基于DCT的信息隐藏

素颜马尾好姑娘i 2024-04-03 11:58 70阅读 0赞

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目 录  
1 信息隐藏与数字水印算法的概要设计 1  
2 信息隐藏与数字水印算法的可行性分析 2  
3 信息隐藏与数字水印算法的详细设计 3  
4 编码及测试 4  
5 组内分工 6  
6 心得 7  
7 附录：程序源代码 8  
2信息隐藏与数字水印算法的可行性分析  
DCT是正交变换，它可以将8x8图像空间表达式转换为频率域，只需要用少量的数据点表示图像；DCT 产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压缩；DCT算法的性能很好，它有快速算法，如采用快速傅立叶变换可以进行高效的运算，因此它在硬件和软件中都容易实现；而且DCT算法是对称的，所以利用逆DCT算法可以用来解压缩图像。在基于DCT的变换编码中，图像是先经分块（8×8或16×16）后再经DCT，这种变换是局部的，只反映了图像某一部分的信息。当然也可以对整幅图像的特点，但是运算速度比分块DCT要慢。图像经DCT后，得到的DCT图像有三个特点：  
(1). 系数值全部集中到0值附近（从直方图统计的意义上），动态范围很小，这说明用较小的量化比特数即可表示DCT系数；  
(2). DCT变换后图像能量集中在图像的低频部分，即DCT图像中不为零的系数大部分集中在一起（左上角），因此编码效率很高。  
(3). 没有保留原图像块的精细结构，从中反映不了原图像块的边缘、轮廓等信息，这一特点是由DCT缺乏时局域性造成的。  
在嵌入过程中，水印嵌入经变换后的数据块，不可见性较好；采用比较中频系数法，并参考JEPG压缩模型，提高水印的抗压缩能力；水印的嵌入位置经大量试验选择在分块DCT域的中频段，可在鲁棒性和透明性之间得到较好的协调。

3信息隐藏与数字水印算法的详细设计  
（1）DCT数字水印嵌入算法流程  
在图片嵌入程序中，首先读取水印图片sss.bmp，通过rgb2gray函数使其变成灰度图，然后通过im2bw函数是水印图像变成二值图，同时记录下水印图像的长rm和宽cm，以同样的方法读取载体图片cover\_image.bmp。本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=13912 DCT变换把水印图片分成8X8的矩阵之后，通过after(x+i,y+j)=before(x+i,y+j)+alpha\*k(1)，在结果矩阵的中频段嵌入水印，然后通过blkproc函数做DCT逆变换后输出保存在markresule.bmp图片中。

![在这里插入图片描述][3e1a2fc079dc4ee2936e79c48254448a.png]

