澳門理工大學應用科學學院副教授袁小晨研究團隊於國際頂尖學術期刊《專家系統與應用》(Expert Systems with Applications) 發表與多重水印技術相關的高水平學術論文─ 基於自適應塊間相關的並行多重水印 (Parallel Multiple Watermarking Using Adaptive Inter-Block Correlation)。該期刊是國際電腦科學、人工智能等領域的頂尖學術期刊，是“雙一區”期刊，即同時屬SCIE Q1及中科院SCI分區電腦科學大類一區期刊，中國人工智能學會認定的A級期刊，Google Scholar上的H5指數排名人工智慧類期刊第五位。

隨著互聯網和電子設備的發展，數字圖像更易於被大眾獲取，同時也衍生了更多盜用他人圖像作商業用途的案例。為營造健康、安全的網絡環境，數字圖像的著作權保護越來越受到重視。數字水印是一種可靠的版權識別方法，它將著作權信息嵌入數字圖像中，形成數字水印。需要時可以特殊的技術從圖像中提取水印進行著作權識別。

本研究基於自適應塊間相關性，提出利用圖像區塊間的相關性來擴大圖像的容量以嵌入並行多重水印(PMW)的技術。考慮到圖像的紋理特徵，團隊設計了紋理複雜度算法，並按照圖像的不同紋理複雜度自適應地調用兩種不同相鄰區塊選擇算法：圓形相鄰區塊選擇(CABS)和弓形相鄰區塊選擇(AABS)，以選擇最合適的相鄰區塊；並將多個水印交替嵌入圖像區塊DCT域的不同頻段中，使之具有良好的不可感知性(Imperceptibility)和高魯棒性(Robustness)。團隊從理論上分析了並行正交嵌入多個水印的合理性，並通過模擬各種攻擊的實驗驗證了並行的高效性。測試數據集中包含了不同紋理複雜度的封面圖像，並在實驗中模擬了各種攻擊。在不可感知性、魯棒性、時間成本和水印容量方面的實驗結果表明，本研究所提出的多重水印技術方案性能令人滿意，有助共建健康、安全的網絡環境，為打造本澳成為宜居的智慧城市出助力。