各种影响，最直接的做法就是将带有水印的图像找出来丢弃不用，此外还有一种不推荐的做法就是去掉图像上的水印后再使用。 一个包罗万象的水印数据集 无论是搭建水印检测器或是水印去除器，都需要海量水印图像作为数据基础。然而现实中并没有直接可以使用的水印图像数据集。因此，我们的首要任务是构建一个水印图像数据集。 接下来就是制作带水印的图像，为了保证图像数据的一般性，我们将公开的PASCAL VOC 2012数据集的图像作为原始的无水印图像，然后利用图像处理工具将收集的80种水印以随机的大小、位置和透明度打在原始图像上 水印去除问题可以看作是一个从图像到图像的转换问题，即将带水印的图像转换为无水印的图像。这里我们使用全卷积网络来搭建水印去除器，实现这种图像到图像的转换。 全卷积网络的输入是带水印的图像区域，经过多层卷积处理后输出无水印的图像区域，我们希望网络输出的无水印图像能够和原始的无水印图像尽可能的接近。
1.6K21发布于 2019-06-03 - 来自专栏Java极客技术
手把手教你如何给图像加水印
的确，对于单个图像而言很容易，但是对于成千上万的图像，采用人工处理，显然不可取！ 问题来了，面对大批量的图像加水印需求，我们应当如何处理呢？ 试想一下，如果我们采用人工方式来给图像添加水印，大概的步骤离不开以下几步： 1、先获取需要处理的图像 2、然后将图像摆放整齐，用尺子计算出我们需要加水印的位置 3、采用画笔准确无误的在对应的位置上画上水印 ; // 8、水印图片的位置 int x = 0, y = 0; if (StringUtils.equals(location, 2.1、给图像添加多处文字 有的需求会要求给图像添加多处文字水印，例如下图！ 处理过程也很简单！ ; // 8、水印图片的位置 int x = startWidth; int y = font.getSize();
1.6K10编辑于 2022-12-02 - 来自专栏AI算法与图像处理
大规模水印图像数据集开放，水印处理研究再不用担心没有数据
在之前的两篇文章《AI技术在图像水印处理中的应用》和《生成对抗网络玩转图像水印》中，已经介绍了当前利用深度神经网络来实现水印的检测和去除的一些研究。 基于深度学习的水印处理需要海量水印图像作为数据基础。 数据集介绍 LVW数据集由6万张带水印图像组成，包含了80种来自于公司、组织和个人的水印，包括了中文、英文和logo等不同样式，每种水印对应750张图像。 为了保证图像数据的一般性和可用性，公开的PASCAL VOC 2012数据集的图像被作为原始的无水印图像，然后将上述80种水印以随机的大小、位置和透明度打在原始图像上，同时记录下水印的位置信息。 ? 为了适应现实场景中需要机器自动处理从未见过的水印和图像的需求，需要确保训练集中的水印和图像都不会出现在测试集中，这样可以很好地模拟现实生活中的使用场景。
2.1K30发布于 2019-11-11 - 来自专栏Python小屋
Python实现图像空域随机水印加入与提取
图像空域随机水印的主要思路在于：在原始图像中随机选取一些位置替换为水印图片中的非背景像素，同时生成日志文件记录替换的位置和水印中像素位置的对应关系，然后可以根据加入水印的图片和日志文件来提取和验证水印。 #打开原图和水印图片，并获取大小 imOrigin = Image.open(originPic) originWidth, originHeight = imOrigin.size imWaterMark = Image.open(watermarkPic) watermarkWidth, watermarkHeight = imWaterMark.size #随机生成水印位置 : #提取水印像素并写入水印文件 c = imMerged.getpixel((line[0],line[1])) c = c[:3] 测试用的水印图片： ? 加入水印以后的图片： ? 提取出来的水印： ?
2.3K50发布于 2018-04-16 - 来自专栏JNing的专栏
图像处理: 设计 自定义透明度 水印
效果图 未加水印前： ? 水印掩码： ? 透明度为 0.3 的水印图片： ? 透明度为 1.0 的水印图片： ? # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np bottom = cv2.imread('elegent.jpg') mark = cv2.imread('mask.jpg ') # 加水印 def waterMark(src, mask, transparency): # 对掩码：转为float型 --> 乘上透明度 --> 地板整数 --> 回到uint8型 ) # 防止溢出像素值域 dst = dst*(dst<=255) + 255*(dst>255) # 回到uint8型 dst = dst.astype(np.uint8 劣势： 由细节放大图可看出，opencv官网例程的效果不佳，不仅 不能自定义 水印透明度，而且水印中还会 夹带黑色噪点，有损美观： ?
