目前的水印技术的漏洞在于图像集中水印的一致性。因此，要想使水印更加坚固，我们需要在每个图像上嵌入水印时引入不一致性。我们在论文中查看了多种不一致性以及它们对上述技术的影响。比如，我们发现仅仅随机移动水印在每个图像中的位置无法防止去除水印，对水印不透明度进行随机的微小调整也无法防止去水印。但是我们发现在水印中引入随机的几何扰动（加水印时对水印进行变形处理）能够提高水印的鲁棒性。有趣的是，非常大的变形已经足够生成该技术无法去除的水印。

原始水印和轻微、随机变形后的水印（鲁棒性得到提高）

带有变形后水印的图像和原始图像非常相似（下图右上方），开奖，现在如果你想去除水印，那么图片上会留下明显的印记（下图右下方）：

简言之，该方法奏效的原因在于从单个图像中去除随机变形的水印需要额外评估水印上的变形区域，这个任务比较困难。因此，即使水印图案在经过随机扰动后仍可被评估（这是很不容易的），但在不留下任何可见印记的情况下去除水印仍然很有挑战性。

这里还有一些使用随机、细微变形的水印后的图像的去水印效果。再次注意当我们尝试去除水印时图像上残留的可见印记，并将之与使用一致水印的图像去水印后的精确图像进行对比。更多结果和详细分析，见论文和项目页面。

左：使用随机的细微变形水印的图像。右：去水印后的图像。

随机的细微变形只是一种随机方式，可使水印更加有效。这种解决方案的一个优点在于实施方便，提升水印的鲁棒性以应对去水印技术，同时不易察觉。如果图像可以接受更多可见的水印变化，如在水印中引入更大的变换或纳入其他随机元素，那么图像将受到更好的保护。

尽管我们无法确保未来是否会出现一种方法破解随机水印技术，但是我们认为（我们的实验也证明了）随机化将从根本上增加去水印的难度。我们希望这些研究成果可以帮助摄影和图库社区。

论文：On the Effectiveness of Visible Watermarks

摘要：可见水印是一种广泛用于图像标记、保护网页上数以百万计的图像的版权的技术，但它存在一种固有的安全隐患，即水印通常以一致的方式添加到多个图像上。我们证明这种一致性使自动评估水印、修复原始图像成为可能。具体来说，我们展示了一种可泛化的多图像抠图算法，该算法将带水印的图像作为输入，自动评估「前景」（水印）、前景不透明度和「底色」（原始）图像。由于这样的操作依赖于图像集中的水印一致性，因此，我们探索和评估各种不一致的水印嵌入对该算法的影响（水印不一致可使水印更加安全）。我们在网络获取的图库上运行该算法，并提供对合成水印数据的大量定量分析。该论文透露出的一个关键信息是水印的设计不仅应该足够鲁棒以免被从单个图像中去除，而且还应更具抵抗性，可以避免从图像集中大批量去除。