matlab實(shí)現(xiàn)的小波變換圖像水印嵌入以及源碼

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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-----傾情為你奉上 南京航空航天大學(xué) 《信息隱藏技術(shù)》課程專題報(bào)告 W-SVD水印檢測(cè)問(wèn)題研究及算法仿真 學(xué)號(hào)： 姓名：劉亞非 日期：2014年12月31 目 錄 一、問(wèn)題描述 當(dāng)一張圖片如果嵌入了水印，在此需要對(duì)圖片進(jìn)行水印進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)原始和嵌入后的圖像進(jìn)行對(duì)比分析。分析待測(cè)水印，進(jìn)行檢測(cè)并進(jìn)行闕值的確定。 二、算法描述 W-SVD算法采用非盲檢測(cè)手段對(duì)進(jìn)行檢測(cè)。其思路為：利用原始圖像生成一個(gè)理論上存在的水印模板（原

2、始水?。?，從待測(cè)圖像中提取可能存在的水印模板（待測(cè)水?。?，繼而計(jì)算二者的相關(guān)性。當(dāng)二者高度相關(guān)時(shí)，我們認(rèn)為待測(cè)圖像含有水印；反之則檢測(cè)不出水印。 水印的檢測(cè)模型如下： 我們對(duì)水印的識(shí)別是通過(guò)檢測(cè)的手段實(shí)現(xiàn)的。對(duì)要檢測(cè)作品N是否含有水印W，需要將原始作品M用策略K加入水印W,然后用同樣的策略K從N中提取我們認(rèn)為是W的W`,繼而計(jì)算兩者的相關(guān)性。當(dāng)量化的相關(guān)性值大于一個(gè)特定值是，我們就認(rèn)為W`=W，即N作品含有W；反之則不然。 計(jì)算相關(guān)系數(shù)的方法： 常規(guī)檢測(cè)直接相關(guān)性值d 其中，W和W`分別表示原始水印和待測(cè)水印。 M和N為水印模板的大小。 三、算法仿真（重點(diǎn)論述） 1、算

3、法實(shí)現(xiàn)的軟硬件平臺(tái)；matlab 2、算法由wavedetect.m組成，主要實(shí)現(xiàn)W-SVD模型下數(shù)字水印的檢測(cè)。 3、%函數(shù)功能:本函數(shù)將完成W-svd模型下數(shù)字水印的檢測(cè) %輸入格式舉 例:[corr_coef,corr_DCTcoef]= wavedetect('11.png','10.jpg',1983,'db6',2,0.1,0.99); %參數(shù)說(shuō)明: %input為輸入原始圖像 %seed為隨機(jī)數(shù)種子 %wavelet為使用的小波函數(shù) %level為小波分解的尺度 %alpha為水印強(qiáng)度 %ratio為算法中d

4、/n的比例 %corr_coef,corr_DCTcoef分別為不同方法下檢測(cè)出的相關(guān)系數(shù) 四、性能分析（重點(diǎn)論述） 實(shí)現(xiàn)的截圖: 在數(shù)字水印檢測(cè)中，會(huì)出現(xiàn)兩類錯(cuò)誤：虛警錯(cuò)誤和漏警錯(cuò)誤。前者是指將沒(méi)有水印的圖像判定為有水印，后者則是將有水印的圖像判定為無(wú)水印。當(dāng)檢測(cè)閾值選取過(guò)大時(shí)，就會(huì)造成漏警概率過(guò)大；而當(dāng)檢測(cè)閾值選取過(guò)小時(shí)，就會(huì)造成虛警概率過(guò)大。 性能分析： 算法各參數(shù)與水印生成的關(guān)系 d/n取值越小，表示原圖像特征系數(shù)被替換得越少，水印形態(tài)與原始圖像越相象。α越大水印的能量越大。不同的小波基分解和同一小波不同尺度下的分解生成的水印在形態(tài)、與原始圖像的相關(guān)性、信息容量和隨機(jī)

