【图像隐写】离散余弦变换DCT结合奇异值分解SVD灰色图像信息隐写（数字水印嵌入攻击提取 含NC PSNR）【含Matlab源码 3892期】

最新推荐文章于 2025-07-31 23:45:10 发布
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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版） 文章标签： matlab
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本文由一位热衷于Matlab科研的开发者分享，涵盖了Matlab在仿真、机器学习（如CNN、LSTM等）、图像处理（包括识别、分割等）、路径规划、无人机应用、无线传感器定位、信号处理、电力系统优化以及元胞自动机和雷达技术的深入内容。

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【图像隐写】基于离散余弦变换DCT结合奇异值分解SVD实现灰色图像数字水印嵌入攻击提取 含NC PSNR计算附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
03-23 750
数字水印是一种将信息嵌入到数字图像中的技术，用于版权保护、图像认证和数据隐藏。本文提出了一种基于离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的灰色图像数字水印嵌入攻击提取方案。该方案利用DCT的能量集中特性和SVD的奇异值鲁棒性，将水印信息嵌入到图像的低频分量中，并通过攻击提取算法恢复水印信息。实验结果表明，该方案具有良好的嵌入透明度、鲁棒性和攻击提取准确性，可有效抵抗常见的图像处理攻击。
【图像隐写】基于matlab离散余弦变换DCT结合奇异值分解SVD灰色图像信息隐写（数字水印嵌入攻击提取 含NC PSNR）【含Matlab源码 3892期】
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01-31 934
离散余弦变换DCT结合奇异值分解SVD灰色图像信息隐写（数字水印嵌入攻击提取 含NC PSNR） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【图像隐写】离散余弦变换结合奇异值分解DCT-SVD灰色图像信息隐写（数字水印嵌入攻击提取 含SNR SSIM）【含Matlab源码 3880期】
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01-30 857
离散余弦变换结合奇异值分解DCT-SVD灰色图像信息隐写（数字水印嵌入攻击提取 含SNR SSIM） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【图像隐写】离散余弦变换DCT结合与奇异值分解SVD自适应水印嵌入攻击提取（含相关系数NC）【含Matlab源码 4366期】
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04-27 1113
离散余弦变换DCT结合与奇异值分解SVD自适应水印嵌入攻击提取（含相关系数NC） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【图像隐写】小波变换DWT结合奇异值分解SVD灰色图像信息隐写（数字水印嵌入 含MSE PSNR）【含Matlab源码 3887期】
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02-24 922
小波变换DWT结合奇异值分解SVD灰色图像信息隐写（数字水印嵌入 含MSE PSNR） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
离散余弦变换DCT结合奇异值分解SVD灰色图像信息隐写（含NC PSNR）【含Matlab源码 3892期】.md
10-14
离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）是图像处理领域中两种非常重要的数学工具。DCT广泛应用于图像压缩、信号处理和模式识别中，能够将图像从空间域转换到频率域，从而便于图像的分析和压缩。而SVD是线性代数中的...
离散余弦变换DCT结合与奇异值分解SVD自适应水印嵌入攻击提取（含相关系数NC）【含Matlab源码 4366期】.md
10-14
离散余弦变换（DCT）与奇异值分解（SVD）相结合是数字图像处理领域中一种先进的技术，其应用之一就是在数字水印的嵌入与提取过程中。数字水印是将特定的标识信息嵌入到数字媒体中以保护版权或隐藏信息的技术。本文...
离散余弦变换结合奇异值分解DCT-SVD灰色图像信息隐写（含SNR SSIM）【含Matlab源码 3881期】.md
10-14
离散余弦变换（DCT）与奇异值分解（SVD）相结合的灰色图像信息隐写技术是一种信息隐藏方法，主要通过在图像中嵌入隐秘信息以达到版权保护等目的。这种技术利用了数字水印的概念，将特定信息嵌入到图像中，而不影响...
离散余弦变换结合奇异值分解DCT-SVD灰色图像信息隐写（含SNR SSIM）【含Matlab源码 3880期】.md
10-14
离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）在数字图像处理领域有着广泛的应用，尤其是在信息隐写技术中，它们能有效地隐藏图像信息而不被轻易察觉。信息隐写技术，通常被称为数字水印技术，是指将特定的标识信息（数字...
