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(完整word版)数字图像水印matlab实现

(完整word版)数字图像水印matlab实现

论文独创性声明本人所呈交的论文,是指导教师的指导下,独立进行研究和开发工作所取得的成果。

除文中已特别加以注明引用的内容外,论文中不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。

对本文的工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明并致谢。

本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担.特此声明。

论文作者(签名):20 年月日摘要随着计算机网络的迅速发展,包括数字图像在内的数字媒体得到了广泛的应用,数字媒体的数据逐渐成为人们获取信息的重要来源,但随之而来出现了一系列如随意复制、编辑、非法传播数字图像的信息安全问题,数字媒体的版权保护问题变的日益突出,数字图像水印技术由此应用而生,已成为信息安全领域的一个研究热点.本文比较系统地研究了数字水印技术在静止图像中的应用问题。

首先介绍了数字水印技术的发展背景,然后对数字水印的原理、特点、分类、典型算法、应用领域以及评价标准等等进行了简要的分析。

其次,本文主要是针对目前现有数字图像水印算法实现过程比较复杂,其中重点讨论关于DCT的数字图像水印技术的嵌入,提取和水印的攻击测试等.最后对数字图像水印的特征进行分析总结。

最终通过Matlab这一工具来实现其具体的过程.通过实验对比分析得到该种算法具有一定的可行性以及较好的鲁棒性。

关键词:数字图像水印,信息安全,DCT算法,Matlab.AbstractWith the rapid development of computer network,digital media, including digital image has been widely used,digital media data gradually become an important source of obtaining information,but there's a series of such as free to copy, edit,illegal dissemination of digital image information security,copyright protection of digital media has become increasingly outstanding, digital image watermarking technology and the application, has become a research hotspot in the field of information security。

(完整word版)数字水印

(完整word版)数字水印

摘要随着计算机通信技术的迅速发展,传播数字多媒体信息也越来越方便快捷,迅速兴起的互联网以电子印刷出版、电子广告、数字仓库和数字图书馆、网络视频和音频、电子商务等新的服务和运作方式为商业、科研、娱乐等带来了许多机会。

然而,随之而来的盗版和侵权行为也越来越猖獗,对数字产品的保护和信息安全的迫切需求使得数字水印技术成为多媒体信息安全研究领域的一个热点问题.数字水印可以标识作者、所有者、发行者、使用者等并携带有版权保护信息和认证信息,保护数字产品的合法拷贝和传播.数字水印技术近年来得到了较大的发展,基于变换域的水印技术是目前研究的热点。

数字水印是利用数字作品中普遍存在的冗余数据和随机性,把标识版权的水印信息嵌入到数字作品中,从而可以起到保护数字作品的版权或其完整性的一种技术.本文首先介绍了数字水印的背景、意义以及目前国内外的研究现状等基本问题,接着介绍了数字水印的基本特征、原理,随后介绍了数字水印的基本框架和数字水印的分类,为数字水印算法的提出、实现及测试提供了理论依据。

介绍了一种基于DCT的数字水印嵌入算法以及一种基于小波变换的数字水印嵌入算法,使用MATLAB设计了实验方案。

关键字:数字水印Matlab DCT 小波变换AbstractWith the rapid development of computer communication technology, the spreadof digital multimedia information more and more convenient, rapid rise of Internet publishing electronic printing,electronic advertising, digital storage and digital libraries, online video and audio, e-commerce and other new servicesmany opportunities for commercial,research,entertainment,and mode of operation。

医学ct图像数字水印算法

医学ct图像数字水印算法
需要进一步研究和探索数字水印技术在医学影 像应用中的标准化和规范化等方面的问题。
发展前景和应用前景预测
随着医学影像技术的不断发展和数字水印技术的不断进步,数字水印技术在医学影 像领域的应用前景非常广阔。
数字水印技术在医学影像领域的应用将会越来越广泛,涉及到医疗诊断、治疗、科 研、教学等多个方面。
数字水印技术在医学影像领域的应用将会越来越注重安全性和隐私保护等方面的问 题,需要不断加强技术研究和创新,以保障医疗信息的安全和隐私。
04
医学ct图像数字水印算法的优化 和改进建议
优化算法性能
算法复杂度优化
01
通过优化算法的计算复杂度,提高算法的运行效率,减少计算
时间和资源消耗。
并行化处理
02
利用并行计算技术,提高算法的处理速度和效率,以满足实时
性要求。
优化数据结构
03
采用高效的数据结构,减少算法在处理过程中的内存占用和访
问时间。
医学ct图像数字水印算法
汇报人: 2023-12-05
• 医学ct图像数字水印技术概述 • 医学ct图像数字水印算法基础 • 医学ct图像数字水印算法的设计与实

