2.2 數字水印的分類

數字水印有很多種分類方法，分類出發點不同導致了分類的不同，它們之間既有聯系又有區別。常用的分類方法主要包括以下幾種[10][11]。

1．按應用要求劃分

根據水印的應用要求，可將其劃分為魯棒性水印和脆弱性水印。魯棒性水印主要用于數字產品的版權保護，它必須保證對原始版權的準確無誤的標識，保證在宿主信號可能發生的各種失真變換下，以及各種惡意攻擊下都具備很高的抵抗能力。脆弱性水印主要用于數據的真偽鑒別和完整性認證。該水印技術在原始真實信號中嵌入某種標記信息，通過鑒別這些標記信息的改動，達到對原始數據完整性檢驗的目的。它應對各種攻擊敏感，但是脆弱型水印的脆弱性并不是絕對的。對宿主信號的某些必要性操作，如濾波或壓縮，脆弱型水印也應體現出一定的魯棒性，從而將這些不影響主信號最終可信度的操作與那些蓄意破壞操作區分開來。

2．按水印所附載的媒體劃分

按照數字水印所附載的載體數據，分成圖像水印、音頻水印、視頻水印、文本水印以及用于三維網格模型的網格水印等。隨著數字技術的發展，會有更多種類的數字媒體出現，同時也會產生相應的水印技術。

3．按檢測過程劃分

根據水印檢測過程是否需要載體，分成非盲水印和盲水印。非盲水印在檢測過程中需要原始數據，而盲水印在檢測過程中不需要原始數據。一般來說，非盲水印的魯棒性比較強，但其應用受到存儲成本的限制，也不利于工程上的應用。目前學術界研究的數字水印檢測算法大多數是盲水印檢測算法。

4．按水印位置劃分

根據數字水印的隱藏位置，分成空間域水印和變換域水印?？臻g域數字水印是直接在信號空間上疊加水印信息，具有較大的信息嵌入量，但其魯棒性較差。變換域數字水印則分別是在離散余弦變換（discrete cosine transform，DCT）、離散小波變換（discrete wavelet transform，DWT）、離散傅里葉變換（discrete Fourier transform，DFT）等頻域隱藏水印。變換域數字水印能較好地利用人類視覺、聽覺系統的特性，具有較強的魯棒性。

5．按用途劃分

不同的應用需求造就了不同的水印技術。按水印的用途，可以將數字水印劃分為證件防偽水印、版權標識水印、篡改提示水印等。

6．按內容劃分

水印按內容分成有意義水印和無意義水印。有意義水印是指水印本身也是某個數字圖像（如商標圖像）或數字音頻片段的編碼；無意義水印則只對應于一個序列號。有意義水印的優勢在于，如果由于受到攻擊或其他原因致使解碼后的水印破損，人們仍然可以通過視覺觀察確認是否有水印。但對于無意義水印來說，如果解碼后的水印序列有若干碼元錯誤，則只能通過統計決策來確定信號中是否含有水印。

上述提到的各種分類方法并不是孤立的，它們經常相互交叉[12]。例如，一個魯棒性水印算法可以采用盲檢測也可以采用非盲檢測；魯棒性水印或者脆弱性水印也可以使用不同的載體[13][14]。