怎么做本地婚姻介绍网站,wordpress商城主题,个人网页制作成品下载,北京海淀区的房子多少钱一平第三章 图像数字水印的方案
3.1 图像数字水印的技术方案
在数据库中存储在国际互联网上传输的水印图像一般会被压缩#xff0c;有时达到很高的压缩比。因此#xff0c;数字水印算法所面临的第一个考验就是压缩。JPEG和EZW#xff08;Embedded Zero-Tree Wavelet#xff0…第三章 图像数字水印的方案
3.1 图像数字水印的技术方案
在数据库中存储在国际互联网上传输的水印图像一般会被压缩有时达到很高的压缩比。因此数字水印算法所面临的第一个考验就是压缩。JPEG和EZWEmbedded Zero-Tree Wavelet压缩是最常见的两种压缩方法。JPEG是基于离散余弦变换域的压缩方法而EZW是基于小波变换域的压缩方法。前人的研究证明采用与压缩算法相同的变换域水印方法对于压缩的稳健性较强。因此我研究图像文件水印算法主要集中在变换域算法及利用人眼视觉特性上。
数字水印的嵌入要求即要考虑视觉透明性又要保证嵌入水印后图像的稳健性这两个方面存在着矛盾。保证视觉透明性就要将水印嵌入到人眼不敏感区也就是嵌入到图像的高频分量中。而多数图像处理方法对于图像高频部分的损坏程度较高如有损压缩、高频滤波等。水印很容易在经历图像处理的过程中丢失。这样则无法保证图像数字水印的稳健性。如果要获得很好的稳健性数字水印应加在人眼敏感的低频部分图像的大部分能量集中在低频部分如果对于低频部分进行处理水印固然会失去而图像也没有了利用价值然而水印的嵌入会对图像的质量有非常大的影响这又无法保证视觉透明性。
数字水印算法的实现基本分为三个部分宿主图像的变换水印的嵌入和水印的检测分别描述如下。
3.2 基于DCT域的图像数字水印技术
离散余弦变换Discrete Cosine Transform属于正交变换图像编码方法中的一种。正交变换图像编码始于1968年。当时安德鲁斯Andrews等人发现大多数自然图像的高频分量相对幅度较低可完全舍弃或者只用少数码字编码提出不对图像本身编码只对其二维傅立叶DFT系数进行编码和传输。但DFT是一种正交变换运算量很大常常使实时处理发生困难第二年他们就用Walsh-Hadamard变换WHT取代DFT可以使运算量明显减少这是因为WHT变换只有加减法而无需乘法。但是更有意义的是离散余弦变换和离散正旋变换的出现它们具有快速算法精确度高。其中最重要的是1974年提出的DCT因为其变换矩阵的基向量很近似于托伯利兹矩阵的特征向量而托伯利兹矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关性。因此DCT常常被认为是语音与图像信号变换的准最佳变换。
图像是二维的所以在研究时主要用到二维DCT以及二维IDCT来对图像进行处理。
3.2.1 离散余弦变换DCT的定义
数字图像Xm,n是具有M行N列的一个矩阵。为了同时减弱或去除图像数据相关性可以运用二维DCT将图像从空间域转换到DCT变换域。
根据定义二维离散余弦变换DCT定义如下 3.2.2 离散余弦变换的特点
在基于DCT的变换编码中图像是先经分块8×8或16×16后再经DCT这种变换是局部的只反映了图像某一部分的信息。当然也可以对整幅图像的特点但是运算速度比分块DCT要慢。图像经DCT后得到的DCT图像有三个特点
一是系数值全部集中到0值附近从直方图统计的意义上动态范围很小这说明用较小的量化比特数即可表示DCT系数
二是DCT变换后图像能量集中在图像的低频部分即DCT图像中不为零的系数大部分集中在一起左上角因此编码效率很高。
三是没有保留原图像块的精细结构从中反映不了原图像块的边缘、轮廓等信息这一特点是由DCT缺乏时局域性造成的。
如下左图3—1是原始图像经过DCT变换后的系数图像为图3—2。两条线划分出图像的低频、中频和高频分别所在的矩形区域。可以看出图像DCT变换后大部分参数接近于零只有左上角的低频部分有较大的数值中频部分参数值相对较小而大部分高频参数值非常小接近于零。 图 3—1原图像 图 3—2变换后的系数图像
3.2.3 离散余弦变换的数字水印算法
根据离散余弦变换后的参数性质本文采用了以ZigZag方式重排变换域系数的方法选出中频分量用数字水印序列对其进行非线性调制。水印检测时待检测图像仍按比方式选择变换域系数与待水印进行相关运算与阈值比较来判断是否所含水印。
离散余弦域的数字水印算法的具体实现分为三步宿主图像的变换数字水印的嵌入数字水印的检测。
3.2.3.1 宿主图像的DCT变换
对于N×N大小的256灰度级的宿主图像I进行N×N二维离散余弦变换DCT。以ZigZag方式对于DCT变换后的图像频率系数重新排列成一维向量Y{y1, y2,…yN×N}.