• 医学ct图像数字水印算法的优化和改 进建议
• 医学ct图像数字水印技术的未来发展 趋势和展望
01
医学ct图像数字水印技术概述
医学ct图像特点与数字水印技术
跨平台兼容性
提高算法在不同平台和设备上的兼容性,以满足不同用户的需求 。
定制化服务
根据用户的具体需求,提供定制化的数字水印算法服务,以满足 个性化的需求。
05
医学ct图像数字水印技术的未来 发展趋势和展望
医学影像技术的不断发展对数字水印技术的挑战和机遇

用于图像处理的数字水印算法的分析与实现

用于图像处理的数字水印算法的分析与实现

用于图像处理的数字水印算法的分析与实现一、数字水印算法的基本原理数字水印技术是一种在数字图像、音频、视频等数字媒体中嵌入特定信息的技术,它可以将信息与载体媒体无缝地结合,具有不易被删除、不影响载体媒体质量、可靠性高等优点。

数字水印算法的基本原理是将要嵌入的信息通过一定的变换方式嵌入媒体中,嵌入后的数字水印数据不易被发现,但可以通过特定的解码方式得到其中的信息。

数字水印算法基于以下几个基本原理:1. 弱可见性:嵌入的数字水印不应该对原始媒体产生显著的影响,应该是无感知的或者弱可见的。

2. 鲁棒性:嵌入的数字水印应该具有一定的鲁棒性,即在经过一定的攻击或者处理后,数字水印依然能够被有效地检测出来。

3. 安全性:数字水印应该具有一定的安全性,即不能被轻易地破解或者篡改。

4. 容量:数字水印应该具有一定的容量,即可以嵌入足够多的信息,且不会对原始媒体的质量产生显著的影响。

二、常见的数字水印算法常见的数字水印算法包括频域算法、空域算法、小波变换算法、扩频算法等等。

1. 频域算法频域算法基于傅里叶变换的思想,将数字水印嵌入到载体媒体的频域中。

经过傅里叶变换处理后,原始图像的频域将变成一个矩形区域,从而可以在图像频域的某个位置嵌入数字水印信息。

常见的频域算法包括DCT、DWT、FFT等。

2. 空域算法空域算法直接将数字水印嵌入到载体媒体的像素值中,常见的空域算法包括LSB算法、改进的LSB算法、矩阵置换算法等。

其中LSB算法是最常见的一种,它将数字水印嵌入载体媒体的最不显著的位上,从而实现数字水印的嵌入。

3. 小波变换算法小波变换算法是一种比较成熟的数字水印算法,它将数字水印嵌入到图像的小波系数中,从而实现数字水印的嵌入。

小波变换可以有效地分析图像的局部特征,因此小波变换算法在数字水印中的应用越来越广泛。

4. 扩频算法扩频算法将数字水印嵌入到载体媒体的高频成分中,从而实现数字水印的嵌入。

扩频算法需要使用特定的扩频序列来加密数字水印,提高数字水印的安全性。

图像处理在数字水印上的应用

图像处理在数字水印上的应用

图像处理在数字水印上的应用【摘要】随着社会的发展,我们处于一个信息化的社会,所接受的信息越来越多,随之产生的版权问题、信息认证等相关研究也随之展开。

社会对信息的保密技术要求越来越高,信息加密技术在这一领域的研究也有许多重大突破,而其中数字水印就是信息隐藏技术的一个主要研究方向。

数字水印是多一个由多个学科的交叉融合的产物,它内容涉及面广泛,实用性较强,种类繁多,在信息保护上有着显著地作用。

图像水印是其中比较常用的一种,数字水印研究的重点主要在于提高它的鲁棒性和安全性,而通过图像处理的一些技术能够让这个可能得以实现。

【关键词】数字水印;技术特性;图像处理1.数字图像水印技术的发展人们由于不同的应用需求造就了不同的水印技术,数字水印技术则是其中最新的一种,数字水印是把主要内容隐藏在图像,声音中,水印与内容结合在一起。

这大大改善了传统水印的肉眼即可分辨性,数字水印在不同的环境同时也具有不同的特征性质,它还能够被特定的机器所识别,正是其具有的这些优点,越来越多的各个领域的人们开始把把眼光看向它。

