一、匹配導表輸出結果
導表輸出後，使用HP Scanjet G3010以1200DPI掃描成數位檔案，使用MATLAB讀取檔 案，為了能找出較佳的網點濃度組合，首先以MATLAB將檔案以模擬人眼low pass filter 的方式模糊影像，並擷取出導表中，每個組合中線橫軸的像素點位置作為濃度的參考依據 (如圖3-14)。
AM2/64的導表分析如圖3-15，縱軸代表灰階值的變化，由190到240，而0代表最黑，
255則是最白，橫軸表示掃描的像素位置，分析的組合從(AM2/64 , FM 238)到(AM3/64 , FM 215)，導表中可以看到每個調頻網點與調幅網點組合的灰階值差異，從調頻網點238的 組合到調頻網點230的組合、調頻網點226的組合到調頻網點215的組合之間的濃度組合，
調頻網點的灰階值與調幅網點的灰階值的差異較大，灰階值曲線的震盪也較大，而調頻網 點227、調頻網點228與調頻網點229在導表分析中，背景的調頻網點灰階值與中間的調幅 網點灰階值在分析圖的曲線中較為平緩，故此三者濃度的差異與其他組合相比差異較小，
灰階值曲線也較平穩，此三組為較好的濃度匹配組合。
圖 3-14、匹配導表分析之位置
圖 3-15 AM2/64 匹配導表分析圖
的灰階值繪出，並將兩種網點類型的灰階值以一條趨勢線段表示，其差異使用 MATLAB 來 計算取樣每個組合中調頻網點區域的灰階值與調幅網點區域的灰階值作比較，取樣的位置 為調幅網點的中心點以及此中心點上下離邊界 100pixel 的調頻網點，找出差異最小的組 合。
調幅網點 2/64 與各調頻網點的組合灰階值分布圖如圖 3-16，橫軸表示調幅網點 2/64 與各調頻網點的組合，縱軸表示灰階值，紅色圓圈表示調幅網點的灰階值，紅線表示調幅 網點的趨勢圖，藍色圓圈表是調頻網點的灰階值，藍線表示調頻網點的趨勢圖，兩線相交 之區域表示灰階值差異最小的地方，亦為人眼在一般距離觀看下，較無法分辨兩種網點的 組合。
假使調幅網點的灰階值較大，代表此一區域濃度組合為調幅網點的區域較調頻網點的 灰階值深，背景的調頻網點區域的階調較調幅網點區域的淺，反之，假使調幅網點的灰階 值較低，代表背景調頻網點區域的階調較調幅網點區域的深，在此趨勢曲線中，調幅網點 與調頻網點相交的部分可以說是灰階值最接近的濃度組合，此交叉之位置以紅色虛線表 示，與此位置最近組合為調頻網點 227，因此在本實驗的輸出條件下，調頻網點 227 與調 幅網點 2/62 為較佳的組合。
圖 3-16、本研究 AM2/64 平均灰階值分布圖
調幅網點3/64導表如圖3-17，AM3/64的導表分析如圖3-18，縱軸代表灰階值的變化，
由180到235，而0代表最黑，255則是最白，分析的像素點為導表正中間的橫軸作為濃度的 參考依據，分析的組合從(AM3/64 , FM 233)到(AM3/64 , FM 210) ，導表中可以看到每 個調頻網點與調幅網點組合的灰階值差異，導表中從調頻網點233的組合到調頻網點223的 組合、調頻網點219的組合到調頻網點210之間的組合的濃度組合，這之中調頻網點的灰階 值與調幅網點的灰階值的差異較大，灰階值曲線的震盪也較大，而調頻網點222、調頻網 點221與調頻網點220在導表分析中，背景的調頻網點灰階值與中間的調幅網點灰階值的差 異較小，灰階值曲線也較平穩。
圖 3-17、AM3/64 匹配導表
調幅網點 3/64 與各調頻網點的組合灰階值分布如圖 3-19，橫軸表示調幅網點 3/64 與各調頻網點的組合，縱軸表示灰階值，紅色圓圈表示調幅網點的灰階值，紅線表示調幅 網點的趨勢圖，藍色圓圈表是調頻網點的灰階值，藍線表示調頻網點的趨勢圖，兩線相交 之區域表示灰階值差異最小的地方，亦為人眼在一般距離觀看下，較無法分辨兩種網點的 組合。
假使調幅網點的灰階值較大，代表此一區域濃度組合為調幅網點的區域較調頻網點的 灰階值深，背景的調頻網點區域的階調較調幅網點區域的淺，反之，假使調幅網點的灰階 值較低，代表背景調頻網點區域的階調較調幅網點區域的深，在此趨勢曲線中，調幅網點 與調頻網點相交的部分可以說是灰階值最接近的濃度組合，此交叉之位置以紅色虛線表 示，與此位置最近組合為調頻網點 220，因此在本實驗的輸出條件下，調頻網點 220 與調 幅網點 3/64 為較佳的組合。
據，導表分析如圖 3-21，縱軸代表灰階值的變化，由 180 到 220，而 0 代表最黑，255 則 是最白，分析的組合從(AM4/64 , FM 227)到(AM4/64 , FM 204) ，導表中可以看到每個 調頻網點與調幅網點組合的灰階值差異，從調頻網點 227 的組合到調頻網點 216 的組合、
調頻網點 214 的組合到調頻網點 204 的組合之間的濃度組合，其調頻網點的灰階值與調幅 網點的灰階值的差異較大、而調頻網點 213、調頻網點 214 與調頻網點 215 在導表分析 中，背景的調頻網點灰階值與中間的調幅網點灰階值的差異較小。
