完整word版数字水印源码.docx
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完整word版数字水印源码
数字水印源码,希望对大家学习有帮助.
%由高斯正态分布序列g1产生36×4的水印信
%号w0,w0由(0,1)组成。
clear
randn(’state’,1106);
g1=randn(36,4);
fori=1:
36
forj=1:
4
ifg1(i,j)〉=0
w0(i,j)=1;
elsew0(i,j)=0;
end;
end;
end;
figure;
imshow(w0);title('水印');
%对水印信号w0进行(7,4)汉明编码,得到一
%36×7的分组码x0。
x0=w0;
fori=1:
36
s=8*x0(i,1)+4*x0(i,2)+2*x0(i,3)+x0(i,4);
switchs
case0
x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0;
case1
x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1;
case2
x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0;
case3
x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1;
case4
x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1;
case5
x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0;
case6
x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1;
case7
x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0;
case8
x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1;
case9
x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0;
case10
x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1;
case11
x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0;
case12
x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0;
case13
x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1;
case14
x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0;
case15
x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1;
end;
end;
%对x0进行行向位扩展,得到一个由(—1,1)组成
%的扩展序列y。
cr为扩展因子。
cr=256;
fori=1:
252
ifx0(i)==1
y(i,1:
cr)=1;
elsey(i,1:
cr)=—1;
end;
end;
y(253:
256,:
)=0;
%以下产生伪随机序列p.为此先设定密钥(1114)
%并产生高斯正态分布序列g2,再由g2产生由(—1,1)
%组成的伪随机序列p。
randn(’state’,1114);
g2=randn(256,256);<
5.17用MATLAB数字图像水印
一、引言
随着Internet的普及,信息的安全保护问题日益突出。
如何有效地防止数据的非法复制和鉴别数字媒体的知识产权,成为亟需解决的问题。
1993年Caronni提出了数字水印的概念,并应用于数字图像,此后,研究人员将数字水印的概念扩展到电视图像和声音等领域,数字水印技术作为版权保护的重要手段而得到了广泛的研究和应用。
数字水印技术涉及到大量图像处理算法、数学计算工具等,用普通编程工具实现上述算法将要花费大量的时间.MATLAB语言是MathWorks公司推出的一种简单、高效、功能极强的高级语言,具有高性能数值计算能力和可视化计算环境。
许多复杂的计算问题只需短短的几行代码就可在MATLAB中实现。
本文基于典型的DCT(离散余弦变换)数字水印算法过程,详细介绍用MATLAB实现数字水印的嵌入、提取和攻击测试的方法。
