基于DCT变换的彩色图像双重水印嵌入和提取算法matlab仿真

简介: **算法摘要:**- 图形展示:展示灰度与彩色图像水印应用,主辅水印嵌入。- 软件环境:MATLAB 2022a。- 算法原理:双重水印,转换至YCbCr/YIQ,仅影响亮度;图像分割为M×N块,DCT变换后嵌入水印。- 流程概览:两步水印嵌入,每步对应不同图示表示。- 核心代码未提供。

1.算法运行效果图预览
灰度图
image.png

彩色图

image.png

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
双重水印嵌入算法涉及两个独立的水印:主水印和辅水印,它们可以是灰度图像、二进制序列或其他形式的数据。以下简述嵌入过程:

图像预处理:将彩色图像从RGB空间转换至YCbCr或YIQ等色彩空间,仅对亮度分量(如Y分量)进行水印嵌入,以减少对颜色信息的影响。

图像分割:将亮度分量图像分割成若干个非重叠的M×N大小的子块。

DCT变换:对每个子块进行二维DCT变换,得到DCT系数矩阵。

具体的算法流程图如下所示:

第一重水印:
image.png

第二重水印:

image.png

4.部分核心程序

%基于论文的双重水印算法嵌入
%第1重
%设置嵌入强度
Power      = 20;  
%设置块的大小
Blksize    = 8;   
%改变水印大小,如果太大,则没法全部插入
RR         = 32;
CC         = 32;

%第1重 
mwk_image1r = func_wk_insert_first(I0r,Marks1r,Power,Blksize,RR,CC);
mwk_image1g = func_wk_insert_first(I0g,Marks1g,Power,Blksize,RR,CC);
mwk_image1b = func_wk_insert_first(I0b,Marks1b,Power,Blksize,RR,CC);

%第2重
mwk_image2r = func_wk_insert_second(mwk_image1r,Marks2r,Power,Blksize,RR,CC);
mwk_image2g = func_wk_insert_second(mwk_image1g,Marks2g,Power,Blksize,RR,CC);
mwk_image2b = func_wk_insert_second(mwk_image1b,Marks2b,Power,Blksize,RR,CC);


%%---------------------------------------------------------------------------------------
%增加攻击
noise0       = 1*randn(size(mwk_image1r));
mwk_image2r  = double(mwk_image2r) + noise0;
mwk_image2g  = double(mwk_image2g) + noise0;
mwk_image2b  = double(mwk_image2b) + noise0;
mwk_image(:,:,1)  = mwk_image2r;
mwk_image(:,:,2)  = mwk_image2g;
mwk_image(:,:,3)  = mwk_image2b; 

Msg1r        = func_wk_desert_first(mwk_image2r,Blksize,RR,CC,0.8);
Msg1g        = func_wk_desert_first(mwk_image2g,Blksize,RR,CC,0.8);
Msg1b        = func_wk_desert_first(mwk_image2b,Blksize,RR,CC,0.8);
Msg1(:,:,1)  = Msg1r;
Msg1(:,:,2)  = Msg1g;
Msg1(:,:,3)  = Msg1b;


Msg2r        = func_wk_desert_second(mwk_image2r,Blksize,RR,CC,2.2);
Msg2g        = func_wk_desert_second(mwk_image2g,Blksize,RR,CC,2.2);
Msg2b        = func_wk_desert_second(mwk_image2b,Blksize,RR,CC,2.2);
Msg2(:,:,1)  = Msg2r;
Msg2(:,:,2)  = Msg2g;
Msg2(:,:,3)  = Msg2b;


figure(1)
subplot(231);
imshow(I0,[]);
title('原始图像');
subplot(232);
imshow(I1,[]);
title('第一重水印');
subplot(233);
imshow(I2,[]);
title('第二重水印');

subplot(234);
imshow(uint8(mwk_image));
title('加入旋转攻击和噪声攻击的图像');
subplot(235);
imshow(uint8(Msg1));
title('第一重水印提取');
subplot(236);
imshow(uint8(Msg2));
title('第二重水印提取');
相关文章
|
1天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于扩频解扩+LDPC编译码的16QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统主要用于高质量图像传输,适用于无人机、视频监控等场景。系统采用16QAM调制解调、扩频技术和LDPC译码,确保复杂电磁环境下的稳定性和清晰度。MATLAB 2022a仿真结果显示图像传输效果良好,附带的操作视频详细介绍了仿真步骤。核心代码实现了图像的二进制转换、矩阵重组及RGB合并,确保图像正确显示并保存为.mat文件。
28 20
|
1天前
|
算法 人机交互 数据安全/隐私保护
基于图像形态学处理和凸包分析法的指尖检测matlab仿真
本项目基于Matlab2022a实现手势识别中的指尖检测算法。测试样本展示无水印运行效果,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过图像形态学处理和凸包检测(如Graham扫描法)来确定指尖位置,但对背景复杂度敏感,需调整参数PARA1和PARA2以优化不同手型的检测精度。
|
1天前
|
算法 5G
基于MSWA相继加权平均的交通流量分配算法matlab仿真
本项目基于MSWA(Modified Successive Weighted Averaging)相继加权平均算法,对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现,核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进,引入动态权重策略,提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布,达到用户均衡状态,确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
143 80
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
|
2天前
|
算法
基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法的信号预处理matlab仿真
本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法(GFDMKF),用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小,测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用,并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波,提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤:** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 索引
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题,并在MATLAB2022A中实现仿真,对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程,探索搜索空间,寻找全局最优解,适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
|
29天前
|
算法
基于WOA算法的SVDD参数寻优matlab仿真
该程序利用鲸鱼优化算法(WOA)对支持向量数据描述(SVDD)模型的参数进行优化,以提高数据分类的准确性。通过MATLAB2022A实现,展示了不同信噪比(SNR)下模型的分类误差。WOA通过模拟鲸鱼捕食行为,动态调整SVDD参数,如惩罚因子C和核函数参数γ,以寻找最优参数组合,增强模型的鲁棒性和泛化能力。
|
15天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。