基于小波变换算法DWT的水印嵌入与提取(附带Matlab代码)
水印技术是一种在数字媒体中隐藏信息的方法,它可以用于保护版权、身份验证和数据完整性等方面。小波变换是一种常用的信号处理工具,可以在图像和音频等媒体上实现水印嵌入和提取。本文将介绍如何使用小波变换算法DWT(离散小波变换)来实现水印的嵌入和提取,并提供相应的Matlab代码。
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小波变换简介
小波变换是一种多尺度分析方法,它将信号分解成不同频率的子信号。离散小波变换(DWT)是小波变换的离散版本,通过对信号进行多层分解和重构,可以提取出不同频率的细节信息。 -
水印嵌入
水印嵌入的过程可以分为以下几个步骤:
步骤1:读取原始图像和水印图像。
originalImage = imread('原始图像.jpg');
watermarkImage = imread('水印图像.jpg');
步骤2:将原始图像和水印图像进行离散小波变换。
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(originalImage, 'db1');
[LL_wm, LH_wm, HL_wm, HH_wm] = dwt2(watermarkImage, 'db1');
步骤3:对低频部分(LL系数)进行水印嵌入。
alpha = 0.5; % 水印强度参数
LL_wm_embedded = LL + alpha * LL_wm;
步骤4:将嵌入水印后的低频部分和其他高频部分进行逆小波变换,得到水印嵌入后
DWT水印嵌入与提取的Matlab实现
本文介绍了基于离散小波变换(DWT)的水印嵌入和提取技术,详细阐述了嵌入和提取的步骤,并提供了相应的Matlab代码示例,适用于图像版权保护和数据完整性验证。
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