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数字图像水印技术的出现对数字图像、音频、视频等信息的保护具有重要作用。基于小波域的数字水印算法与人类视觉系统相结合，使得小波系数的改变更加符合人类视觉系统，得到的水印既满足水印嵌入强度的需求，又能保证良好的图像质量，因此该技术被广泛应用。 恰可察觉失真度(JND)是基于人类视觉系统计算人眼在每一个像素点的冗余度的一种计算方法，从而得出每个像素点对应的最大该变量。由于JND算法的计算量非常大，它的实现方式目前多通过计算机完成计算，很少通过硬件电路实现。本文通过使用MATLAB等工具对基于小波域的JND进行算法仿真，根据人类视觉特性理论，结合像素掩蔽模型，通过物理意义近似的方法来替换原始JND中的纹理掩蔽因子，并用线性关系替换JND中的部分乘积，得到适合于硬件描述语言实现的新JND算法，再以得到的JND结果作为量化误差，改变离散小波系数，从而获得带有加密信息的图像。再对本文的算法进行仿真与分析，通过对水印图像进行JPEG压缩、噪声攻击及低通滤波等图像处理操作检测图像的鲁棒性;在相同的视觉质量情况下，比较两种算法嵌入水印与原始图像峰值信噪比PSNR，获取JND模型容忍误差的能力;实验证明:在常见的三类攻击条件下，图片仍能保证其图像质量及鲁棒性，PSNR降低，能容忍更多的失真，可见本文中的算法具有良好的不可见性和鲁棒性;为了验证算法所需要的时间比原始算法更少，通过计算复杂度降低使得数字浮水印技术能更容易应用于集成电路以及嵌入式设备中。 为了对本文算法进行功能验证，使用硬件描述语言Verilog对算法进行建模，并搭建了基于FPGA的Qsys系统。在Altera EP2C35F672C6FPGA上，将JND硬件电路处理后的数据导入MATLAB，获取的水印图像与未经过硬件处理的水印图像PSNR为47.56dB，水印图像符合图像质量要求;该算法时间复杂度低，易于硬件电路实现。