数字图像水印可以用于鉴别信息真伪、认证身份、图像保护、版权保护、隐藏信息、以及做标记等等方面。

数字图像不仅包含信息量大,而且其传输和处理极其方便,成为人们获得信息的一种重要来源,所以数字图像水印也是应用得非常广泛的一项技术。

最新的图像处理技术是把chen-mobius变换应用于图像处理中,以数字信号作为载波,通过相干解调,在接收端收到正交后的函数族,再通过matlab编程实现函数处理,有效地把图片进行了处理,嵌入原图像中,大大提高了水印的保密性。

而且从理论角度分析,两个正交函数会产生千变万化的不同波形,经过调制和解调后会得到不同的函数表达式,正犹如世界上没有两片相同的树叶,通过这种方法使水印的保密程度得到了很大程度上的提高。

2.数字水印的技术特征2.1鲁棒性(robustness)不会因图像文件的一些调整而导致隐含的信息丢失的能力。

数字水印技术

数字水印技术

数字水印技术目录一、数字水印技术发展 (2)二、数字水印技术特点 (2)1、隐蔽性 (2)2、鲁棒性 (2)3、抗篡改性 (3)4、水印容量 (3)5、安全性 (3)6、低错误率 (3)三、数字水印技术分类 (3)1、按特性划分 (3)2、按附载的媒体划分 (4)3、按检测过程划分 (4)4、按内容划分 (5)5、按用途划分 (5)6、按隐藏位置划分 (6)7、按透明性划分 (6)四、数字水印技术应用 (6)1、印刷数字水印 (6)2、打印数字水印 (7)3、屏幕数字水印 (8)4、多媒体数字水印 (8)一、数字水印技术发展数字水印(Digital Watermark)一种应用计算机算法嵌入载体文件的保护信息。

数字水印技术,是一种基于内容的、非密码机制的计算机信息隐藏技术。

它是将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体当中(包括多媒体、文档、软件等)或是间接表示(修改特定区域的结构),且不影响原载体的使用价值,也不容易被探知和再次修改。

但可以被生产方识别和辨认。

通过这些隐藏在载体中的信息,可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。

数字水印是保护信息安全、实现防伪溯源、版权保护的有效办法,是信息隐藏技术研究领域的重要分支和研究方向。

二、数字水印技术特点1、隐蔽性也称不可感知性,即对于不可见水印处理系统,水印嵌入算法不应产生可感知的数据修改,也就是水印在通常的视觉条件下应该是不可见的,水印的存在不会影响作品的视觉效果。

2、鲁棒性水印必须很难去掉(希望不可能去掉),当然在理论上任何水印都可以去掉,只要对水印的嵌入过程有足够的了解,但是如果对水印的嵌入只是部分了解的话,任何破坏或消除水印的企图都应导致载体严重的降质而不可用。

3、抗篡改性与抗毁坏的鲁棒性不同,抗篡改性是指水印一旦嵌入到载体中,攻击者就很难改变或伪造。

鲁棒性要求高的应用,通常也需要很强的抗篡改性。

在版权保护中,要达到好的抗窜改性是比较困难的。

第5章 图像数字水印的性能评估和攻击

第5章 图像数字水印的性能评估和攻击

第5章 图像数字水印的性能评估和攻击
2. 水印嵌入强度 水印嵌入强度和水印可见性之间存在着一个折衷。 增加稳健性就要增加水印嵌入强度, 相应地也会增加水 印的可见性。 3. 图像的尺寸和特性 图像的尺寸对嵌入水印的稳健性有直接影响。 尽管 非常小的含有水印的图片没有多少商业价值, 但一个实 用的水印软件程序应该能够从此图片中恢复出水印。
第5章 图像数字水印的性能评估和攻击
⑤ 颜色量化: 通常用于将真彩图像转换成GIF格 式图像。 ⑥ 复原: 在图像处理中, 这类技术常用来减小某 些特定的降质过程所带来的图像降质。 (4) 附加噪声攻击: 在图像信号传送和处理过程中, 存在着大量的加性噪声和非相关的乘性噪声。 (5) 打印扫描攻击: 这个过程将引入几何变形和类 似噪声的失真。
第5章 图像数字水印的性能评估和攻击
0.35 0.3 0.25
空空 小小空
比比错比正
0.2 0.15 0.1 0.05 0 30 40 50 60 70 80 90 100
JPEG 压压压压
图 5 - 1 稳健性-攻击强度曲线
第5章 图像数字水印的性能评估和攻击
(2) 稳 健 性 - 视 觉 质 量 曲 线 (Robustness vs Visual Quality Graph): 它反映了在给定的攻击强度下, 比特 错误率与视觉质量之间的关系。 对于给定的攻击强度, 用此曲线可以决定在要求的视觉质量下期望的比特错 误率。 此曲线也可用来决定在一定攻击强度和期望的 误码率要求下可得到的最低视觉质量。 图5 - 2为对两种扩频水印方法进行测试后得到的 稳健性-视觉质量曲线。
5.1.2 视觉质量的定量描述 1. 基于像素的度量方法 基于像素的失真量度量方法属于量化失真度量 (Quantitative Distortion Metric), 用它得到的结果不依赖 于主观评估, 它允许在不同的方法之间进行公平的比较。 大部分用在视觉信息处理中的失真量度量或质量度量方 法都属于差分失真度量(Difference Distortion Metric)。 表5 - 1的第1部分列出了最通用的差分失真度量(略)。