圖 3-20、AM4/64 匹配導表
圖 3-21、AM4/64 匹配導表分析
與各調頻網點的組合，縱軸表示灰階值，紅色圓圈表示調幅網點的灰階值，紅線表示調幅 網點的趨勢圖，藍色圓圈表是調頻網點的灰階值，藍線表示調頻網點的趨勢圖，兩線相交 之區域表示灰階值差異最小的組合，亦為人眼在一般距離觀看下，較無法分辨兩種網點的 組合。
假使調幅網點的灰階值較大，代表此一區域濃度組合為調幅網點的區域較調頻網點的 灰階值深，背景的調頻網點區域的階調較調幅網點區域的淺，反之，假使調幅網點的灰階 值較低，代表背景調頻網點區域的階調較調幅網點區域的深，在此趨勢曲線中，調幅網點 與調頻網點相交的部分可以說是灰階值最接近的濃度組合，此交叉之位置以紅色虛線表 示，與此位置最近組合為調頻網點 213，因此在本實驗的輸出條件下，調頻網點 213 與調 幅網點 4/64 為較佳的組合。
經過網點匹配表比較後，在不同的調幅網點值下都有較佳的組合，再將較佳的組合拿 去複印機進行影印複製後，便可知道調幅網點 2/64、調幅網點 3/64、調幅網點 4/64 與調 頻網點的較佳濃度組合，依照不同的用途選擇不同的濃度組合，在需要第一線防偽時，因 為人眼必須要能分辨出浮水印的位置，此時需要使用混合網點濃度較深的組合，讓觀看者 可以立即作辨識，而有其他特殊的用途時或是不希望在第一時間被察覺時，則需要使用濃 度值較低的濃度組合，如此便能讓人無法察覺。
AM 2/63 FM 227 AM 3/64 FM 220 AM 4/64 FM 213
原始 文件
文件 複印 後
表 3-2、各 AM 濃度值之較佳匹配組合表
(一)改變圖文意義:
浮水印顯現進而改變原始圖文意義的效果如圖 3-23，本研究將欲藏入的樹之圖案使用調 幅式網點，樹以外的背景使用調頻式網點，文件在經由複印機複印後，由於背景的調頻式 網點在複印機取樣時無法還原其區塊，故調幅式網點的樹木區塊立即顯現，進而改變圖文 原始意義，原始圖文意義為一僧人在原地練功，當文件經由影印後，出現了一顆樹，讓人 混淆，圖文意義轉變成要撞樹練功的意思，由實驗結果得知以浮水印改變原始圖文意義是 可行的。
(a) (b)
(二)改變原始圖文內容:
原稿內容消失，而浮水印浮現的效果如圖 3-24，文件在影印後因調頻網點會因取樣 頻率的不足而流失其內容，不著墨區塊仍然為不著墨區塊(如圖 3-25)，而浮水印的調幅 網點則會顯現出來，取代原始內容成為新內容，藉此改變原始文件的意義，原始的學生證 件在人眼一般距離觀看下並無特別的地方，右方的浮水印區域是國立台灣師範大學的校 徽，然而在經由影印後，浮水印由國立台灣師範大學的校徽變成證件擁有人的臉型，經由 實驗結果得知，以調幅網點、調頻網點、不著墨區塊來設計原稿及浮水印，讓文件再經由 影印後，原稿消失與浮水印浮現改變文件內容的方法是可行的。
(a) (b)
(c) (d)
圖 3-24、原稿消失浮水印顯現成果，( a )原始文件 ，( b ) 影印後文件，( c )浮水 印區域局部放大圖，( d )浮水印區域複印後局部放大圖
(a) (b)
圖 3-25 、本研究之網點微結構放大圖(a) 改變圖文意義之網點微結構 (b) 改變原始圖 文內容之網點微結構
本研究之研究結果顯示，混合網點數位浮水印在經由設計後，確實可以作到改變文件 複印後的意義，利用調幅網點、調頻網點及部份不著墨的區域來製作新型態的混合網點數 位浮水印，而新型態的混合網點數位浮水印在輸出於文件時，人眼在一般距離下並無法察 覺到浮水印的存在，然而，當文件經由影印後，原始的浮水印圖案確實的轉變成另一個圖 案，本研究成功的利用混合網點數位浮水印研究來改變文件在複印前的原始意義與內容，
並提出了一個新型的混合網點數位浮水印方法。
第伍章 結論與建議
四、 新型態混合網點數位浮水印的應用
第二節 研究建議
一、未來的研究方向:應朝向平版印刷的方式來做研究，以平版的大量印刷便可以應用於 一般的文化書籍或是圖像書籍，本研究使用噴墨印表機輸出浮水印遇到的網點擴張問 題，在平版印刷亦會遇到，所以也需要印刷前先行輸出網點匹配導表找出較佳的調頻 網點與調幅網點的組合，為了能實際呈現本技術之可行性，平版印刷機是最好的選 擇。
二、網點匹配的較佳組合:本研究使用數位的方式模擬人眼觀看導表的情況，將其觀看的 情況以灰階值的比較方式選出較佳的網點組合，並將其數據以量化的曲線方式來表現 兩種網點的差異，然而，在以機器以量化的方式來選擇出較佳的匹配組合時，我們也
二、網點匹配的較佳組合:本研究使用數位的方式模擬人眼觀看導表的情況，將其觀看的 情況以灰階值的比較方式選出較佳的網點組合，並將其數據以量化的曲線方式來表現 兩種網點的差異，然而，在以機器以量化的方式來選擇出較佳的匹配組合時，我們也