基于DCT变换和位平面分解的数字水印嵌入提取算法matlab仿真

简介: 这是一个关于数字水印算法的摘要:使用MATLAB2022a实现,结合DCT和位平面分解技术。算法先通过DCT变换将图像转至频域,随后利用位平面分解嵌入水印,确保在图像处理后仍能提取。核心程序包括水印嵌入和提取,以及性能分析部分,通过PSNR和NC指标评估水印在不同噪声条件下的鲁棒性。

1.算法运行效果图预览

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2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)和位平面分解(Bit-Plane Decomposition)的数字水印嵌入与提取算法,是一种结合了频域与空域特性的稳健数字水印技术。该方法利用DCT变换将图像信号转换到频域,以利于在视觉重要性较低的频率系数中嵌入水印信息;同时,通过位平面分解,可以精细地控制水印嵌入的强度和鲁棒性,保证水印在图像处理操作下的存活率。

3.1 离散余弦变换(DCT)
DCT是将图像从空间域转换到频率域的一种变换方法,常用于图像压缩和数字水印领域。对于一个N×N的图像块X,其二维DCT可表示为:

image.png

3.2 位平面分解
位平面分解是将图像的每个像素值按照二进制位分解成多个位平面,第i位平面包含了所有像素值的第i位。对于8位灰度图像,共有8个位平面,最低有效位(LSB)对应第0位平面,最高有效位(MSB)对应第7位平面。

3.3 数字水印嵌入算法

image.png

3.4 数字水印提取算法

image.png

4.部分核心程序

```[Imark,Mwk_binarys] = func_desert(Mwk_binary,RR,CC,4);

figure(1);
subplot(122);
imshow(Imark,[]);
title('提取水印');

binary = Mwk_binarys;
[n,m] = size(binary);
[l,h] = size(low_high);
gray = zeros(n,m);
block_size =(n*m/l)^0.5;

for i=1:block_size:n
for j=1:block_size:m
n1=ceil(i/block_size);
m1=ceil(j/block_size);
a=low_high((n1-1)(m/block_size)+m1,1);
b=low_high((n1-1)
(m/block_size)+m1,2);

    temp=binary(i:i+block_size-1,j:j+block_size-1);
    temp1=temp;        

    dix= temp==0;
    temp1(dix)=a;
    dix=find(temp==1);
    temp1(dix)=b;

    gray(i:i+block_size-1,j:j+block_size-1)=temp1;
end
AI 代码解读

end
subplot(121);
imshow(uint8(gray));

%提取水印的性能分析
Imark0 = imread('1.bmp');

Imark0=imresize(Imark0,[64,64]);
PSNR(jj) = func_psnr((Imark0),(Imark));
NC(jj) = func_nc((Imark0),(Imark)) ;
end

figure;
plot(NOISE,PSNR,'b-o');
grid on
xlabel('noise');
ylabel('PSNR');

figure;
plot(NOISE,NC,'b-o');
grid on
xlabel('noise');
ylabel('NC');

```

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