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1、基于离散小波变换的数字水印处理,课题项目：基于DWT数字水印处理课题设计人:指导老师：设计日期：2014年4月12日,山东科技大学,内容提要,1.概述；2.数字水印基本原理；3.算法实现；4.实验代码；5.实验结果；,1.概述,数字水印技术是目前信息安全技术领域的一个新方向，是一个在开放的网络环境下，保护版权和认证来源及完整性的新型技术 。 本课题采用小波变换DTW，基于小波域的二值图像水印算法。该算用识别度较高的二值图像作为原始水印信息嵌入宿主图像，已达到对宿主图像版权保护和内容鉴别的目的。,2.数字水印基本原理,水印的基本原理是嵌入某些标志数据到宿主数字中作为水印，使得水印在宿主数据中不可
2、感知和足够安全。,水印信号,原始信号,嵌入过程,含水印信号,3.算法思路,优点：实现谱分析图像直观平稳，数学计算容易理解,缺点：积分区间过长，涉及虚数，无法对信号进行局部处,优点：能够同时在时域和频域反映复杂突变信号的局部特性，能够时-空定位研究信号缺点：？,傅里叶变换,加窗傅里叶变换,小波变换,优点：可处理非平稳信号，窗内看作平稳信号处理缺点：对声音、图像等突变信号高低频都采用固定宽度的窗函数处理，精度不够，效果不好,离散小波变换可以用来分析或者叫做分解信号，这个过程叫做分解或者叫做分析。把分解的系数还原成原始信号的过程叫做小波重构或者叫做合成，数学上叫做逆离散小波变换。,一维DWT,DWT
3、的实质就是把信号进行滤波分别得到A（低频成分），B（高频成分），而我们已经知道信号 低频成分是信号的主体，而高频成分就像“添加剂”，它是信号细的识别度（就是特征细节），声音信号高频对应音色音域等，图像高频对应图像文理边缘等细节信息，语音信号去掉高频成分仍能听清，图像信号去掉高频仍能识别。反之低频图像，声音我们都无法识别。所以低频对应信号主体。,对于数字图像信号（矩阵），我们可以用二维DWT进行分解，实质就是用DWT分别对矩阵行列进行两次一维变换，就可得到图像的一级分解。,1行和列的低频输出（低频成分）近似原图,2行的高频列的低频出（中频成分）水平细节,3列的高频行的低频（中频成分）垂直细节,4
4、行和列的高频输出（高频成分）对角细节,高中低频只是在局限于本图的局限划分，很多文献都统称称2,3,4为高频细节子图,所以用这个方法可以对图像就行二级分解，将一级分解中的低频近似成分再进行DWT2分解，便又得到四个子图，这就是二级分解。以此类推，进行多级分解就是将上一级左上角的低频近似成分再次进行DWT2分解，这是一个递归的过程。,Lena三级分解,IDWT2即可实现逆变换，得到原图，嵌入水印后也是通过该函数还原得到原图,水印图像,原图,一维序列,水印嵌入,水印嵌入可以在一级分解之后子图中，也可以在多级分解之后的更小分辨率子图中，级数越多，分辨率越小，频率越低，精度越高，鲁棒性也越强。为了方便下
5、面就在一级分解后嵌入。,二值图像,一级分级,等待嵌入,图像主体成分嵌入会使图像失真,水平方向中频成份可以嵌入,竖直方向中频成份可以嵌入,图像高频对角细节成份，嵌入会改变细节边缘,选择该成份进行嵌入,嵌入,IDW2,含水印图像,4.实验代码,clc,clear;I=imread(kedananmen.jpg) mark=imread(sdust.jpeg)figure; subplot(1,3,1);imshow(I);title(原始图像) subplot(1,3,2);imshow(mark);title(水印图片)mark=im2bw(mark,0.4) %将水印转换为2值图像mark=d
6、ouble(mark) I=double(I) Row,Col=size(mark); for pi=1:1:Row for pj=1:1:Col mark1(pi-1)*Col+pj)=mark(pi,pj); %一维矩阵，既序列endendwhos,CA,CH,CV,CD=dwt2(I,db1) %原始图像一级离散小波变换CV1=CV a=1 Row,Col=size(CV); for pi=2:2:Row/2-1 for pj=2:2:Col/2-1 if(mark1=1) CV1(pi,pj)=CV(pi,pj)+a; else CV1(pi,pj)=CV(pi,pj)-a; end endendwatermark=idwt2(CA,CH,CV1,CD,db1,512,512); %离散小波逆变换watermark=uint8(watermark) %转换为8位非负整型 subplot(1,3,3);imshow(watermark);title(嵌入水印后的图像) %显示嵌入水印的图像,5.实验结果,就算在一级分解下，嵌入后肉眼依然无法区分，表明嵌入成功，隐蔽良好,结束,谢谢大家,
