【图像加密】基于差分法实现图像水印嵌入提取（含PSNR）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像加密技术在数字版权保护、数据安全等领域扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨一种基于差分法的图像水印嵌入与提取算法，并对其峰值信噪比 (PSNR) 进行性能分析，以评估算法的鲁棒性和隐蔽性。

一、 引言

数字图像的广泛应用使得图像版权保护和数据安全问题日益突出。数字水印技术作为一种有效手段，能够将版权信息或其他重要数据隐藏于图像中，在不影响图像质量的前提下实现身份认证和防伪追踪。与传统的加密方法相比，数字水印技术具有更高的安全性，因为它无需对整个图像进行加密，仅需嵌入水印信息，降低了计算复杂度并提高了效率。

差分法是一种常用的水印嵌入技术，它利用图像像素间的灰度差异来隐藏水印信息。与直接修改像素灰度值的方法相比，差分法对图像的视觉影响更小，具有更好的隐蔽性。本文将重点研究基于差分法的图像水印算法，分析其嵌入与提取过程，并通过PSNR值来评估算法的性能。

二、 基于差分法的图像水印算法

本算法采用基于像素差分的LSB(Least Significant Bit) 替换方法嵌入水印。具体步骤如下：

2.1 水印嵌入:

1. 图像预处理: 对载体图像进行预处理，例如灰度化、块划分等。块划分可以提高算法的鲁棒性，并降低计算复杂度。假设将图像划分为大小为N×N的像素块。

2. 水印预处理: 将水印图像转换为二值图像，每个像素值代表一个bit的水印信息。为了提高安全性，可以对水印图像进行离散余弦变换(DCT) 或其他变换处理。

3. 差分计算: 对于每个像素块，计算相邻像素的灰度差值。例如，可以计算水平方向或垂直方向的差值，甚至可以计算对角线方向的差值。设d(i,j)表示像素(i,j)与其相邻像素的灰度差值。

4. 水印嵌入: 根据水印信息修改灰度差值。若水印信息为1，则将灰度差值增加或减少一个预设的阈值T；若水印信息为0，则保持灰度差值不变。需要注意的是，修改后的灰度差值需要在合理的范围内，以避免图像失真过大。修改后的差值记为d'(i,j)。

5. 像素值更新: 根据修改后的灰度差值更新像素灰度值。

6. 嵌入后的图像输出: 输出嵌入水印后的图像。

2.2 水印提取:

1. 图像预处理: 对嵌入水印后的图像进行与嵌入过程相同的预处理。

2. 差分计算: 计算与嵌入过程相同的相邻像素灰度差值d'(i,j)。

3. 水印提取: 比较d'(i,j)与预设阈值T的大小，如果|d'(i,j)| > T，则提取出的水印信息为1；否则为0。

4. 水印后处理: 对提取出的水印信息进行后处理，例如进行反变换等，以恢复原始水印图像。

三、 PSNR性能分析

峰值信噪比(PSNR)是衡量图像质量的重要指标，它反映了嵌入水印后图像与原始图像之间的相似程度。PSNR值越高，表示图像质量越好，水印的隐蔽性越好。PSNR的计算公式如下：

PSNR = 10 * log10(255^2 / MSE)

其中，MSE为均方误差，计算公式为：

MSE = (1/MN) * Σ(i=1 to M) Σ(j=1 to N) (I(i,j) - I'(i,j))^2

其中，I(i,j) 表示原始图像像素值，I'(i,j) 表示嵌入水印后图像像素值，M和N分别为图像的宽和高。

在实验中，我们可以通过改变阈值T、块大小N以及水印图像的类型等参数来分析PSNR值的变化，从而找到最佳的参数组合，以达到最佳的图像质量和水印鲁棒性。

四、 结论与未来研究方向

本文提出了一种基于差分法的图像水印嵌入与提取算法，并通过PSNR值对算法性能进行了分析。该算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性，可以有效地保护图像版权。然而，该算法也存在一些不足之处，例如对噪声和几何攻击的抵抗能力有待提高。

未来的研究方向可以集中在以下几个方面：

1. 提高算法对噪声和几何攻击的鲁棒性。可以考虑结合其他图像处理技术，例如小波变换、DCT变换等，来增强算法的鲁棒性。

2. 改进水印嵌入策略，提高水印的容量和隐蔽性。可以研究更复杂的差分计算方法，或者结合其他水印嵌入技术。

3. 研究更有效的PSNR评估方法，更全面地评估算法的性能。

4. 将该算法应用于实际的图像版权保护系统中，进行更全面的测试和评估。

总之，基于差分法的图像水印技术具有广阔的应用前景，需要不断进行改进和完善，以更好地满足实际应用的需求。 持续的研究和改进将推动该技术的进一步发展，并为数字图像版权保护提供更可靠的保障。

📣 部分代码

function psnr=mypsnr(a,b)  

    x=a;

    x1=b;

    if a==b

        sprintf('The two pictures are same!')

        return;

    end

    for i=1:256;

        for j=1:256;

            MYa(i,j)=x(i,j)^2;  %after filtering's single

            MYb(i,j)=x(i,j)-x1(i,j);

        end

    end

    d=0;

    e=0;

    for i=1:256;

        for j=1:256;

            d=d+MYa(i,j);

            e=e+MYb(i,j)*MYb(i,j);

        end

    end

    f=log10(d/e);

    g=10*f ;

    psnr=g;

end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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