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本发明涉及一种基于Zernike矩的DWT-SVD鲁棒盲水印方法。本发明方法包括水印嵌入方法和水印提取方法。水印嵌入方法是对原始图像进行离散小波变换，之后将其低频子带分块并对每小块进行奇异值分解，然后将待嵌入水印进行混沌加密，通过量化每小块的奇异值矩阵的欧式范数嵌入水印，保存水印图像的若干个Zernike矩作为密钥，通过密钥判断受到几何攻击类型并进行校正；水印提取方法是水印嵌入方法的逆过程，包括对受攻击图像进行校正、水印提取，水印解密和恢复。本发明方法结合DWT、SVD在数字水印方面的优势，并利用Zernike矩的旋转、缩放不变性，提高了对旋转、缩放攻击的鲁棒性，可以很好地抵抗常规信号处理。

本发明公开一种基于傅里叶变换与多尺度卷积的水印攻击方法，涉及图像处理技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据集的获取；S2：构建水印攻击网络，主要包括傅里叶增强阶段和多尺度卷积阶段；S21：傅里叶增强阶段对幅值和相位进行独立增强，以最大化破坏水印信息；S22：通过多尺度卷积进一步处理攻击后的图像，确保水印信息被完全破坏，同时提升图像质量；S3：构造损失函数；S4：构造评价指标。本发明要解决的技术问题是提供一种基于傅里叶变换与多尺度卷积的水印攻击方法，更加有效和可靠的水印攻击解决方案，从而提高数字媒体的安全性和完整性。

本发明涉及一种基于多重水印融合与跨域学习的图像伪造主动防御方法，属于计算机视觉技术领域。其包括以下步骤：获取待处理图像；待处理图像经过水印编码器进行不可见水印嵌入和可见水印嵌入，分别得到嵌入不可见水印的图像和嵌入可见水印的图像；嵌入不可见水印的图像经过噪声层进行处理，得到噪声图像；嵌入可见水印的图像经过噪声层进行处理，通过可见水印联合优化在嵌入随机噪声的图像位置产生明显的虚假警示标识；噪声图像经过水印解码器进行图像的溯源和检测，判断图像的真实性；进行损失函数监督训练。本发明方法能够精准的判断图像是否经过深度伪造以及验证图像来源的真实性。

本发明公开了一种新型的基于矩阵Schur分解的数字水印方法，旨在改变当前数字水印多为二值或灰度图像的现状，满足彩色数字图像作为数字水印的需要。其技术要点是：首先，将彩色宿主图像降维处理并分成4×4的图像块；其次，把每个图像块进行矩阵Schur分解，并确定其上三角矩阵中最大能量元素；然后，通过系数量化技术修改上三角矩阵的最大系数，从而将加密的彩色水印图像信息嵌入到彩色宿主图像中；提取水印时，仅需要含水印的宿主图像而无需原始水印或原始宿主图像的帮助，可达到盲提取的目的。该方法具有较好的水印不可见性、较强的鲁棒性及较高的执行效率，适用于彩色数字图像作为数字水印的版权保护。