深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法 --- 空间域水印嵌入方法：最低有效位（LSB）替换法

原创于 2025-07-05 12:02:13 发布 · 680 阅读

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#计算机视觉 #人工智能 #matlab

我选择一种简单的空间域水印嵌入方法：最低有效位（LSB）替换法。这种方法将水印信息嵌入到载体图像像素值的最低有效位中，因为最低有效位的改变对人眼视觉影响最小。

基本思想：

嵌入过程：将载体图像的每个像素的最低1位（或几位）替换为水印信息的比特。
提取过程：从含水印图像中直接读取每个像素的最低1位（或几位），组合起来得到水印信息。
注意：水印信息可以是二值图像，我们需要将二值图像转换成一维的比特流。

优点：简单，嵌入容量大（如果使用多个最低位，容量更大，但隐藏性会下降）。
缺点：抗攻击能力弱，例如对图像进行压缩、滤波、噪声等操作容易破坏水印。

# 步骤：

## 嵌入过程：

读取载体图像（假设为灰度图像，如果是彩色图像，可以只嵌入一个通道或者分别嵌入）。
读取水印图像（二值图像），将其转换为一维比特流。
确定载体图像中用于嵌入水印的像素位置（可以顺序嵌入，也可以使用伪随机序列选择位置以提高安全性）。
将载体图像中选定像素的最低1位替换为水印比特。
## 提取过程：

读取含水印图像。
根据嵌入时选定的像素位置（需要知道嵌入的位置和长度），提取这些像素的最低1位。
将提取的比特流重新组合成水印图像。
为了提高安全性，我们可以引入密钥来控制嵌入位置（使用伪随机序列）。但为了简单，我们先实现顺序嵌入。

我们使用1个最低位（LSB1）来嵌入水印。

注意：嵌入水印后，载体图像像素值的变化范围在±1（因为只改变最低位）。因此，视觉上变化很小。

# 实现：

载体图像：lena.jpg（512x512）
水印图像：一个32x32的二值图像（共1024个比特）

# 步骤：

将水印图像二值化，然后展平成一维比特序列。
在载体图像中，我们选择前1024个像素（按行扫描）来嵌入水印。注意：载体图像有512*512=262144个像素，所以我们只需要前1024个像素。
将载体图像中这1024个像素的最低1位替换为水印比特。
提取时，我们只需要从含水印图像的前1024个像素中取出最低位，然后重新组合成32x32的二值图像。

代码实现：

首先，我们读取载体图像和水印图像。
然后，我们进行嵌入操作。
接着，我们进行提取操作，并计算提取出的水印图像与原始水印图像的差异。

注意：由于我们只修改了最低位，所以嵌入水印后的图像和原图像的PSNR应该很高（大约在48dB左右）。

我们也可以尝试使用多个最低位（如2位）来嵌入，这样容量更大，但图像质量会下降。

下面我们用MATLAB代码实现LSB1的嵌入和提取。

深入理解数字水印嵌入与提取：LSB（最低有效位）算法

核心原理

LSB算法是一种空间域水印技术，利用人类视觉系统（HVS）对图像最低位不敏感的特性：

嵌入原理：将水印信息替换载体图像像素值的最低有效位
提取原理：从含水印图像中直接读取像素的最低有效位
关键特性：
- 高隐藏性（人眼不可见）
- 大容量（可嵌入大量数据）
- 低计算复杂度
- 抗常规攻击能力较弱

MATLAB实现代码

链接: 下载

关键代码解析

水印嵌入过程：

% 清除最低位 (LSB置0)
watermarked_img(x,y) = bitset(watermarked_img(x,y), 1, 0);

% 嵌入水印位
watermarked_img(x,y) = bitset(watermarked_img(x,y), 1, watermark_bin(i,j));

bitset()函数操作像素位的二进制表示
第一个参数：目标像素值
第二个参数：要操作的位位置（1表示最低位）
第三个参数：设置的值（0或1）

水印提取过程：

% 提取最低有效位
extracted_watermark(i,j) = bitget(watermarked_img(x,y), 1);

bitget()函数获取指定位置的比特值
参数1：像素值
参数2：位位置（1表示最低位）

质量评估指标：

PSNR（峰值信噪比）：衡量含水印图像与原始图像的视觉相似度

PSNR > 40dB 表示人眼难以察觉差异
NC（归一化相关系数）：衡量提取水印与原始水印的相似度

NC = 1 表示完全一致

算法特性分析

特性	LSB算法表现	说明
隐藏性	★★★★★ (优秀)	人眼无法察觉变化（PSNR>48dB）
容量	★★★★★ (极大)	最多可嵌入12.5%的图像数据
复杂度	★★★★★ (极低)	O(n)时间复杂度
抗JPEG压缩	★☆☆☆☆ (差)	压缩后NC通常<0.6
抗噪声	★★☆☆☆ (弱)	高斯噪声使NC降至0.7左右
抗滤波	★☆☆☆☆ (差)	中值滤波会完全破坏水印