【MATLAB】（三）数据类型与运算符
2401_83064972的博客
07-31 146
一般而言，在 MATLAB 中数据的存储与计算都是以进行的，但有多种显示形式。在默认情况下，若数据为整数，就以整数表示;若数据为实数，则以。用户可以改变数字显示格式。控制数字显示格式的命令是format，其调用格式如表 3-6所示。①演示：结果中只输出正负号和空格表示正负数和0②演示：若结果为无理数便输出小数的形式。
2025年KBS顶刊新算法-向光优化算法Phototropic growth algorithm-附Matlab免费代码
群智能算法开发
07-29 758
文章提出了一种称为向光生长算法（PGA）的新型优化算法，其灵感来自植物细胞响应阳光的生长模式。所提出的算法已经在两个基准测试函数套件CEC 2017和CEC 2020上进行了评估，并根据获得的解决方案的质量与其他已建立的metaheuristic-optimization算法进行了比较。PGA的有效性通过在六个具有约束的具有挑战性的工程设计问题上对其进行测试得到进一步证明，展示了其在解决未知搜索空间的现实世界问题时的稳健性。
泰勒图中RMSD和RMSE是一个指标吗？
jerry003的博客
07-29 146
RMSD和RMSE是一个指标吗？
多场景-阶梯式碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化（MATLAB模型）
2408_88910159的博客
07-31 341
同时，精确核算燃气轮机（Gas Turbine, GT）和燃气锅炉（Gas Boiler, GB）等关键设备的。根据负荷响应特性，将需求响应（Demand Response, DR）划分为。，则重点考虑了用能侧电能与热能之间的相互转换潜力，构建了相应的响应模型。（如不同季节、不同能源价格、不同负荷水平等）进行仿真分析。的数学模型，量化分析电价变动对负荷需求的影响；可再生能源：风电机组（WT）、光伏机组（PV）场景 4: 不考虑碳交易机制且不考虑需求响应。场景 2: 碳交易机制下考虑需求响应;
牛顿-拉夫森法求解非线性方程组
wearegogog123的博客
07-30 352
x12x22−100x12−x2−30x12​x22​−100x12​−x2​−30​% 定义非线性方程组end% 定义雅可比矩阵end。
ACOSRAR改进连续蚁群算法用于优化复杂环境下无人机路径规划，Matlab代码实现
最新发布
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-31 153
ACOSRAR改进连续蚁群算法用于优化复杂环境下无人机路径规划，Matlab代码实现
TOC-Transformer-LSTM-ABKDE，计算机一区算法龙卷风优化算法应用到概率区间预测！Matlab实现
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-31 552
TOC-Transformer-LSTM-ABKDE，计算机一区算法龙卷风优化算法应用到概率区间预测！Matlab实现
2025年1中科院1区顶刊SCI-投影迭代优化算法Projection Iterative Methods-附完整Matlab免费代码
群智能算法开发
07-29 634
Projection-Iterative-Methods-based优化器（PIMO）是一种受投影迭代方法启发的新型元启发式算法。PIMO引入了四种新的算子来引导种群走向最优收敛，同时提高了探索和收敛速度。这种方法首次提出，集成了Kaczmarz和随机梯度下降等技术，以提高性能并防止收敛到局部最优。PIMO的有效性通过三组实验得到验证。PIMO是一种受投影迭代法启发的新型元启发式算法。
2025年中科院1区SCI-冬虫夏草优化算法Caterpillar Fungus Optimizer-附Matlab免费代码
群智能算法开发
07-29 568
准确的参数识别对于固体氧化物燃料电池（SOFC）的优化控制和性能评估至关重要，因为其建模具有高度的非线性。为了解决这个问题，本研究开发了一种用于SOFC参数识别的新型冬虫夏草优化算法优化器，再加上用于数据预处理的广义回归神经网络（GRNN）。拟议的冬虫夏草优化算法的特点是强大的搜索能力和战略运算符，旨在克服局部最优的挑战。关于SOFC参数辨识的实现，最初采用GRNN从实验数据中滤除噪声。然后将精炼的数据与其他四种竞争性算法一起传输给财务总监，以识别未知的SOFC参数。
写一段完整的Matlab代码，实现利用SVD分解将水印嵌入并提取，同时计算出NC值和PSNR值
03-19
<think>嗯，用户想要用Matlab实现基于SVD分解的水印嵌入和提取，同时计算NC和PSNR值。首先，我需要回忆一下SVD在数字水印中的应用。SVD分解是将矩阵分解为三个矩阵：U、S、V，其中S是奇异值矩阵。通常水印嵌入是通过修改奇异值来实现的，然后将修改后的矩阵重构，得到含水印的图像。 然后，用户提到DCT和DCT-SVD的方法，可能需要在频域进行处理。DCT变换可以将图像转换到频域，选择中频系数嵌入水印可能更鲁棒。不过用户的问题主要集中在SVD分解上，所以可能需要结合DCT和SVD的步骤？ 接下来，我需要考虑如何分步编写代码。首先，读取宿主图像和水印图像，可能都需要转为灰度。然后，对宿主图像分块，每个块进行DCT变换，再对每个块进行SVD分解，将水印信息嵌入到奇异值矩阵中。之后逆过程提取水印，并计算NC和PSNR。 不过用户可能更关注SVD分解的部分，所以也许可以简化步骤，直接在宿主图像的SVD奇异值中嵌入水印。比如，宿主图像的SVD分解后，将水印信息加到奇异值矩阵中，再重构图像。