并取出序列中第L1到LM的中频系数部分,得到YL{ YL1, YL2,…, YLM}
3.2.3.2 数字水印的嵌入
假设数字水印W为一服从标准正态分布的随机实数序列用数字序列表示为W{W1 W2 …WM }。用W对Y序列中第L1到LM的中频系数部分的值进行修改按以下公式进行 经过修改的系数序列Y′ { Y1′, Y2′,... Y′N×N} 以ZigZag逆变换形式重组再进行N×N DCT逆变换得到嵌有数字水印的图像I′。
3.2.3.3 数字水印的检测
待检测的可能含有水印的图像I 。假设I未损失大量信息可以近似认为I I′。在此假设下可以运用统计的方法来检测水印。
1待检水印域待检图像中频系数相关性的测定
同样对I′进行DCT变换以ZigZag方式将DCT系数排成一维向量Y { Y1 , Y2 ,... YN×N}。由于假设II′则Y Y ′。
取出Y等于Y′中第L1到LM的中频系数部分YL { YL1 , YL2’,... YLM}。假设待检测的数字水印X{X1X2... XM}为一符合标准正态分布的实数伪随机序列。则可以通过待检水印与图像中频系数作相关运算来判断是否所加入了水印。只有在待检水印为所加入的水印时才能得到较大的相关值。否则相关值很小接近于零。 用符号E表示数学期望得到 3.3 MATLAB工具简介
3.3.1. 简介
Matlab是当前在国内外十分流行的工程设计和系统仿真软件包。它是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体构成了一人方便的、界面友好的用户环境。
Matlab的推出得到了各个领域专家、学者的广泛关注其强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础。由各个专家学者相继推出了MATLAB工具箱其中的信号处理(signal processing)、控制系统(control system)、神经网络(neural network)、图像处理(image processing)、鲁棒控制(robust control)、非线性系统控制设计(nonlinear system control design)、系统辨识(system identification)、最优化(optimization)、模糊逻辑(fuzzy logic)、小波(wavelet)、通信(communication)、统计(statistics)等工具箱这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具借助于这些“巨人肩上的工具”各个层次的研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作从而大大地节省了时间。
3.3.2. MATLAB研究数字水印的优点
集成了DCT、DWT等函数有丰富的小波函数和处理函数这不仅方便了研究人员而且使源程序简洁明了、易实现。强大的数学运算功能。能够方便、高效地实现音频、视频中的大量矩阵运算。提供了图像处理工具箱、小波分析工具箱、数字信号处理工具箱。用来编制跨数字图像处理技术、数字信号处理等多学科的数字水印技术是非常好的选择。MATLAB与目前最强大的编程工具——Visual C具有良好的接口。
3.3.3. MATLAB函数介绍
在介绍函数之前我们必须明确一点作水印程序时处理的图像数据是二维信号而声音信号是一维信号。这里我们仅仅简单介绍与水印有关的函数。
数据输入输出函数
imread和imwrite可以读写bmp,jpg/jpeg, tif/tiff, png, hdf, pcx, wxd格式文件。读索引文件时还可以得到相应的调色板数据。
auread、auwrite、wavread和wavwrite可以方便地读写au和wav文件并可控制其中的位及频率。
② 图像显示
imshow()显示一幅图像imfinfo()可以得到读入图像的信息。如文件的大小、格式、格式版本号、图像的高度、宽度、颜色类型真彩色灰度图还是索引图等。
③ 变换频函数
对信号采用不同的变换是实现频域法水印的至关重要的一步MATLAB中对一维信号和二维信号分别提供了各种变换和逆变换函数。
离散余弦变换DCT
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
离散小波变换DWT
dwt(),dwt2():分别实现一维信号和二维信号的DWT离散小波变换
idwt(),idwt2():分别实现一维信号和二维信号的IDWT离散小波变换
Wavedec2():多级二维小波分解函数
Waveinfo():提供小波包中所有的小波信息
④攻击函数
对算法进行攻击测试是对水印鲁棒性检测的一种重要手段一个好的水印算法必须经过各种攻击测试才能对之做出客观的评价。MATLAB中的许多函数可以直接用来做攻击测试。
旋转rotate可以对图像进行任意角度的旋转
剪裁imcrop()可以按精确定位的各点坐标进行剪裁
滤波filter()和filter2()可实现对一维信号和二维信号的滤波
抖动dither()对图像进行抖动抖动攻击考验水印鲁棒性的一个很好的攻击
