海外建站公司,网站建设的工作视频人的吗,wordpress 思维导图,wordpress meta_key本次实验大部分素材来源于山大王成优老师的讲义以及冈萨雷斯#xff08;MATLAB版#xff09;#xff0c;仅作个人学习笔记使用#xff0c;禁止用作商业目的。 文章目录一、实验目的二、实验例题1. 数字图像水印技术2. 可见水印的嵌入3. 不可见脆弱水印4. 不可见鲁棒水印一、…本次实验大部分素材来源于山大王成优老师的讲义以及冈萨雷斯MATLAB版仅作个人学习笔记使用禁止用作商业目的。 文章目录一、实验目的二、实验例题1. 数字图像水印技术2. 可见水印的嵌入3. 不可见脆弱水印4. 不可见鲁棒水印一、实验目的
了解数字图像水印技术的基本原理、分类和应用。掌握简单的可见水印和不可见水印的嵌入方法。实现一种基于 DCT 的不可见鲁棒水印并进行水印鲁棒性测试。
二、实验例题
1. 数字图像水印技术
数字图像水印处理是把数据插入到一幅图像中的过程以这样的方式对图像内容进行保护。一个典型的图像水印处理系统如图 1 所示。 在编码器端发送者将水印 wiw_iwi 嵌入到原始图像 fif_ifi 中产生含水印图像 fwif_{w_i}fwi 在解码器端接收者提取和验证含水印图像 fwif_{w_i}fwi 或 未添加水印图像 fjf_jfj 中水印 wiw_iwi 的存在性。wjw_jwj 是提取的水印T 是预定义的阈值。
根据不同的特性数字水印可以从以下三个方面进行分类
根据水印的鲁棒性可以将水印分为鲁棒水印和脆弱水印。鲁棒水印是指含水印图像在经过各种处理操作甚至恶意攻击后隐藏在其中的水印信息仍然可以被提取出来主要用于版权保护脆弱水印对图像的变化非常敏感含水印图像发生变化后将影响水印的检测从而提示图像已被修改主要用于图像内容认证。根据水印的可见性可以将水印分为可见水印和不可见水印。可见水印是一幅不透明或半透明的子图像它对观察者是可见的电视网络通常将可见水印放在屏幕的左上角或右下角以证明它的版权归属不可见水印裸眼是看不见的但可以通过一个合适的水印提取方法从含水印图像中恢复出水印。根据水印内容水印又可分为无意义水印和有意义水印。无意义水印对应于一段伪随机序列通常只能判断图像中是否存在水印而无法直接观察有意义水印是指水印本身也是一幅二值图像或者灰度图像可以从含水印图像中提取并通过观察确认。
2. 可见水印的嵌入
可见水印一般通过与原始图像直接叠加的方式实现嵌入如式(1)(1)(1)所示。水印图像 www 通过线性组合的方式嵌入到原始图像 fff 中得到含水印图像 fwf_wfw 。
fw(1−α)fαw(1)f_{w}(1-\alpha) f\alpha w\tag1 fw(1−α)fαw(1)
3. 不可见脆弱水印
在像素深度为 8 位的图像中最低有效位(Least Significant Bit, LSB)对图像的质量影响较小。利用这种特性可以在不影响原始图像主观质量的情况下将水印图像插入到原始图像的最低几位有效位中。然而这种基于 LSB 的水印嵌入法则对诸如 JPEG 压缩、空间滤波等常见的信号处理操作特别敏感鲁棒性较差。
以图 2 所示的原始 Lena 图像和水印图像为例式(2)(2)(2)给出了一种基于 LSB 的脆弱水印嵌入法则将水印图像的两位最高有效位(Most Significant Bit, MSB)插入到了 Lena 图像的最低两位有效位中。
fw4⌊f4⌋⌊w64⌋(2)f_{w}4\left\lfloor\frac{f}{4}\right\rfloor\left\lfloor\frac{w}{64}\right\rfloor\tag2 fw4⌊4f⌋⌊64w⌋(2) 其中f 为原始图像w 为水印图像f_w 为嵌入水印后的图像⌊⋅⌋\lfloor\cdot\rfloor⌊⋅⌋ 为下取整操作(可用 MATLAB 函数 floor 来实现)。 使用 imwrite 函数进行 JPEG 压缩攻击测试
A imread(1.Lena 图像.tif);