基于小波分析的图像数字水印处理

基于小波分析的图像数字水印处理
用 ha 小 波对 图 像 作 分 解 分 析 .分 析 结 果 如 图 1 ar
所示 。பைடு நூலகம்
从 图 1 以 看 出 . 一 般 图 像 而 言 . 们 视 觉 所 感 可 就 我
叶 分析 的地 方 , 可 以用 小 波 分析 取 代 而 与 时 域 不 具 都 有 局 部 化 能 力 的 标 准 傅 立 叶变 换 相 比 .小 波 变 换 还 在
有 Ma a t b提 供 大 量 成 熟 的 函数 . 加 和 提 取 水 印 图像 L 添 操 作 相 对 简 单 , 以特 别 适 合 在 图 像 处 理 中应 用 所
c ( c~£ J ∞ o d * j ) ( J, <
时, 我们 称 () t为一个 基本 小波 函数 或母小 波 函数 。 常用 的小波 函数 有 H a( 1d 波 、 a bc i ( N 小 ar b )  ̄ D u ehe d ) d sb 波系 、 i tooa(i N .d小 波系 、 o e( i )  ̄ Bo hgn l o r ) r br N C i t o N / l f cf J
基于小 波分 析的 图像 数字水 印处理 ★
占履 军 . 张海 志 , 胡 晓 晖
( 南 师 范 大 学 物 理 与 电 信 工 程 学 院 , 州 50 0 ) 华 广 10 6 摘 要 : 绍 小 波 分 析 的基 本 理 论 , 析 基 于 小波 对 二 维 图像 进 行 数 字水 印 处 理 的 方 法 , 讨 论 对 介 分 并 水 印 图像 进 行 大 小 匹 配 . 而在 不 同的 正 交 一 波 上 利 用 二 级 系数 替 换 实现 教 字水 印 处理 。 从 j 、
系 、y l s ( m ) ' Sm e As N Z ; t y J ̄ 等。 将 母 函数 () 伸缩 和 平 移 后 得 到 : t经
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// 1975 for the Smalltalk-72 system. For the Smalltalk-74 system
10.private boolean isTop = true;
11.
11./**
12.* left - top skeleton or right - bottom•
13.*
78.
tg = (inPixels[isTop?index:index2] >> 8) & 0xff;
79.
tb = inPixels[isTop?index:index2] & 0xff;
80.
outPixels[isTop?index2:index] = (ta << 24) | (tr <<
81.
t) {
50.int width = src.getWidth();
51.int height = src.getHeight();
53.
52.if ( dest == null )
55.
dest = createCompatibleDestImage(src>null);
56.
57.
int[] inPixels = new int[width*height];
关键代码解释:
实现位图块迁移算法的代码如下:
// one pixel transfer
for(introw=1; row<height; row++) (
intta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;
for(intcol=1; cokwidth; col++) (
index = row * width + col;
int dh = dest.getHeight();
index = row * width + ta = (inPixels[index] tr = (inPixelsfindex] tg = (inPixelsfindex]tb = inPixelsfindex] & 0xff;
.ta2=(outPixels[index]>>24)&0xff;
.tr2=(outPixels[index]>>16)&Oxff;
40.processonePixelWidth(widths height, inPixels> outPixels, top Image);
41.getRGB( buttomlmage^ 0?0, width, height, outPixels );
42•processonePixelWidth(widths height, inPixels> outPixels, but
实现原理
主要是利用位图块迁移算法,首先提取文字骨架,宽度为一个像素。然后将提取的
骨架,按
照一定的像素值填充到目标图像中即可。关于位图块迁移算法说明请看这里:
/wiki/Bit_blit
程序思路:
1.首先创建两张白板的单色位图,读入黑白文字图片,
2.移动一个像素位开始读取文
67.
<< 8) | 255;
}
68.
}
69.
70.
// one pixel transfer
71.
for(int row=l; row<height; row++) (
72.
int ta = 0^ tr = 0, tg = 0^ tb = 0;
73.
for(int col=l; col<width; col++) (
74.
index = row * width + col;
75.