jpeg压缩imwrite()中jpg和quality参数能对图像进行可控jpg压缩
加各种噪声imnoise()可以对图像加入各种噪声如白噪声、椒盐噪声等加入噪声是对水印鲁棒性考验的一种常见的攻击
放大/缩小imresize()可以以指定的插值方法来对图像进行放大和缩小。 第四章 图像数字水印技术的实现
4.1 基于离散余弦变法DCT实现数字水印技术
① 打开原始及水印图像
subplot(2,2,1)
Iuigetfile(*.bmp,打开原始彩色图像文件);
RGBimread(I);
image(RGB);
title(原始彩色图像);
subplot(2,2,2)
Iuigetfile(*.bmp,打开水印灰度图像文件);
imshow(I);
title(灰度水印图像);
subplot(2,2,3)
Himread(I);
Jdct2(H);
imshow(log(abs(J)),[]),colorbar;
title(水印图像经DCT变换后能量分布情况)
运行结果 ② 水印全过程
0%水印加入程序
Qinput(请输入放缩因子的值(建议小于1)Q)
subplot(2,3,1)
RGBimread(南京邮电大学,jpg);
imshow(RGB);
title(原始图像);
subplot(2,3,2)
Ndct2(RGB(:,:,3));
imshow(log(abs(N)),[]),colorbar;
title(Y分量能量分布);
subplot(2,3,4)
Iimread(lena1,bmp);
imshow(I);
title(灰度水印图像);
subplot(2,3,5)
Mdct2(I);
imshow(log(abs(M)),[]),colorbar;
title(水印能量分布);
subplot(2,3,6)
JM(1:128,1:128);
J(128:364,128:400)0;
Jrot90(J);
Jrot90(J);
J(365:600,401:750)0;
Jrot90(J);
Jrot90(J);
NNQ*J;
Kidct2(N);
RGB(:,:,3)K;
imshow(RGB);
title(加入水印后图像);
%水印提取程序
subplot(2,3,3)
RGB1imread(南京邮电大学,jpg);
Ndct2(RGB(:,:,3));
Mdct2(RGB1(:,:,3));
M(N-M)/Q;
Bidct2(M(236:365,350:401));
Ymat2gray(B);
imshow(Y);
title(提取的水印图像)
运行结果 ③ 水印全过程经剪切检测水印
%水印加入程序
Qinput(请输入放缩因子的值(建议小于1)Q)
subplot(3,3,1)
RGBimread(MM,jpg);
imshow(RGB);
title(原始图像);
subplot(3,3,2)
imshow(RGB(:,:,3));
title(B分量);
subplot(3,3,3)
Ndct2(RGB(:,:,3));
imshow(log(abs(N)),[]),colorbar;
title(B分量能量分布);
subplot(3,3,4)
Iimread(lena1,bmp);
imshow(I);
title(灰度水印图像);
subplot(3,3,5)
Mdct2(I);
imshow(log(abs(M)),[]),colorbar;
title(水印能量分布);
subplot(3,3,7)
JM(1:128,1:128);
J(128:464,128:364)0;
Jrot90(J);
Jrot90(J);
J(465:800,365:600)0;
Jrot90(J);
Jrot90(J);
NNQ*J;
Kidct2(N);
RGB(:,:,3)K;
imshow(RGB);
title(加入水印后图像);
subplot(3,3,8)
Iimcrop(RGB,[1 1 598 798]);
imshow(I);
subplot(3,3,9)
%水印提取程序
subplot(3,3,6)
RGB1imread(MM,jpg);
JRGB1(:,:,3);
XJ(1:799,1:599);
Ndct2(I(:,:,3));
Mdct2(X);
M(N-M)/Q;
Bidct2(M(337:464,237:364));
Ymat2gray(B);
imshow(Y);
title(经放缩后提取的水印图像)
运行结果 ④ 水印全过程经空域压缩检测水印
程序源代码
%水印加入程序
Qinput(请输入放缩因子的值(建议小于1)Q)
Pinput(请输入您所希望的图像放缩系数值(建议取值不要小于0.5):P)
subplot(3,3,1)
RGBimread(南京邮电大学,jpg);
imshow(RGB);
title(原始图像);
subplot(3,3,2)
imshow(RGB(:,:,3));
title(B分量);
subplot(3,3,3)
Ndct2(RGB(:,:,3));
imshow(log(abs(N)),[]),colorbar;
title(B分量能量分布);
