基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真

简介: 该内容包括一个算法的运行展示和详细步骤,使用了MATLAB2022a。算法涉及水印嵌入和提取,利用LAB色彩空间可能用于隐藏水印。水印通过二维CS-SCHT变换、低频系数处理和特定解码策略来提取。代码段展示了水印置乱、图像处理(如噪声、旋转、剪切等攻击)以及水印的逆置乱和提取过程。最后,计算并保存了比特率,用于评估水印的稳健性。

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
水印嵌入原理

image.png

   LABS方法在这里不太明确,如果指的是色彩空间转换,可能是在嵌入或提取阶段将RGB图像转换至LAB色彩空间,因为LAB空间更适合人眼对颜色的感知,有利于隐藏水印而不易察觉。

水印提取原理:

将嵌入水印的图像再次进行二维CS-SCHT变换。

提取变换后的低频系数,并按照嵌入时的规则去除宿主图像内容的影响,恢复出水印信息 Wm′。

image.png

如果“LABS方法”涉及某种特定的解码策略,则在此步骤中可能会进一步应用相应的色彩空间处理和解码算法,以确保正确无误地还原水印信息。

4.部分核心程序

Marks1s     = Arnold(Marks1,1,0); 

figure(1)
subplot(131);
imshow(I0,[]);
title('原始图像');
subplot(132);
imshow(Marks1,[]);
title('水印');
subplot(133);
imshow(Marks1s,[]);
title('置乱后水印');
%对图像进行处理
Mwk_1st   = func_wk_insert(I0,Marks1s,Power,Blksize,RR,CC);


if SEL == 1
%噪声攻击
noise0    = 20*randn(size(Mwk_1st));
Mwk_1st   = double(Mwk_1st) + noise0;
end
if SEL == 2
%旋转攻击
Mwk_1st   = double(imrotate(Mwk_1st,0.1,'bilinear','crop'));
end
if SEL == 3
%剪切攻击
Mwk_1st(501:800,501:800) = 255*rand(300,300);
end
if SEL == 4
%缩放攻击
Mwk_1st   = imresize(Mwk_1st,1/2);
Mwk_1st   = imresize(Mwk_1st,2);
end
if SEL == 5
%去除行列攻击
Mwk_1st(200,:) = 255*rand(1,1024);
Mwk_1st(:,400) = 255*rand(1024,1);
end
if SEL == 6
%模糊攻击
G = fspecial('gaussian', [5 5], 0.5);
Mwk_1st = imfilter(Mwk_1st,G,'same');
end
if SEL == 7
%增强攻击
Mwk_1st = double((1.2*Mwk_1st));
end


Msg1      = func_wk_desert(Mwk_1st,Blksize,RR,CC,4);
%对水印进行逆置乱
Msg1s     = Arnold(uint8(255*Msg1),1,1); 

figure(2)
subplot(221);
imshow(I0,[]);
title('原始图像');
subplot(222);
imshow(Marks1,[]);
title('水印');
subplot(223);
imshow(Mwk_1st,[]);
title('加入攻击的图像');
subplot(224);
imshow(Msg1s,[]);
title('水印提取');


%%
%水印提取,计算NC和PSNR
Marks1   = imresize(Marks1,[RR,CC]);
NC(indx) = func_nc(uint8(Marks1),uint8(Msg1s)); 
pause(1); 
end

figure;
plot(NC,'b-o');
grid on
xlabel('视频帧数');
ylabel('比特率');
axis([0,15,0.8*min(NC),1.1*max(NC)]);

save R1.mat NC
相关文章
|
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。
|
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。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
1天前
|
算法
基于爬山法MPPT最大功率跟踪算法的光伏发电系统simulink建模与仿真
本课题基于爬山法MPPT算法,对光伏发电系统进行Simulink建模与仿真。使用MATLAB2022a版本,通过调整光伏电池的工作状态以实现最大功率输出。爬山法通过逐步优化工作点,确保光伏系统在不同条件下均能接近最大功率点。仿真结果显示该方法的有效性,验证了模型的正确性和可行性。
|
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。
|
9天前
|
算法
基于EO平衡优化器算法的目标函数最优值求解matlab仿真
本程序基于进化优化(EO)中的平衡优化器算法,在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制,动态调整搜索参数,确保种群多样性与收敛性的平衡,高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法,结合粒子群优化思想,引入动态调整策略,促进快速探索与有效利用解空间。

热门文章

最新文章