基於DCT的水印算法最大的優點是兼容國際壓縮標準(JPEG}MPEG，H.261/263)。
水印嵌入和檢測可以直接在數據的壓縮域中進行。但是在壓縮域中，水印嵌入和求和是直接進行的。
檢測帶來的問題是加在量化DCT系數上的水印(系數變換)可能會被過度解壓縮。
在過程中被放大，造成水印和圖像的失真。壹個好的水印算法必須集成水印嵌入和圖像壓縮。
技術將失真保持在最低限度。
Cox等人提出在圖像全局DCT域中除Dc分量外系數幅值最大的N個系數中嵌入水印。
信息，由於圖像的主要能量集中在圖像的低頻區域(所以低頻區域的系數幅度較大)，因此，
相當於在壹幅圖像的重要組成部分嵌入水印信息。另壹方面，人類的視覺系統對圖像的低頻和高頻比較敏感。
能量敏感，但對圖像高頻區域的變化不敏感，壹般處理保持圖像的重要成分(低
頻率區域)，並改變不重要的分量(高頻區域)，因此水印信息對圖像處理是魯棒的。
目前，大多數DCT水印方法使用基於DCT的8×8圖像塊。科赫和趙軍
隨機選取壹系列圖像塊，進行8×8分塊DCT變換，然後加入二值水印序列。
如果系數被添加到變換矩陣來嵌入水印。同時，他們在嵌入水印時引入了密鑰機制。
提出了水印技術與密碼學的結合:A. Gbors和I. Pitas基於高斯網格分類器提取圖像塊，
添加水印有兩種方法。壹種是通過對所選圖像塊的DCT變換的中頻系數增加線性限制。
另壹種是在DCT系數中定義壹個固定的圓形區域用於水印嵌入。這種方法
水印檢測可以在沒有原始圖像的情況下進行。
C.許誌永、吳繼林等。根據Zig-Zag掃描順序，使用視覺模型選擇8×8塊DCT系數。
4×4中頻系數形成小塊，小塊是通過比較相鄰兩個小中頻系數塊中對應位置的系數而制成的。
標誌圖像的水印嵌入。Bami等人從整幅圖像的DCT系數中選取中頻系數作為水印的嵌入位置。
這些算法選擇DCT的中頻或低頻系數來折衷水印的不可見性和魯棒性，這是難以抵抗的。
壓縮編碼等圖像處理攻擊，而水印的不可見性很大程度上取決於不同圖像的特性。
做愛。並且它們無壹例外地排除了直流分量。黃等人指出分量比任何交流分量都多。
Dc分量由於感知容量大，從魯棒性的角度出發，結合圖像光照掩蔽特性和條紋，最適合嵌入水印。
通過掩蔽特性可以得到具有良好不可見性和魯棒性的水印算法。
小波變換水印算法
由於小波技術已經成為MPEG-4和JPEG - 2000壓縮標準的核心技術，所以基於小波域的水印
算法越來越多。在小波域嵌入水印的原因是可以防止水印被JPEG-2000有損壓縮破壞。
印刷消除:圖像失真可見性在信源編碼領域的研究成果可以用來控制水印的嵌入位置和強度。
度:水印可以直接嵌入壓縮域。此外，小波多分辨率分析可以更好地控制水印。
在宿主圖像中的分布可以更好地解決魯棒性和可見性之間的矛盾。