【MATLAB】基于图像的数字水印系统

该博客介绍了基于MATLAB的数字水印系统,利用DCT、FFT和LSB技术进行水印嵌入与提取。博主展示了通过GUI界面加水印、DCT水印在椒盐噪声攻击下的性能,以及LSB水印在旋转攻击后的效果,并提供了代码和评估指标。

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✅博主简介:热爱Matlab仿真、Python定制开发者,修心和技术同步精进,Matlab、Python项目合作可私信。

🏆代码、数据集获取方式:私信博主

一 项目介绍

数字水印是一种在数字媒体(如图像、音频、视频等)中隐藏信息的技术。它可以用于版权保护、身份验证、内容跟踪等目的。这项技术的研究背景可以追溯到上世纪90年代初期,随着数字媒体的广泛使用,人们开始关注如何在数字媒体中保护知识产权和确保内容的完整性。

一些早期的研究集中于数字水印的基本原理和实现方法。数字水印技术的主要挑战之一是如何在嵌入水印时保持图像、音频或视频的质量不受影响,同时在提取水印时保证水印的可靠性和稳健性。这导致了许多关于水印嵌入算法、鲁棒性测试以及攻击方法与对策的研究。

随着互联网的普及和数字媒体的大规模传播,数字水印技术变得越来越重要。商业和政府机构开始关注如何保护他们的数字内容不被未经授权的复制和分发。因此,数字水印技术得到了更多的关注和研究。

该项目通过对数字水印技术的研究和分析,选择离散余弦变换(DCT),快速傅里叶变换(FFT)和最低有效位(LSB)作为关键技术,构建一种高效、鲁棒、安全的数字水印系统。同时,还将通过MATLAB GUI设计实现系统的可视化操作界面,提高系统的易用性和实用性。

二 部分源代码

1  代码功能:对水印图像应用不同类型的操作,模拟可能的图像攻击,以测试水印的鲁棒性。

function [attack_image]=attack(watermrkd_img,var)

switch var
    case 1
%         result_1=watermrkd_img;
%         noise=10*randn(size(result_1));    %生成随机白噪声
%         result_1=double(result_1)+noise;        %添加白噪声
%         attack_image=uint8(result_1);
        attack_image=imnoise(watermrkd_img,'gaussian',0,0.01);  %高斯噪声,均值为0,方差为0.01
    case 2
        attack_image=imnoise(watermrkd_img,'gaussian',0,0.05);  %高斯噪声,均值为0,方差为0.05
    case 3
        result_3=imrotate(watermrkd_img,10,'bilinear','crop');   %最邻近线性插值算法旋转10度
        attack_image=result_3;
    case 4
        result_4=imrotate(watermrkd_img,30,'bilinear','crop');   %最邻近线性插值算法旋转30度
        attack_image=result_4;
    case 5
        attack_image=imnoise(watermrkd_img,'salt & pepper',0.05); %椒盐噪声,噪声密度为0.05
    case 6
    
如果您下载了本程序,但是该程序存在问题无法运行,那么您可以选择退款或者寻求我们的帮助(如果找我们帮助的话,是需要追加额外费用的)。另外,您不会使用资源的话(这种情况不支持退款),也可以找我们帮助(需要追加额外费用) 包括离散余弦DCT和小波变换DWT两种算法的对比,有一个GUI界面,包括嵌入,加噪,旋转,剪切,压缩等多种攻击,提取候,具有评价指标PSNR,NC等来评价算法的鲁棒性。 MATLAB(Matrix Laboratory)是一款由美国MathWorks公司开发的高性能商业数学软件,它集成了高级技术计算语言、交互式环境以及丰富的工具箱,被广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和科学可视化等领域。MATLAB的核心功能包括: 1. **数值计算**:支持大规模矩阵和数组运算,对线性代数、微积分、概率统计等数学问题提供高效解决方案。 2. **编程环境**:提供了易于使用的脚本编写与函数定义界面,支持面向对象编程,并可通过M文件实现模块化程序设计。 3. **数据可视化**:内置强大的二维和三维图形绘制功能,能够创建高质量的数据图表,便于数据分析和结果展示。 4. **工具箱扩展**:MathWorks为MATLAB提供了众多领域的专业工具箱,如信号处理、图像处理、通信系统、控制系统、机器学习、深度学习、量化金融、优化算法等,极大地扩展了MATLAB的应用范围。 5. **Simulink仿真**:作为MATLAB的重要组成部分,Simulink是一个动态系统建模、仿真和基于模型的设计环境,特别适用于多域物理系统和嵌入式系统的模拟和实时测试。 6. **集成能力**:MATLAB可以与其他编程语言(如C、C++、Java、Python等)及外部应用程序进行数据交换和联合开发,也可以调用硬件接口进行实时实验和控制。 7. **交互式工作空间**:用户可以在命令窗口中直接输入表达式并立即得到结果,这种交互式的特性使得快速原型设计和调试变得极为便利。 总之,MATLAB是科学家、工程师和技术人员进行科研、教育和工业应用不可或缺的强大工具之一,尤其在需要大量数值计算和复杂系统建模的场景下发挥着重要作用。
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