5、性等各方面也不同。 選擇不同尺度分解下的水印形態(tài)圖?！八⌒螒B(tài)圖”是指以水印模板直接作為圖像重構(gòu)的低頻系數(shù)而獲得的重構(gòu)圖像 ，其與原圖像越相象表明水印能量越低。 算法各參數(shù)與水印魯棒性的關(guān)系 d/n越大則水印檢測(cè)的效果越好，對(duì)檢測(cè)更有利。當(dāng)d/n過(guò)小時(shí)，其檢測(cè)SC圖上已無(wú)法找到明顯的峰值數(shù)據(jù)，所以也就談不上檢測(cè)閾值了。 小波分解的尺度越大，與之相關(guān)的水印信息越少，檢測(cè)越困難。小波分解的尺度越大，水印越能嵌入到圖像的高能量部分（低頻部分），水印魯棒性越強(qiáng)。（這是一對(duì)矛盾，在具體實(shí)驗(yàn)時(shí)要注意），我們認(rèn)為在W—SVD中取小波分解尺度為2或3是合適的。 算法各參數(shù)與水印安全性的關(guān)系

6、 Kerckhoffs準(zhǔn)則認(rèn)為：一個(gè)安全保護(hù)系統(tǒng)的安全性不是建立在它的算法對(duì)于對(duì)手來(lái)說(shuō)是保密的，而是應(yīng)該建立在它所選擇的密鑰對(duì)于對(duì)手來(lái)說(shuō)是保密的。 一部分學(xué)者認(rèn)為對(duì)所要加入的信息進(jìn)行加密，直接引入密碼學(xué)中的密鑰為密鑰；另一部分學(xué)者則認(rèn)為水印嵌入的位置和相關(guān)參數(shù)也應(yīng)該是密鑰而不是算法的部分。通過(guò)繪制SC圖我們發(fā)現(xiàn)，在W-SVD中，將算法各參數(shù)均認(rèn)為是密鑰的一部分是合適的。 以下是在不知道小波基、分解尺度、α和d/n的情況下隨意定義這些參數(shù)對(duì)水印進(jìn)行窮舉檢測(cè)繪制的SC圖。顯然，除了在不知道參數(shù)α外均無(wú)法認(rèn)定圖像是否嵌有水印。（下圖從左到右依次為不知道小波基、分解尺度和d/n ） 算法各

7、參數(shù)與水印不可見(jiàn)性的關(guān)系 隨著水印強(qiáng)度因子α的不斷增大，水印對(duì)原始圖像的破壞也越來(lái)越大，水印的不可見(jiàn)性降低。d/n對(duì)水印不可見(jiàn)性影響不大。 隨著小波分解尺度的增加，水印更為集中在圖像能量高的部分，對(duì)圖像的感知質(zhì)量造成的影響越來(lái)越大。 5、 專題研究體會(huì) 數(shù)字水印是一種有效的數(shù)字產(chǎn)品版權(quán)保護(hù)和數(shù)據(jù)安全維護(hù)技術(shù)，是信息隱藏技術(shù)研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。它將具有特定意義的標(biāo)記——水印，利用數(shù)字嵌入的方法隱藏在數(shù)字圖像，聲音，文檔，圖書(shū)，視頻等數(shù)字產(chǎn)品中，用以證明創(chuàng)作者對(duì)其作品的所有權(quán)，并作為鑒定，起訴非法侵權(quán)行為的證據(jù)，同時(shí)通過(guò)對(duì)水印的檢測(cè)和分析來(lái)保證數(shù)字信息的完整性可靠性，從而成為知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和數(shù)字多媒體防偽的有效手段。他具有可證明性、不可感知性和穩(wěn)健性等特點(diǎn)。從而數(shù)字水印的檢測(cè)也是十分的重要。 6、 程序源代碼（提交電子的源程序文件即可） 專心---專注---專業(yè)