imwrite(A, JPEG 压缩图像.jpg, quality, 80); %80 表示质量因子其值越小表示图
像被压缩的越厉害
D imread(JPEG 压缩图像.jpg);4. 不可见鲁棒水印
当前常见的鲁棒水印算法都是在频域中实现水印嵌入的以经典的基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)的鲁棒水印算法为例主要过程如下
对原始图像进行二维 DCT 变换DCT 变换具有较好的能量集中特性可以将 低频能量集中在图像的左上角
A imread(3.Lena 图像.tif);
A double(A);
A_dct dct2(A); %二维 DCT 变换A_dct 为得到的 DCT 系数矩阵
A1 idct2(A_dct); %二维逆 DCT 变换
A1 uint8(A1);
figure, imshow(A1) %重建图像一般来说选取的 DCT 系数越大水印嵌入对图像的影响就越小。为减少水印嵌入对图像的影响从 DCT 系数矩阵中选取幅值较大的系数进行水印嵌入。 思路可先将所有 DCT 系数变为一维行向量然后按照幅值进行降序排序(sort 函数)选取排列靠前的 DCT 系数作为水印的具体嵌入位置。 长度为 k 的伪随机序列 w1,w2,⋯,wkw_{1}, w_{2}, \cdots, w_{k}w1,w2,⋯,wk作为无意义水印通过式(3)(3)(3)嵌入原始图像其中cic_ici 为选取的 DCT 系数ci′c_ici′ 为经过水印调整后的系数α\alphaα 为嵌入强度。 ci′ci(1αwi),1≤i≤k(3)c_{i}^{\prime}c_{i}\left(1\alpha w_{i}\right), \quad 1 \leq i \leq k \tag3 ci′ci(1αwi),1≤i≤k(3) 伪随机数序列类似于随机数序列但它可以通过设置初始状态来保证每次得到的随机数是相同的
randn(seed, 0); %选定伪随机序列发生器“seed”和初始状态 0
K randn(1, 1000); %产生长度为 1000 的伪随机数序列 K在水印提取时首先得到嵌入水印的 k 个 DCT 系数然后通过式(4)(4)(4)完成水印的恢复
w^ic^i−ciαci,1≤i≤k(4)\hat{w}_{i}\frac{\hat{c}_{i}-c_{i}}{\alpha c_{i}}, \quad 1 \leq i \leq k\tag4w^iαcic^i−ci,1≤i≤k(4)
the c^i\hat{c}_ic^i will be approximations of the ci′c_{i}^{\prime}ci′.
使用式(5)(5)(5)给出的相关系数表达式对提取的水印与原始水印的相关性进行评价相关系数 γγγ 在 0 到 1 之间其值越大表示两者间的相关性越好水印的损失也就越小。通过比较 γγγ 与预设定的阈值 TTT 可以判断一幅图像是否存在水印详见教材 P397 式(8.73)(8.73)(8.73)。
γ∑i1k(w^i−w^‾)(wi−wˉ)∑i1k(w^i−w^‾)2∑i1k(wi−wˉ)2,1≤i≤k(5)\gamma\frac{\sum_{i1}^{k}\left(\hat{w}_{i}-\overline{\hat{w}}\right)\left(w_{i}-\bar{w}\right)}{\sqrt{\sum_{i1}^{k}\left(\hat{w}_{i}-\overline{\hat{w}}\right)^{2} \sum_{i1}^{k}\left(w_{i}-\bar{w}\right)^{2}}}, \quad 1 \leq i \leq k\tag5 γ∑i1k(w^i−w^)2∑i1k(wi−wˉ)2∑i1k(w^i−w^)(wi−wˉ),1≤i≤k(5)
若图像遭到恶意攻击水印信息会受到损坏提取水印与原始水印的相关系数也会下降而下降越小的水印算法其对各种攻击的鲁棒性就越强。
