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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;
🚅座右铭:行百里者,半于九十。
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⛄一、SVD数字水印简介
理论知识参考文献:基于DWT和SVD的彩色图像数字水印算法研究
一种基于DWT-SVD的图像数字水印算法
⛄二、部分源代码
clc
close all
clear
%% Input images
I=imread(‘Lena.jpg’);
I=imresize(I,[512,512]);
logo=randsrc(8,8,[0,1]);
figure
subplot(1,4,1)
imshow(I)
title(‘原始图片’)
subplot(1,4,2)
B=I(:,:,3); % Blue Channel
imshow(logo)
xlabel(‘水印图片’)
gf=100; % Watermark Strength
n_gt=64; % <=64
zigzag=[1 9 2 3 10 17 25 18 11 4 5 12 19 26 33 41 34 27 20 13 6 7 14 21 28 35 42 49 57 …
50 43 36 29 22 15 8 16 23 30 37 44 51 58 59 52 45 38 31 24 32 39 46 53 60 61 54 47 40 48 55 62 63 56 64];
gt_idx=zigzag(1:n_gt);
%% key generation:
key=randperm(256256,6464);
%% Block Selection (Embedding Step):
c=0;
Watermarked_B=B;
for i=1:64:6464-63
c=c+1;
block_index=key(i:i+63);
blockB=double(reshape(B(block_index),[8,8]));
% graph-based transform:
gt_blockB=GT2(blockB);
% Singular Value Decomposition:
[U,S,V]=svd(gt_blockB(gt_idx));
sigmaB=S(1); % Biggest Singular Value
% embedding watermark image:
if logo©==1
S(1)=sigmaB+gf;
else
S(1)=sigmaB-gf;
end
reference{i}=S;
coeffs=USV; % inverse svd
rec_gt_block=zeros(8);
rec_gt_block(gt_idx)=coeffs;
rec_block=iGT2(rec_gt_block); % inverse gt
row_block=reshape(rec_block,1,64);
Watermarked_B(block_index)=row_block;
end
Watermarked_image=I;
Watermarked_image(:,:,3)=Watermarked_B;
subplot(1,4,3),
imshow(Watermarked_image);
title(‘嵌入水印的图片’)
%% Extraction Step
Ex_watermark=zeros(8);
Watermarked_B=Watermarked_image(:,:,3);
c=0;
for i=1:64:6464-63
c=c+1;
block_index=key(i:i+63);
blockB=double(reshape(B(block_index),[8,8]));
% graph transform:
gt_blockB=GT2(blockB);
% Singular Value Decomposition:
[Ub,Sb,Vb]=svd(gt_blockB(gt_idx));
Sbw=reference{i};
sigmaB=Sb(1); % Biggest Singular Value - Host
sigmaBW=Sbw(1); % Biggest Singular Value - Watermarked
% Extracting watermark image:
if sigmaBW>sigmaB
Ex_watermark©=1;
end
end
subplot(1,4,4),
imshow(Ex_watermark)
xlabel(‘提取水印’);
Bit_Error_Rate=sum(sum(Ex_watermark~=logo))/numel(logo)
Structure_Similarity_Index=ssim(Watermarked_image,I)
Peak_Signal_toNoise_Ratio=psnr(Watermarked_image,I)
⛄三、运行结果


⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]宋俊辉,鲁骏.彩色图像数字水印嵌入和提取模型研究——基于DWT和DCT[J].现代商贸工业. 2011,23(17)
3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
Matlab中的SVD数字水印嵌入与提取技术详解
本文介绍了使用SVD在Matlab中实现的彩色图像数字水印算法,包括嵌入水印、提取水印的过程以及相应的性能评估指标,如Bit_Error_Rate、Structure_Similarity_Index和Peak_Signal_toNoise_Ratio。
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