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提出了一种基于量化和关系的奇异值分解水印算法．算法先对载体图像进行互不重叠的8×8分块；其次对选取的分块进行1级离散小波变换和分别对生成的低频子带和高频子带进行奇异值分解；最后对低频和高频子带奇异值分解后的最大奇异值分别采用量化和关系的嵌入方法嵌入预处理后的水印．实验表明，该算法具有较好的透明性和鲁棒性．与其他算法相比，对于大多数的攻击，该算法具有更好的性能．