【图像水印】基于剪切波变换和灰狼优化算法的图像水印技术研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、核心原理与技术框架

1. 技术架构

原始图像 → 预处理（灰度化）→ 剪切波变换分解 → 水印预处理（二值化+Arnold置乱）→ 
GWO优化嵌入强度 → 水印嵌入（剪切波系数修改）→ 含水印图像 → 
（攻击测试：噪声/压缩/滤波等）→ 剪切波逆变换 → 水印提取（置乱恢复）→ 性能评估

2. 关键技术说明

（1）剪切波变换（Shearlet Transform）

• 优势：相比小波变换，具备多尺度、多方向、各向异性特性，能更精准捕捉图像边缘、纹理等结构化特征，嵌入水印的系数更具鲁棒性；

• 分解逻辑：将图像分解为「近似系数（低频，图像主要结构）」和「细节系数（高频，多方向边缘信息）」，水印嵌入到近似系数（保证鲁棒性）或「关键细节系数」（平衡鲁棒性与不可见性）。

（2）灰狼优化算法（GWO）

• 优化目标：寻找最优水印嵌入强度α，平衡两个核心指标：

  • 不可见性：峰值信噪比（PSNR）越大越好（图像失真越小）；

  • 鲁棒性：归一化相关系数（NC）越大越好（攻击后水印提取精度越高）；

• 目标函数：f(α) = w1*(1/PSNR) + w2*(1-NC)（最小化目标函数，w1/w2为权重）。

（3）水印预处理与嵌入策略

• 水印预处理：二值水印经「Arnold 置乱」提升安全性（避免水印直接泄露）；

• 嵌入策略：修改剪切波近似系数，嵌入公式为：A' = A * (1 + α * W)，其中A为原始近似系数，W为置乱后二值水印（-1/1 编码），α为 GWO 优化后的嵌入强度。

（4）性能评估指标

• 不可见性：PSNR（峰值信噪比，≥35dB 为优秀）、SSIM（结构相似性，≥0.9 为优秀）；

• 鲁棒性：NC（归一化相关系数，≥0.8 为优秀），测试攻击类型包括：高斯噪声、椒盐噪声、JPEG 压缩、中值滤波、旋转、缩放。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

WatermarkingImage = imcrop(WatermarkingImage,50,50); 

Watermark_Extraction(WatermarkingImage,watermark0,LL_R_S2,LL_G_S2,LL_B_S2,Scaling_Factor,m2,n2,Level,j,k,l);

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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