二、数字水印技术
从信号处理的角度看,在载体图像中嵌入数字水印可以视为在强背景(即原始图像)下叠加一个视觉上看不到的弱信号(水印),由于人的视觉系统(HumanVisualSystem,HVS)分辨率受到一定的限制,只要叠加信号的幅度低于HVS的对比度门限,HVS就无法感觉到信号的存在,因此,通过对载体对象作一定的调整,就有可能在不引起人感知的情况下嵌入一些信息。
1。
数字水印的嵌入
水印嵌入就是把水印信号W={ω(κ)}嵌入到原始图像X0={χ0(κ)}中。
水印嵌入过程如图1所示。
水印嵌入准则分为:
加法准则:
χW(κ)=χ0(κ)+αω(κ)
乘法准则:
χW(κ)=χ0(κ)(1+αω(κ))
α为强度因子,为了保证在水印不可见的前提下,尽可能提高嵌入水印的强度。
α的选择必须考虑图像的性质和视觉系统的特性。
2。
水印的提取与检测
在某些水印系统中,水印可以被精确地提取出来,这一过程被称作水印提取.例如在完整性确认的应用中,必须能够精确地提取出嵌入的水印,并且通过水印的完整性来确认多媒体数据的完整性。
如果提取出的水印发生了部分的变化,最好还能够通过变化的水印的位置来确定原始数据被篡改的位置。
水印在提取检测时可以需要原始图像的参与,也可以不需要原始图像的参与。
但将水印技术用于图像的网络发布和传播时,如果检测时需要使用原始图像则是个缺陷,因此,当前大多数的水印检测算法不需要原始图像的参与。
图2、图3分别是水印提取和检测的框图,虚线部分表示在提取或判断水印信号时原始图像不是必需的。
三、DCT域数字图像水印算法
从技术上讲,目前的数字水印算法可以分成两类:
空域水印算法和频域(变换域)水印算法。
空域水印算法是指将水印信号直接嵌入在原始数据中。
频域水印算法首先将原始的数据进行DCT或小波变换,在频域上嵌入水印信息,然后经反变换输出。
在检测水印时,也要首先对信号作相应的数学变换,然后通过相关运算检测水印。
选择二值化灰度图像作为水印信息,根据水印图像的二值性选择不同的嵌入系数,并将原始图像进行8×8的分块,将数字水印的灰度值直接植入到原始灰度图像的DCT变换域中,实现水印的嵌入。
具体方法如下:
1。
水印嵌入
设X是M*N大小的原始图像,W是水印图像,大小为P*Q,M和N分别是P和Q的偶数倍.把水印W加载到图像X中,算法分以下几步进行:
将X分解为(M/8)*(N/8)个8*8大小的方块BX(m,n),同时,将W也分解为(M/8)*(N/8)个(8·P/M)*(8·Q/N)大小的方块BW(m,n),1≤m≤M/8,1≤n≤N/8。
对每一个BX(m,n)进行DCT变换:
DBX′(m,n)=DCT(BX(m,n))。
对每一个DBX′(m,n)和BW(m,n),Si为从DBX′(m,n)的中频选出的加载的位置,1≤i≤(8·P/M)*(8·Q/N),ti为水印BW(m,n)的位置坐标1≤i≤(8·P/M)*(8·Q/N)。
DBX″(m,n)(si)=α*BW(m,n)(ti),其中α是加权系数,用DBX″(m,n)(si)来代替DBX′(m,n)(si)得到加载水印后的图像。
对以上得到的每一个DBCI″(m,n)进行逆DCT变换:
IDBX(m,n)=IDCT(DBX″(m,n)).并将各方块IDBX(m,n)合并为一个整图X′,即加载了水印的新图像。
2.水印提取
设图像X′为已经加载了水印的载体图像。
现要将所加载的水印从X′中提取出来.其过程为上述加载水印算法的逆运算:
将X′分为(M/8)*(N/8)个8×8大小的方块BX′(m,n),1≤m≤M/8,1≤n≤N/8。
对每一个BX′(m,n)进行二维DCT反变换:
BX(m,n)=iDCT(BX′(m,n))。
对每一个BX(m,n),按照式BW(m,n)(ti)=1/α*BX(m,n)(si)得到BW(m,n)。
将上面得到的所有BW(m,n)合并成一个整图W。
四、数字水印的嵌入与提取
MATLAB中对一维和二维信号分别提供了各种变换和逆变换函数。
例如dct()、dct2()分别实现一维信号和二维信号的DCT(离散余弦变换),idct()、idct2()分别实现一维信号和二维信号的IDCT(逆向离散余弦变换),它们是实现频域水印算法必不可少的工具。
下面以一个在频域嵌入和提取黑白图像水印程序为例,给出使用MATLAB实现数字水印的过程。
嵌入水印的算法描述:
读取原始图像和黑白水印图像到二维数组I与J;将原始图像I分割为互不覆盖的图像块blockL(x,y),1≤x,y≤8,L=1,2。
..M*M/64,对blockL(x,y)进行DCT变换,得到dct_blockL(u,v);取黑白水印图像中的一个元素J(p,q),嵌入原始图像块的DCT的低频系数中;对嵌入水印信息后的图像块dct_blockL(u',v’)进行反DCT变换;得到blockL(x',y');合并图像块,得到嵌入黑白水印后的图像。
