典型的统计算法：Patchwork

Patchwork是一种基于图像统计特征的数字图像水印算法。该算法通过对图像的局部纹理特征进行分析，从而将水印信息嵌入到图像中。具体来说，该算法分为以下几个步骤：

1. 将要隐藏的水印信息转换为二进制位，并将其分成若干个小块。
2. 遍历图像的每个局部区域，计算该区域的一些统计特征，如均值、方差等。
3. 将每个小块嵌入到与其二进制流最相似的局部区域中，从而实现水印信息的隐藏。

在提取水印信息时，我们可以通过遍历图像的每个局部区域，计算该区域的统计特征，并与原始的统计特征进行比较，从而提取隐藏的二进制信息。

Patchwork算法的优点是可以利用图像的局部特性来隐藏信息，从而提高了信息的安全性。同时，嵌入水印的位置也更加难以被发现，从而增加了隐蔽性。此外，该算法对图像的质量影响比较小，可以适用于不同类型的图像。

然而，Patchwork算法也有一些缺点。首先，算法的实现比较复杂，需要对图像的局部特性进行分析和计算。其次，算法嵌入水印的容量比较有限，不适用于大量信息的隐藏。最后，该算法对一些特殊类型的图像可能会产生较大的失真。