嵌入和提取电子水印//此报告的所有内容已上载到csdn我的资源。 包括源代码、报表word和ppt。 请为了修正研究而下载。 摘要：本报告重点介绍数字水印的嵌入和提取算法。 数字水印根据水印的嵌入技术分为空间域数字水印和变换域数字水印。 本报告分别介绍数字水印的空域算法和变换域算法，并结合图像质量评估参数的峰值信噪比(PSNR )，分析这两种算法的优缺点。 1 .引言
随着互联网的普及和数字技术的广泛应用，数字产品变得非常丰富，便于推广，版权保护问题也日益突出。 传统的信息安全技术在数字产品版权保护上存在不足，推动了数字水印技术的发展。 数字水印技术将数字水印隐藏在数字媒体中，以便在版权纠纷中向版权所有者提供版权证明。 数字水印根据水印的嵌入技术分为空间域数字水印和变换域数字水印。 空域算法包括叠加法、最低有效位(LSB )图像水印法等，变换域算法包括小波变换法等。 实验部分使用Matlab软件进行，分别用这三种方法嵌入和提取图像数字水印。 最后，在相同的水印信号条件下，结合这三种方法产生的水印图像的峰值信噪比分析了这三种方法的优缺点。
2 .数字图像水印算法数字水印技术是一种基于内容的非加密机制的计算机信息隐藏技术。 部分识别信息可以直接嵌入数字载体中，且不影响原始载体的使用价值，不易探测和修改，实现版权、信息隐藏的保护功能。 数字水印根据特性可以分为鲁棒的数字水印和脆弱的数字水印。 该部分重点研究脆弱数字水印的应用，同时分别分析三种水印算法的机理和效果。
2.1数字图像水印算法的基本框架如图1所示，是水印嵌入和提取的流程图，基于密钥和水印生成算法生成水印信号，通过水印嵌入算法结合水印信号和原图像，得到嵌入有水印的作品在水印信号提取过程中，在相同密钥下，可以通过水印生成算法来恢复水印信号。 请注意，特定密钥对于水印的嵌入和提取是不可或缺的。
图1是水印嵌入和提取流程图图2.2叠加法通过处理原始图像的灰度值，用某些权重叠加水印图像的灰度值可以得到水印图像。 同样，想复原水印图像的情况下，可以从加入水印的图像中直接减去原来的图像。 实验结果如图2所示。
图2 )叠加法效果图要用Matlab处理图像的灰度值，首先要将图像转换为双精度型，然后进行简单的叠加操作。 代码如下所示。
imnew=uint8(double(Imori ) 0.01*double ) imwat )； %水印图像灰度权重为0.01 2.3的最低有效位(LSB )图像水印方法的最低有效位算法是典型的空域信息隐藏算法。 对于8位灰度图像，灰度值可以由0到255表示，以便从低位拆分为高位。 由于高位比特平面所占的灰度权重较高，可以将水印信号的高位比特平面直接替换为原始图像的低位比特平面，达到水印嵌入的效果。 关于水印提取的过程，可以基于水印图像上附加的低位平面直接进行恢复提取。
将lena图像的第6位到第8位的位平面从相机图像的位平面的第1位改变为第3位，保持相机图像的原本的高位位平面。 实验结果如图3所示。
图3 )最低有效位算法的效果图由于低位比特平面所占的像素权重不高，所以加水印的图像不仅效果好，而且可以很好地隐藏信息。 通过代码可以复原低位比特平面的水印图像，代码如下，结果如图3所示。
newimgw=newimgwbitplanerec (:I ) *2^(4I )； %低位平面转移到高位平面
(四)低位平面水印复原图像2.4小波变换法小波变换是空间时频局部变换，能够有效地从信号中提取信息，通过伸缩平移等运算功能将函数和信号多尺度细化分析，实现高频时间细化和低频频率细化。 一般地，在数字图像处理中，使用离散小波变换处理图像，并将图像变换成低频区域(代表图像的概要)和高频区域(代表图像的水平方向成分的HL )，高频部分分成代表图像的水平方向成分的HL、代表图像的垂直方向成分LH、和代表代表代表图像的对角线方向成分的HH三个部分区域低频系数表示与它所在的小波块相对应的图像块的平均亮度，而高频系数表示图像的纹理和边缘部分。 对低频域进一步进行小波变换后，低频域根据上述原则递归地产生更高的低频域和高频域。 图4是将图像分解为三个阶段的结构示意图。
图5 )三级小波分解结构图和样本图像小波变换生成的小波图像的数据总量等于原始图像的数据总量，通过将原始图像与水印信号的小波变换低频系数相加，最终得到新的小波域系数水印恢复可以表示为从水印信号中减去原始信号。 图5是小波变换方法的效果图。
核心代码如下所示。
im new=uint8(IHA art2(ll water marked，LHorig，HLorig，HHorig ) )； %添加水印图像imagesc(double ) im new (-double ) Imori )
))；%恢复水印 图六：小波变换法效果图 3. 水印图像质量评价与分析图像质量评价通常从两个方面进行，分别是主观评价和客观评价，客观评价通常借由一些特定的指标进行，如PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似性)。本部分结合图像质量评价参数峰值信噪比（PSNR）分析前一部分介绍的三种图像水印算法的优缺点。
3.1 峰值信噪比(PSNR) PSNR定义公式为：
其中MSE为两幅图像像素点之间的均方误差，MAX表示为灰度最大值，对于一幅8位灰度图像，MAX为255。对于一般的水印图像，更高的PSNR值意味着图像有更好的性能。
3.2 三种水印算法比较与分析将原始图像设置为lena图，加入水印图像为一张qq头像，确保水印嵌入比例均为0.01，表一结合三种水印算法的matlab仿真结果，对比了三种算法加入水印图像与原始图像之间的PSNR值。
表一：三种水印算法PSNR值对比 水印算法叠加法LSB图像水印法小波变换法PSNR/dB43.3636.1143.85由表分析可得，通过小波变换法加入水印图像比LSB水印法加入水印图像的PSNR值要高将近8个dB，具有更好的表现性能。同时，相较于叠加法，小波变换法更利于水印信号的隐蔽，它能将水印信息分布到空域的所有像素当中去，有利于保证水印的不可感知性，鲁棒性更强。
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