subplot(3,3,4)
Iimread(lena1,bmp);
imshow(I);
title(灰度水印图像);
subplot(3,3,5)
Mdct2(I);
imshow(log(abs(M)),[]),colorbar;
title(水印能量分布);
subplot(3,3,7)
JM(1:128,1:128);
J(128:364,128:400)0;
Jrot90(J);
Jrot90(J);
J(365:600,401:750)0;
Jrot90(J);
Jrot90(J);
NNQ*J;
Kidct2(N);
RGB(:,:,3)K;
imshow(RGB);
title(加入水印后图像);
subplot(3,3,8)
Iimresize(RGB,P,nearest);
imshow(I);
title(压缩P倍图像);
subplot(3,3,9)
Jimresize(I,1/P,nearest);
imshow(J);
title(再放大P倍还原图像)
%水印提取程序
subplot(3,3,6)
RGB1imread(浙江台州学院,jpg);
Ndct2(J(:,:,3));
Mdct2(RGB1(:,:,3));
M(N-M)/Q;
Bidct2(M(236:365,350:401));
Ymat2gray(B);
imshow(Y);
title(经放缩后提取的水印图像)
运行结果 4.2 图像水印的dwt算法
%以下是水印提取算法
clear all;
clc; %保存时间
start_timecputime;
figure(1); %读出原始图像
subplot(1,2,1);
inputimread(2.jpg);
imshow(input);
title(原始图像); %读出水印图像
subplot(1,2,2);
watermarked_imageimread(watermarked.bmp);
imshow(watermarked_image,[]);
title(水印图像); %三色分离
inputdouble(input);
watermarked_imagedouble(watermarked_image);
inputrinput(:,:,1);
watermarked_imagerwatermarked_image(:,:,1);
inputginput(:,:,2);
watermarked_imagegwatermarked_image(:,:,2);
inputbinput(:,:,3);
watermarked_imagebwatermarked_image(:,:,3); %水印图像R的分解
[Cwr,Swr]WAVEDEC2(watermarked_imager,2,haar); %图像R的分解
[Cr,Sr]WAVEDEC2(inputr,2,haar); %水印图像G的分解
[Cwg,Swg]WAVEDEC2(watermarked_imageg,2,haar); %图像R的分解
[Cg,Sg]WAVEDEC2(inputg,2,haar); %水印图像B的分解
[Cwb,Swb]WAVEDEC2(watermarked_imageb,2,haar); %图像B的分解
[Cb,Sb]WAVEDEC2(inputb,2,haar); %提取水印小波系数
%提取水印R的小波系数
r0.06;
for k0:3 whr(k1,:)Cwr(1size(Cwr,2)/4k*size(Cwr,2)/16:... size(Cwr,2)/4(k1)*size(Cwr,2)/16)-... Cr(1size(Cr,2)/4k*size(Cr,2)/16:... size(Cr,2)/4(k1)*size(Cr,2)/16); wvr(k1,:)Cwr(1size(Cwr,2)/2k*size(Cwr,2)/16:... size(Cwr,2)/2(k1)*size(Cwr,2)/16)-... Cr(1size(Cr,2)/2k*size(Cr,2)/16:... size(Cr,2)/2(k1)*size(Cr,2)/16); wdr(k1,:)Cwr(13*size(Cwr,2)/4k*size(Cwr,2)/16:... 3*size(Cwr,2)/4(k1)*size(Cwr,2)/16)-... Cr(13*size(Cr,2)/4k*size(Cr,2)/16:... 3*size(Cr,2)/4(k1)*size(Cr,2)/16);
end
whr(whr(1,:)whr(2,:)whr(3,:)whr(4,:))/(4*r);
wvr(wvr(1,:)wvr(2,:)wvr(3,:)wvr(4,:))/(4*r);
wdr(wdr(1,:)wdr(2,:)wdr(3,:)wdr(4,:))/(4*r);
war(Cwr(1:size(Cwr,2)/16)-Cr(1:size(Cr,2)/16))/r; %提取水印小波系数
%提取水印G的小波系数
g0.03;