index2 = (row-1) * width + (col-1);
76.
ta = (inPixels[isTop?index:index2] >> 24) & 0xff;
77.
tr = (inPixels[isTop?index:index2] >> 16) & 0xff;
(255 << 8) | 255;
.} else (
,if(tr2 < 5 && tg2 < 5 && tb2 < 5) {
・outPixels[index] = (ta2 << 24) | (tr2 << 16 )I (tg2 « 8) | tb2;
.} else {
.outPixels[index] = (255 << 24) | (255 << 16
图像处理之简单数字水印-文字轧花效果
分类:图像处理2012-03-09 23:18 1594人阅读评论(0)收藏举报 图像处理filternulljcomponentinitializationimage
图像处理之文字轧花效果•简单数字水印@ gloomyfish
首先看一下效果,左边是一张黑白的文字图像,右边是混合之后的数字水印效果
index2 = (row-1) * width + (col-1);
ta = (inPixels[isTop?index:index2] » 24) & Oxff;
tr = (inPixels[isTop?index:index2] » 16) & Oxff;
tg = (inPixels[isTop?index:index2] » 8) & Oxff;
// now get one pixel data int index = 0;
for(int row=0; row<height; row++) (
int ta = 0?tr = 0?tg = 0?tb = 0;
int ta2 =0, tr2 = 0, tg2 = 0, tb2 = 0; for(int col=0; col<width;
25•*@paramtargetimage
26.*/
27.public void emboss(Bufferedlmage textimage, Bufferedlmage target Image) {
28.// BitBltFilter filter = new BitBltFilter();
29.Bufferedlmage topImage = filter(textImage^ null);
至黑白文字图片完全copy到单色白板中。
3.重复上面操作,唯一不同的,将白板像素移动一个像素为,以后开始填充
4.分别将两张位图块迁移图片与原黑白文字图片像素完成一个或操作,则得到左 上和右下
的文字骨架。
5.将两个文字骨架的像素填充到目标彩色图片中,即得到轧花效果的图片
根据输入参数不同,还可得到雕刻效果图片。
)I (255 « 8) | 255;
. }
•}
. }
•}
.setRGB( destlmage, 0, 0, width, height, outPixels );
• }
./**
*
.* @paramsrc
•*@paramdest
•*@paramcolorinverse-mustbesettedhere!!!
从而remove掉多余的像素。
混合轧花的方法为embossImageO主要是简单的像素填充,布尔变量主要是用来控 制是凹轧花
还是凸轧花效果。所有对文字图像的处理和轧花效果的处理封装在BitBItFilter一个 类中.
程序效果如下:
[java] view plaincopy
package com•gloomyfish•zoom•study;
tomimage);
43.
44•// emboss now
45.embosslmage(toplmagejtargetlmage, true);
46.embosslmage(buttomlmagejtargetlmage^ false);
47.}
48.
48.^Override
49.public Bufferedlmagefilter(Bufferedlmagesrc, Bufferedlmage des
30.setTop(false);
31.Bufferedlmage buttomlmage = filter(textImage^ null);
32.
32.int width = textimage.getWidth();
33.int height = textImage•getHeight();
35.
.*/
. private void embossImage(BufferedImage src, Bufferedlmage dest, boolean colorinverse)
int width = src.getWidth();
int height = src.getHeight();
int dw = dest.getWidth();
tb = inPixels[isTop?index:index2] & Oxff;
outPixels[isTop?index2:index] = (ta « 24) | (tr« 16) | (tg « 8) | tb;
)
}
布尔变量isTop决定是否填充单色白板位移(Offset)是零还是一。
获取一个像素宽度骨架的方法为processonePixelWidth()主要是利用文字图片是一 个二值图像,
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