视觉系统的空间和频率特性是相互依赖的，对于运动图像，存在一种时间分辨
率和空间分辨率的交换。实际上，生活中也有这种经验，当快速运动物体从眼前通过
时，很难看清其细节，只能看见粗略的轮廓。只有当物体细节大小、细节明暗对比度
以及在眼中呈现时间长短都合适时，才能对物体细节有较清楚的感知。对人眼的空间
一频率响应曲线的测试表明，当空间频率较高时，空间对比度敏感性下降，也即人眼
对快运动物体的细节分辨力低。同样，空间分辨率较高时，人眼对闪烁的敏感度下降，
实际上，人眼对运动物体的分辨能力和人眼能不能“跟踪”有关。如果能跟踪比如静
止或慢运动物体，空间分辨率就较高：不能跟踪，比如电视屏幕上人和物体的运动，
则空间分辨率下降。总之，空间、时间和幅度分辨率三者之间可以有一定的交换。
率和空间分辨率的交换。实际上，生活中也有这种经验，当快速运动物体从眼前通过
时，很难看清其细节，只能看见粗略的轮廓。只有当物体细节大小、细节明暗对比度
以及在眼中呈现时间长短都合适时，才能对物体细节有较清楚的感知。对人眼的空间
一频率响应曲线的测试表明，当空间频率较高时，空间对比度敏感性下降，也即人眼
对快运动物体的细节分辨力低。同样，空间分辨率较高时，人眼对闪烁的敏感度下降，
实际上，人眼对运动物体的分辨能力和人眼能不能“跟踪”有关。如果能跟踪比如静
止或慢运动物体，空间分辨率就较高：不能跟踪，比如电视屏幕上人和物体的运动，
则空间分辨率下降。总之，空间、时间和幅度分辨率三者之间可以有一定的交换。
8、画面切换后约lOOms内，人眼分辨率较低，这种效应称为掩蔽效应。由于掩蔽
效应，人眼对画面中人移开后刚露出的背景分辨率也降低。人眼的视觉特性还有很多，
随着对人类视觉系统的研究的深入，将会逐渐被发现并利用到图像处理中。人类视觉
系统具有带通性和方向性等重要特性。人眼对不同方向的高频分量具有不同的分辨率，
若对分解出的不同方向的细节分量分别加以分析处理，就能充分利用视觉特性。另一
方面，采用多分辨率小波分析，除了充分利用视觉特性以外，还可采用小波变换的其
它优点。比如，除了可以利用统计特性外，还可以利用视觉特性来改善图像的重构质
量。
对于图像来说，人类视觉系统的主要特性一般表现在3个方面：亮度特性、频域
特性、图像类型特性。其中，亮度特性是人类视觉系统特性中最基本的一种，主要关
于人眼对亮度变化的敏感性。一般来说，人眼对于高亮度的区域所附加的噪声其敏感
性较小。这就意味着，如果图像的背景亮度越高，那么它所能嵌入的附加信息就越多；
对于频域特性来说，如果将图像从空域变换到频域，那么频率越高，人眼的分辨能力
就越低。频率越低，人眼的分辨能力就越高。人类视觉系统的频域特性告诉我们，人
眼对高频内容其敏感性较低；从图像类型特性来说，图像可分为大块平滑区域和纹理
密集区域。人类视觉系统对于平滑区域的敏感性要远高于纹理密集区域，也就是说，
图像中的纹理越密集，其所能嵌入的信息就越多。“。
§3．4小波变换与人类视觉系统
小波变换可以较好地匹配人类视觉系统HVS，图像小波变换低频子带(LLn，n为
分解层数)系数代表它所在的小波块对应的图像块的平均亮度，其中大的系数代表图
像中平均亮度高的区域、小的系数代表图像中平均亮度低的区域：高频(HLi，LHi，HHi，
i=l…n)系数则代表图像的纹理和边缘部分，其中绝对值大的系数代表图像复杂纹理和边缘部分、绝对值小的系数则代表图像的平滑部分。
提高水印鲁棒性的有效途径是充分利用人眼的视觉特性，在满足不可见性的要求
下，合理分配水印信号的能量，尽可能提高局部嵌入水印分量的强度。数字水印跟图
像压缩一样，都可以得益于HVS特性的有效利用。两者之间的相似性在于压缩过程中
由于量化带来的图像失真和由于水印嵌入带来的图像失真都必须控制在人眼不可见的
范围之内。因此，在压缩领域中深入研究的人类视觉系统理论完全可以借鉴。基于这
一思想的自适应水印算法已经开始受到人们的重视。文献…’3”在离散余弦变换域和离
散小波变换域算法中应用了视觉系统的频率掩蔽特性。文献…1应用JPEG算法中所采用
的视觉模型，提出了基于图像自适应性的离散余弦变换和离散小波变换水印算法。文
献”1利用照度掩蔽和纹理掩蔽特性，提出了基于块分类的自适应算法。文献啪1采用JND
视觉模型，计算了离散余弦变换和离散小波变换系数允许的最大嵌入量。文献。”提出
基于离散小波变换的图像水印算法，首先选择重要的小波子带(不包含低频子带)，然
后选择这些子带的重要系数嵌入水印信息。文献…1根据视觉系统的对比度模型，提出
了一个视觉掩蔽标准和应用该标准的数据隐藏算法。另一方面，由于小波变换所具备
的方向性和倍频程分割性能与人类视觉系统非常契合，再加上小波变换的其它众多优
点，使得结合小波变换和HVS特性的数字水印方案不管在性能还是效率上似乎都是更
胜一筹，从而吸引了众多研究者的注意。