【图像隐藏】基于小波变换DWT数字水印嵌入攻击提取（含NC PSNR）附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

数字水印技术作为一种有效的版权保护和数据认证手段，近年来得到了广泛的研究和应用。其中，基于小波变换 (Discrete Wavelet Transform, DWT) 的数字水印算法因其良好的时频特性和鲁棒性而备受关注。本文将深入探讨基于DWT的数字水印嵌入、常见攻击以及水印提取过程，并结合峰值信噪比 (Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR) 和归一化相关系数 (Normalized Correlation, NC) 对算法性能进行评估，最后给出相应的Matlab代码实现。

一、基于DWT的小波变换数字水印嵌入算法

DWT具有多分辨率分析的能力，能够将图像分解成不同频率的子带。低频子带包含图像的主要能量和结构信息，而高频子带则包含图像的细节信息。将水印信息嵌入到高频子带中，可以有效地降低对图像主观质量的影响。

本算法选择将水印信息嵌入到图像的特定高频子带中。具体步骤如下：

图像分解: 对载体图像进行多层DWT分解，通常选择3层分解即可获得足够的细节信息。常用的正交小波基包括db4, sym4等。选择合适的分解层数和基函数，需要根据图像类型和水印信息量进行调整。
水印预处理: 对水印图像进行预处理，例如二值化、归一化等，使其适合嵌入到图像的高频子带中。水印图像可以是灰度图像，也可以是二值图像。二值化可以简化嵌入过程，并提高算法的鲁棒性。
水印嵌入: 将处理后的水印信息按照一定的规则嵌入到选定的高频子带中。嵌入规则可以是简单的加性嵌入，也可以是更复杂的乘性嵌入或量化嵌入。加性嵌入方法简单直接，但抗攻击能力相对较弱；乘性嵌入方法则可以提高鲁棒性，但实现相对复杂。嵌入强度α是一个重要的参数，它控制着水印嵌入的强度，需要在水印不可见性和鲁棒性之间进行权衡。
图像重构: 对经过水印嵌入后的图像进行逆DWT变换，得到最终的载水印图像。

二、常见攻击及对水印的影响

数字水印的鲁棒性是衡量其性能的重要指标。为了评估算法的鲁棒性，需要对载水印图像进行各种攻击测试，例如：

加性噪声攻击: 添加高斯白噪声、椒盐噪声等。高斯噪声会影响图像的整体质量，而椒盐噪声则会破坏图像的细节信息。
滤波攻击: 应用均值滤波、中值滤波等。滤波操作会模糊图像细节，影响高频子带的信息。
几何攻击: 进行图像缩放、旋转、裁剪等操作。几何攻击会改变图像的结构，对水印的提取造成影响。
JPEG压缩攻击: 使用不同的JPEG压缩质量因子对图像进行压缩。JPEG压缩会造成图像质量的损失，并对高频子带产生影响。

不同攻击对水印的影响程度不同。例如，加性噪声攻击主要影响高频子带，而几何攻击则会影响整个图像。因此，需要根据具体的应用场景选择合适的抗攻击策略。

三、水印提取及性能评估

水印提取过程与嵌入过程类似，需要对载水印图像进行DWT分解，然后从选定的高频子带中提取水印信息。提取方法通常与嵌入方法相对应。例如，如果采用加性嵌入，则提取时需要进行相应的减法操作。

算法性能的评估通常采用PSNR和NC两个指标：

PSNR (峰值信噪比): 用于衡量载水印图像与原始图像之间的相似程度。PSNR越高，说明图像质量越好，水印嵌入对图像的影响越小。
NC (归一化相关系数): 用于衡量提取出的水印与原始水印之间的相似程度。NC越接近1，说明水印提取的准确率越高。

四、 Matlab代码实现

以下给出基于DWT的数字水印嵌入、攻击和提取的Matlab代码示例 (部分关键代码):

% 水印嵌入 [cA,cH,cV,cD] = dwt2(img,'db4'); % 使用db4小波进行一阶分解 cH_watermarked = cH + alpha * watermark; % 加性嵌入 [img_watermarked] = idwt2(cA,cH_watermarked,cV,cD,'db4'); % JPEG压缩攻击 img_jpeg = imresize(img_watermarked,0.5); img_jpeg = imresize(img_jpeg,2); imwrite(img_jpeg,'jpeg_compressed.jpg','Quality',quality); img_attacked = imread('jpeg_compressed.jpg'); % 水印提取 [cA_attacked,cH_attacked,cV_attacked,cD_attacked] = dwt2(img_attacked,'db4'); extracted_watermark = cH_attacked - cH; % 减法提取 % PSNR and NC calculation psnr_val = psnr(img_watermarked,img); nc_val = corr2(watermark, extracted_watermark);

完整的代码需要包含更多的细节，例如水印图像的预处理、参数的调整以及不同攻击的实现。

五、结论

本文介绍了一种基于DWT的数字水印算法，并通过Matlab代码进行了实现。该算法具有较好的鲁棒性和不可见性，能够有效地保护图像的版权。然而，算法的性能仍然受到多种因素的影响，例如小波基的选择、嵌入强度以及攻击的类型。未来的研究可以关注提高算法的鲁棒性，并探索更有效的嵌入和提取方法，以适应更复杂的攻击环境。此外，对不同小波基、嵌入位置和嵌入强度的性能对比分析，以及更广泛的攻击测试，可以进一步完善算法并提高其实用价值。最终目标是设计一个兼具高鲁棒性和高不可见性的数字水印系统。