算法改进方向

增强鲁棒性：

% 改进方案：使用多位嵌入+纠错编码
for bitpos = 1:3  % 使用低3位
    watermarked_img(x,y) = bitset(watermarked_img(x,y), bitpos, watermark_bits(bit_index));
    bit_index = bit_index + 1;
end

增加安全性：

% 改进方案：混沌加密嵌入位置
rng(123); % 设置随机种子
permutation = randperm(cover_h * cover_w);
embed_pos = permutation(1:numel(watermark_bin));

自适应嵌入：

% 改进方案：根据纹理复杂度调整嵌入强度
edge_map = edge(cover_img, 'canny');
embed_strength = 1 + double(edge_map); % 边缘区域嵌入2位

执行结果说明

视觉效果：
- 含水印图像与原始图像视觉差异不可辨
- PSNR值通常>48dB（高质量嵌入）
水印提取：
- 无攻击时NC≈1.0（完美提取）
- 攻击后提取效果：
  - JPEG压缩（50%质量）：NC≈0.4-0.6
  - 高斯噪声（σ=0.01）：NC≈0.7-0.8
  - 中值滤波（3×3）：NC≈0.3-0.5
攻击测试：
- 证明LSB算法对常规处理操作脆弱
- 展示数字水印鲁棒性的评估方法

此实现展示了数字水印技术的核心概念，体现了隐藏性和鲁棒性的平衡关系。实际应用中需要根据具体需求选择更复杂的算法（如DCT、DWT域水印）来增强抗攻击能力。

结果：

在这里插入图片描述

gui:

MATLAB 数字水印系统 - 传统GUI实现

提供一个使用传统MATLAB GUI编程（GUIDE风格）的数字水印系统实现，它不依赖App Designer，可以直接在MATLAB脚本中运行。

链接: 下载

function watermark_gui
    % 创建主窗口
    fig = figure('Name', '数字水印系统', ...

使用说明

如何运行

将上述代码复制到MATLAB编辑器中
保存为 watermark_gui.m 文件
在MATLAB命令窗口中输入 watermark_gui 运行程序

功能说明

1. 水印嵌入选项卡

选择载体图像：选择要嵌入水印的原始图像
选择水印图像：选择要嵌入的水印（自动调整为32x32二值图像）
嵌入水印：执行LSB水印嵌入算法
保存结果：保存含水印的图像

2. 水印提取选项卡

加载含水印图像：加载已嵌入水印的图像
提取水印：从图像中提取水印信息
保存提取结果：保存提取出的水印图像

3. 抗攻击测试选项卡

加载含水印图像：加载要测试的图像
选择攻击类型：
- 高斯噪声
- 椒盐噪声
- JPEG压缩
- 中值滤波
- 高斯滤波
- 旋转攻击
- 缩放攻击
- 裁剪攻击
应用攻击：对图像应用选定的攻击
提取水印：从攻击后的图像中提取水印
评估指标：显示PSNR（图像质量）和NC（水印相似度）指标

4. 关于选项卡

显示系统信息和功能说明

技术特点

纯MATLAB脚本实现：
- 不依赖App Designer
- 使用传统GUI编程方法
- 兼容所有MATLAB版本（R2014b及以上）
完整的数字水印功能：
- LSB水印嵌入算法
- 水印提取功能
- 多种攻击模拟
- 评估指标计算（PSNR和NC）
用户友好界面：
- 选项卡式界面设计
- 图像预览功能
- 状态提示和错误处理
- 直观的操作流程
图像处理能力：
- 支持多种图像格式（JPG、PNG、BMP等）
- 自动图像转换（RGB转灰度）
- 水印图像自动二值化和调整大小

注意事项

载体图像建议使用512x512或更大尺寸的灰度图像
水印图像会自动转换为32x32二值图像
LSB算法对攻击敏感，攻击后的提取效果可能不佳
保存提取的水印时建议使用PNG格式以保留二值信息

这个传统GUI实现提供了与App Designer版本相同的功能，但避免了App Designer可能遇到的问题，可以直接在MATLAB脚本中运行。

在这里插入图片描述