for k0:3 whg(k1,:)Cwg(1size(Cwg,2)/4k*size(Cwg,2)/16:... size(Cwg,2)/4(k1)*size(Cwg,2)/16)-... Cg(1size(Cg,2)/4k*size(Cg,2)/16:... size(Cg,2)/4(k1)*size(Cg,2)/16); wvg(k1,:)Cwg(1size(Cwg,2)/2k*size(Cwg,2)/16:... size(Cwg,2)/2(k1)*size(Cwg,2)/16)-... Cg(1size(Cg,2)/2k*size(Cg,2)/16:... size(Cg,2)/2(k1)*size(Cg,2)/16); wdg(k1,:)Cwg(13*size(Cwg,2)/4k*size(Cwg,2)/16:... 3*size(Cwg,2)/4(k1)*size(Cwg,2)/16)-... Cg(13*size(Cg,2)/4k*size(Cg,2)/16:... 3*size(Cg,2)/4(k1)*size(Cg,2)/16);
end
whg(whg(1,:)whg(2,:)whg(3,:)whg(4,:))/(4*g);
wvg(wvg(1,:)wvg(2,:)wvg(3,:)wvg(4,:))/(4*g);
wdg(wdg(1,:)wdg(2,:)wdg(3,:)wdg(4))/(4*g);
wag(Cwg(1:size(Cwg,2)/16)-Cg(1:size(Cg,2)/16))/g; %提取水印小波系数
%提取水印B的小波系数
b0.12;
for k0:3 whb(k1,:)Cwb(1size(Cwb,2)/4k*size(Cwb,2)/16:... size(Cwb,2)/4(k1)*size(Cwb,2)/16)-... Cb(1size(Cb,2)/4k*size(Cb,2)/16:... size(Cb,2)/4(k1)*size(Cb,2)/16); wvb(k1,:)Cwb(1size(Cwb,2)/2k*size(Cwb,2)/16:... size(Cwb,2)/2(k1)*size(Cwb,2)/16)-... Cb(1size(Cb,2)/2k*size(Cb,2)/16:... size(Cb,2)/2(k1)*size(Cb,2)/16); wdb(k1,:)Cwb(13*size(Cwb,2)/4k*size(Cwb,2)/16:... 3*size(Cwb,2)/4(k1)*size(Cwb,2)/16)-... Cb(13*size(Cb,2)/4k*size(Cb,2)/16:... 3*size(Cb,2)/4(k1)*size(Cb,2)/16);
end
whb(whb(1,:)whb(2,:)whb(3,:)whb(4,:))/(4*b);
wvb(wvb(1,:)wvb(2,:)wvb(3,:)wvb(4,:))/(4*b);
wdb(wdb(1,:)wdb(2,:)wdb(3,:)wdb(4,:))/(4*b);
wab(Cwb(1:size(Cwb,2)/16)-Cb(1:size(Cb,2)/16))/b; %重构水印图像
cwr[war,whr,wvr,wdr];
swr(:,1)[sqrt(size(war,2)),sqrt(size(war,2)),2*sqrt(size(war,2))];
swr(:,2)[sqrt(size(war,2)),sqrt(size(war,2)),2*sqrt(size(war,2))];
wr waverec2(cwr,swr,haar); cwg[wag,whg,wvg,wdg];
swg(:,1)[sqrt(size(wag,2)),sqrt(size(wag,2)),2*sqrt(size(wag,2))];
swg(:,2)[sqrt(size(wag,2)),sqrt(size(wag,2)),2*sqrt(size(wag,2))];
wgwaverec2(cwg,swg,haar); cwb[wab,whb,wvb,wdb];
swb(:,1)[sqrt(size(wab,2)),sqrt(size(wab,2)),2*sqrt(size(wab,2))];
swb(:,2)[sqrt(size(wab,2)),sqrt(size(wab,2)),2*sqrt(size(wab,2))];
wbwaverec2(cwb,swb,haar); %将RGB叠加
tempsize(wr); piczeros(temp(1),temp(2),3); for i1:temp(1); for j1:temp(2); pic(i,j,1)wr(i,j); pic(i,j,2)wg(i,j); pic(i,j,3)wb(i,j); end end
outputuint8(round(pic)); %转化为uint8
watermark_image_uint8uint8(output);
imwrite(watermark_image_uint8,watermark.bmp,bmp);
figure(2);
imshow(watermark_image_uint8);
title(提取出的水印); 原始图像 加入小波的图像 小波 提取的小波