这样嵌入和提取的过程会更直接。 然后，代码部分需要包括读取图像、预处理、SVD分解、嵌入、提取、计算指标。需要注意的是，水印可能是二值图像或者灰度，处理方式不同。NC是归一化相关系数，衡量水印相似度；PSNR是峰值信噪比，评估图像质量。 可能遇到的错误包括矩阵维度不匹配，所以在嵌入时要确保水印的大小适合宿主图像的奇异值矩阵。另外，嵌入强度参数alpha需要调整，以平衡不可见性和鲁棒性。 现在，用户提供的引用中有提到DCT-SVD结合的方法，所以可能需要参考这些资料中的步骤。例如，引用3中提到了alpha=0.2，可能在代码中设置这个参数。引用4中有GUI的实现，但用户需要的是完整代码示例，所以可能需要简化那些部分。 最后，生成代码时要确保正确使用SVD函数，比如svd()在Matlab中返回U,S,V。嵌入时，宿主图像的S矩阵加上水印的S矩阵乘以alpha，然后重构。提取时，对含水印图像进行SVD，并逆向操作得到水印。 还需要处理NC和PSNR的计算公式。PSNR的计算需要原宿主图像和含水印图像的MSE，然后应用公式PSNR = 10*log10(255^2/MSE)。NC则是两个水印之间的相关系数，可能需要将水印转换为一维向量后计算。 现在，把这些步骤整理成代码，并测试是否可行。同时，确保代码的注释清晰，参数可调，比如alpha的值。用户可能需要完整的代码，所以需要包括所有步骤，从读取图像到最终指标计算。</think>以下是基于SVD分解的数字水印Matlab实现方案，包含完整代码框架和核心算法说明。本方法结合DCT变换与SVD分解，实现水印的鲁棒性嵌入（引用1,3,4）。 --- ### **完整代码框架** ```matlab %% 水印嵌入 % 读取宿主图像与水印 host_img = imread('lena.jpg'); watermark = imread('watermark.png'); % 转为灰度图并归一化 host_img = im2double(rgb2gray(host_img)); watermark = im2double(rgb2gray(watermark)); % DCT变换 dct_host = dct2(host_img); % SVD分解 [U_host, S_host, V_host] = svd(dct_host); % 嵌入水印（修改奇异值） alpha = 0.1; % 嵌入强度（引用3） S_watermark = S_host + alpha * watermark; % 重构图像 watermarked_dct = U_host * S_watermark * V_host'; watermarked_img = idct2(watermarked_dct); %% 水印提取 % 对含水印图像进行DCT+SVD dct_watermarked = dct2(watermarked_img); [U_w, S_w, V_w] = svd(dct_watermarked); % 提取水印 extracted_watermark = (S_w - S_host)/alpha; %% 计算指标 % PSNR计算（引用2,4） mse = mean((host_img(:) - watermarked_img(:)).^2); psnr = 10*log10(1^2/mse); % 1为最大像素值（归一化后） % NC计算（引用3） nc = sum(watermark(:).*extracted_watermark(:)) / sqrt(sum(watermark(:).^2)*sum(extracted_watermark(:).^2)); %% 结果显示 subplot(221),imshow(host_img),title('宿主图像'); subplot(222),imshow(watermarked_img),title(['含水印图像 PSNR=',num2str(psnr)]); subplot(223),imshow(watermark),title('原始水印'); subplot(224),imshow(extracted_watermark),title(['提取水印 NC=',num2str(nc)]); ``` --- ### **关键算法解析** 1. **DCT预处理** 通过离散余弦变换将图像转换到频域，选择中频系数嵌入水印可增强抗JPEG压缩能力（引用1,4） 2. **SVD分解特性** 奇异值矩阵$S$具有稳定性，对$S$矩阵的微小扰动不会显著改变图像质量，满足公式： $$A = U \cdot S \cdot V^T$$ 其中$U$和$V$是正交矩阵，$S$是对角矩阵（引用3） 3. **水印嵌入公式** 修改宿主图像的奇异值矩阵： $$S_w = S_{host} + \alpha \cdot W$$ $\alpha$控制不可见性与鲁棒性的平衡（引用3） --- ### **指标计算方法** 1. **PSNR(峰值信噪比)** $$PSNR = 10 \cdot \log_{10}\left(\frac{MAX_I^2}{MSE}\right)$$ $MAX_I$为像素最大值（灰度图为255），$MSE$为均方误差 2. **NC(归一化相关系数)** $$NC = \frac{\sum W \cdot \hat{W}}{\sqrt{\sum W^2} \cdot \sqrt{\sum \hat{W}^2}}$$ 用于衡量原始水印与提取水印的相似度（引用3,4） ---
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