下面是嵌入与提取水印的程序实例,运行结果如图4所示。
%嵌入水印的程序代码
M=256;%原图像长度
N=32;%水印图像长度
K=8;
I=zeros(M,M);J=zeros(N,N);BLOCK=zeros(K,K);
%显示原图像
subplot(3,2,1);I=imread('mona。
bmp','bmp');imshow(I);
title('原始公开图像');
%显示水印图像
subplot(3,2,2);J=imread('flag。
bmp','bmp');imshow(J);title(’水印图像');
%水印嵌入
forp=1:
N
forq=1:
N
x=(p—1)*K+1;y=(q-1)*K+1;
BLOCK=I(x:
x+K-1,y:
y+K—1);BLOCK=dct2(BLOCK);
ifJ(p,q)==0
a=—1;
else
a=1;
end
BLOCK=BLOCK*(1+a*0。
03);BLOCK=idct2(BLOCK);
I(x:
x+K-1,y:
y+K-1)=BLOCK;
end
end
%显示嵌入水印后的图像
subplot(3,2,3);imshow(I);title('嵌入水印后的图像');
imwrite(I,’watermarked。
bmp’,’bmp’);
%从嵌入水印的图像中提取水印
I=imread(’mona',’bmp');
J=imread('watermarked。
bmp’,’bmp');
forp=1:
N
forq=1:
N
x=(p—1)*K+1;
y=(q—1)*K+1;
BLOCK1=I(x:
x+K-1,y:
y+K-1);
BLOCK2=J(x:
x+K—1,y:
y+K—1);
BLOCK1=idct2(BLOCK1);
BLOCK2=idct2(BLOCK2);
a=BLOCK2(1,1)/BLOCK1(1,1)-1;
ifa〈0
W(p,q)=0;
else
W(p,q)=1;
end
end
end
%显示提取的水印
subplot(3,2,4);
imshow(W);
title(’从含水印图像中提取的水印');
图4 基于DCT变换的水印嵌入与提取
五、水印攻击测试
由于数字水印在实际应用中可能会遭到各种各样的攻击,因此对算法进行攻击测试是衡量一个水印算法优劣的重要手段。
下面是一个水印攻击与水印提取的程序实例,首先对嵌入水印后的图像进行JPEG压缩(一种水印攻击),而后从压缩的图像中提取出水印,如图5所示。
从图5中可以看到DCT域的水印算法抵抗JPEG压缩攻击的效果是比较好的。
图5 图像压缩后提取的水印
%水印攻击测试
M=256;N=32;K=8;
I=zeros(M,M);J=zeros(M,M);w=zeros(N,N);
BLOCK1=zeros(K,K);BLOCK2=zeros(K,K);
%对嵌入水印后的图像进行JPEG压缩
L=imread(’watermarked.bmp',’bmp’);
imwrite(L,'attack.jpg','jpeg','Quality',45);
J=imread('attack。
jpg’,’jpeg');
subplot(3,2,5);imshow(J);title(’压缩后的图像’);
I=imread('mona','bmp');
%从压缩的图像中提取水印
forp=1:
N
forq=1:
N
x=(p-1)*K+1;y=(q—1)*K+1;
BLOCK1=I(x:
x+K—1,y:
y+K-1);
BLOCK2=J(x:
x+K—1,y:
y+K-1);
BLOCK1=idct2(BLOCK1);
BLOCK2=idct2(BLOCK2);
a=BLOCK2(1,1)/BLOCK1(1,1)—1;
ifa<0
W(p,q)=0;
else
W(p,q)=1;
end
end
end
%显示提取的水印
subplot(3,2,6);imshow(W);title(’从经过压缩的图像中提取的水印’);
六、结语
从图4中可明显看出:
嵌入水印信息后,原图与嵌入水印信息后的图像在视觉效果上没有明显分别,用肉眼几乎分辨不出,这说明这种算法充分利用了人眼的视觉HVS特性,利用DCT域嵌入水印后,水印的不可见性相当好,图像在嵌入水印前后视觉效果改变不大,不影响图像的正常使用。
从图5可明显看出:
嵌入水印后的图像经过参数“Quality”为“45"的JPEG压缩后,还能从中提取出较清晰的水印信息,可见,这种嵌入算法的抗攻击性较好,而且检测和提取易于实现。
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