1.3K20发布于 2018-09-28 - 来自专栏云开发
3步搞定图像盲水印？试试云开发扩展能力
开发者使用云存储一半以上都在进行图像的存储，但很多时候在不同的应用场景对同一张图像有不同的要求（如尺寸、图像质量、图像格式、图像水印等），线下手动处理图像耗时久，不能满足业务多样化的需要。 图像处理 图像处理提供多种图像处理功能，包含智能裁剪、无损压缩、水印、格式转换等，您可通过扩展 SDK 轻松管理文件。 图像盲水印 盲水印功能将水印图以不可见的形式添加到原图信息中，不会对原图质量产生太大影响。在图片被盗取后，您可对疑似被盗取的资源进行盲水印提取，验证图片归属。 云开发图像处理扩展能力 Quick Start 接下来以调用图像盲水印为例，教大家如何快速使用云开发扩展能力。 效果展示 1. 素材准备 2. 添加水印 添加水印后图像，图3。 ，与tcb.uploadFile中一致 fileContent, // 该字段可选，文件内容：Uint8Array|Buffer。
1.7K10发布于 2020-06-03 - 来自专栏云开发
3步搞定图像盲水印？试试云开发扩展能力
开发者使用云存储一半以上都在进行图像的存储，但很多时候在不同的应用场景对同一张图像有不同的要求（如尺寸、图像质量、图像格式、图像水印等），线下手动处理图像耗时久，不能满足业务多样化的需要。 功能名称 功能描述 图像处理 图像处理提供多种图像处理功能，包含智能裁剪、无损压缩、水印、格式转换等，您可通过扩展 SDK 轻松管理文件。 图像盲水印 盲水印功能将水印图以不可见的形式添加到原图信息中，不会对原图质量产生太大影响。在图片被盗取后，您可对疑似被盗取的资源进行盲水印提取，验证图片归属。 云开发图像处理扩展能力 Quick Start 接下来以调用图像盲水印为例，教大家如何快速使用云开发扩展能力。 效果展示 1. 素材准备 image.png 2. 添加水印 添加水印后图像，图3。 ，与tcb.uploadFile中一致 fileContent, // 该字段可选，文件内容：Uint8Array|Buffer。
1.2K40发布于 2020-04-09 - 来自专栏机器之心
给AI生成图像「加水印」，谷歌发布识别工具SynthID
特别是在图像生成领域，分辨 AI 生成的图像和真实图像显得尤为重要。 一些研究尝试用「加水印」的方法来分辨 AI 生成的内容。 现在，Google DeepMind 宣布针对图像生成推出一种添加水印的工具 SynthID，以识别 AI 生成的图像，目前 SynthID Beta 版已经上线。 SynthID 目前可以为谷歌的文生图模型 Imagen 生成的图像添加水印，并且在视觉上难以察觉。 如下图所示，有无水印的图像看起来没有区别： 通过扫描图像中的数字水印，SynthID 可以评估图像是由 Imagen 生成的可能性。 在 SynthID 使用两种深度学习模型（用于水印和识别），这两种模型已在多个图像集上一起进行了训练，并针对一系列目标进行了优化。
86430编辑于 2023-09-08 - 来自专栏野生AI架构师
使用numpy和opencv实现文档图像的去水印功能
在做文档图像的OCR时，经常会遇到水印的问题，会导致文字检测与识别很容易出错，因此，去水印的功能非常有必要。我们在实现去水印的过程中，经历了几个版本，今天做一个回顾： 1. 下面直接上代码： def rm_watermark(image, thr=200, convol=3): """ 简单粗暴去水印，可将将pdf或者扫描件中水印去除 使用卷积来优化计算 :param image: 输入图片，cv格式灰度图像 :param thr: 去除图片中像素阈值 :param convol: 卷积窗口的大小 :return: 返回np.array格式图片 """ border = int((convol - 1) / 2) # 为了执行卷积，对图像连缘进行像素扩充 # 使用白色来进行边缘像素扩充 border:h-border, border:w-border] return image 算法思路看起来比前一个版本复杂，但是这里没有使用循环，实际运行比直接使用循环快1到2个数量级，一页图像在百毫秒的级别
1.8K20发布于 2021-10-28 《数字图像处理》第 8 章-图像压缩
本文将系统讲解图像压缩的基础理论、常用压缩方法及数字图像水印技术，并通过可直接运行的 Python 代码 + 直观的效果对比图，让你从零掌握图像压缩的核心知识。 数字图像水印是在压缩 / 未压缩图像中嵌入不可见的标识信息，用于版权保护，核心是将水印信息嵌入到图像的低频分量（避免压缩丢失）。 (np.uint8) return watermarked # 提取DCT域水印 def extract_watermark(image, watermark_shape, alpha=0.1 ="gray") plt.title("嵌入水印后的图像") plt.axis("off") # 原始水印 plt.subplot(2, 2, 3) plt.imshow 无损压缩算法（霍夫曼、LZW、RLE）适用于要求无失真的场景（如医疗图像），有损压缩算法（DCT、小波）适用于对画质要求不高的场景（如网络图片）； 图像水印通过将信息嵌入到图像的低频分量，实现版权保护
21010编辑于 2026-01-21- 来自专栏AI科技大本营的专栏
基于GAN的图像水印去除器，效果堪比PS高手
去水印的目的是将带水印的图像转变为无水印的图像，这本质上也是一种图像转换任务。 因此生成器的输入为带水印的图像，输出为无水印的图像；而判别器用于识别结果到底是原始真实的无水印图像，还是经过生成器生成的无水印图像。 与传统的判别器直接输出整张图像的真假结果不同，我们通过对图像区域级别的判别，可以更好地对图像上的无水印和有水印部分进行区分。 生成器生成的无水印图像除了要令判别器分辨不了真假之外，还需要保证和真实的无水印图像尽可能接近。 最终我们使用生成器作为水印去除器实现图像上的水印去除。
2.3K30发布于 2019-07-03
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