图2.DCT数字水印嵌入算法流程

markbefore=imread('sss.bmp');
    markbefore2=rgb2gray(markbefore);
    mark=im2bw(markbefore2);    %使水印图像变为二值图
    figure(1);      %打开窗口
    subplot(2,3,1);    %该窗口内的图像可以有两行三列
    imshow(mark),title('水印图像');   %显示水印图像
    [rm,cm]=size(mark);   %计算水印图像的长宽
    cover_image=imread('carrier_image.bmp');
    cover_image=rgb2gray(cover_image);
    subplot(2,3,2),imshow(cover_image,[]),title('载体图像'); %[]表示显示时灰度范围为image上的灰度最小值到最大值
    before=blkproc(cover_image,[8 8],'dct2');   %将载体图像的灰度层分为8×8的小块，每一块内做二维DCT变换，结果记入矩阵before
    I=mark;
    alpha=30;     %尺度因子,控制水印添加的强度,决定了频域系数被修改的幅度
    k1=randn(1,8);  %产生两个不同的随机序列
    k2=randn(1,8);
    after=before;   %初始化载入水印的结果矩阵
    for i=1:rm          %在中频段嵌入水印
        for j=1:cm
            x=(i-1)*8;
            y=(j-1)*8;
            if mark(i,j)==1
                k=k1;
            else
                k=k2;
            end;
            after(x+1,y+8)=before(x+1,y+8)+alpha*k(1);
            after(x+2,y+7)=before(x+2,y+7)+alpha*k(2);
            after(x+3,y+6)=before(x+3,y+6)+alpha*k(3);
            after(x+4,y+5)=before(x+4,y+5)+alpha*k(4);
            after(x+5,y+4)=before(x+5,y+4)+alpha*k(5);
            after(x+6,y+3)=before(x+6,y+3)+alpha*k(6);
            after(x+7,y+2)=before(x+7,y+2)+alpha*k(7);
            after(x+8,y+1)=before(x+8,y+1)+alpha*k(8);
        end;
    end;
    result=blkproc(after,[8 8],'idct2');    %将经处理的图像分为8×8的小块，每一块内做二维DCT逆变换
    result = uint8(result);
    imwrite(result,'markresule.bmp','bmp');      %存储添加水印后的图像
    subplot(2,3,3),imshow(result,[]),title('嵌入水印的图像');    %显示添加水印后的图像
    %定义一个空空间来存储提取的水印
    disp('请选择对图像的攻击方式：');
    disp('1.添加白噪声');
    disp('2.高斯低通滤波处理');
    disp('3.对图像进行部分剪切');
    disp('4.将图像旋转十度');
    disp('5.将图像压缩处理');
    disp('6.添加椒盐噪声');
    disp('7.不处理图像，直接显示提取水印');
    disp('输入其它数字则直接显示提取水印');
    choice=input('请输入选择：');
    figure(1);
    switch choice        %读入输入的选择  withmark为等待提取水印的图像
        case 1
            result_1=result;
            withmark=imnoise(result_1,'gaussian',0.02); %加入高斯白噪声
            subplot(2,3,4);
            imshow(withmark,[]);
            title('加入高斯白噪声后的图像');     %显示加了高斯白噪声的图像
        case 2
             result_2=result;
             H=fspecial('gaussian',[4,4],0.2); 
             result_2=imfilter(result_2,H); 
             subplot(2,3,4); 
             imshow(result_2,[]); 
             title('高斯低通滤波后图像'); 
             withmark=result_2;
        case 3
            result_3=result;
            result_3(1:64,1:400)=512;   %使图像上方被剪裁
            subplot(2,3,4);
            imshow(result_3);
            title('上方剪切后图像');
            withmark=result_3;
        case 4
            result_4=imrotate(result,10,'bilinear','crop');   %双线性插值算法旋转10度
            subplot(2,3,4);
            imshow(result_4);
            title('旋转10度后图像');
            withmark=result_4;
        case 5
            result_5 = result; 
            result_5=im2double(result_5); 
            cnum=10; 
            dctm=dctmtx(8); 
            P1=dctm; 
            P2=dctm.'; 
            imageDCT=blkproc(result_5,[8,8],'P1*x*P2',dctm,dctm.'); 
            DCTvar=im2col(imageDCT,[8,8],'distinct').'; 
            n=size(DCTvar,1); 
            DCTvar=(sum(DCTvar.*DCTvar)-(sum(DCTvar)/n).^2)/n; 
            [dum,order]=sort(DCTvar); 
            cnum=64-cnum; 
            mask=ones(8,8); 
            mask(order(1:cnum))=zeros(1,cnum); 
            im88=zeros(9,9); 
            im88(1:8,1:8)=mask; 
            im128128=kron(im88(1:8,1:8),ones(16)); 
            dctm=dctmtx(8); 
            P1=dctm.'; 
            P2=mask(1:8,1:8); 
            P3=dctm; 
            result_5=blkproc(imageDCT,[8,8],'P1*(x.*P2)*P3',dctm.',mask(1:8,1:8),dctm); 
            WImage5cl=mat2gray(result_5); 
            subplot(2,3,4); 
            imshow(WImage5cl); 
            title('经JPEG压缩后图像'); 
            withmark=WImage5cl;
        case 6
            result_6=result;
            withmark=imnoise(result_6,'salt & pepper',0.02); %加入椒盐躁声
            subplot(2,3,4);
            imshow(withmark,[]);
            title('加入椒盐噪声后的图像');     %显示加了椒盐噪声的图像
        case 7
            subplot(2,3,4);
            imshow(result,[]);
            title('未受攻击的水印图像');
            withmark=result;
        otherwise
            disp('输入数字选择无效，图像未受攻击，直接提取水印');
            subplot(2,3,4);
            imshow(result,[]);
            title('未受攻击的水印图像');
            withmark=result;
    end
    after_2=blkproc(withmark,[8,8],'dct2');   %此步开始提取水印，将灰度层分块进行DCT变换
    p=zeros(1,8);        %初始化提取数值用的矩阵
    mark_2 = zeros(rm,cm);
    for i=1:rm
        for j=1:cm
            x=(i-1)*8;y=(j-1)*8;
            p(1)=after_2(x+1,y+8);         %将之前改变过数值的点的数值提取出来
            p(2)=after_2(x+2,y+7);
            p(3)=after_2(x+3,y+6);
            p(4)=after_2(x+4,y+5);
            p(5)=after_2(x+5,y+4);
            p(6)=after_2(x+6,y+3);
            p(7)=after_2(x+7,y+2);
            p(8)=after_2(x+8,y+1);
            if corr2(p,k1)>corr2(p,k2)  %corr2计算两个矩阵的相似度，越接近1相似度越大
                mark_2(i,j)=1;              %比较提取出来的数值与随机频率k1和k2的相似度，还原水印图样
            else
                mark_2(i,j)=0;
            end
        end
    end
    subplot(2,3,5);
    mark_2 = uint8(mark_2);
    imshow(mark_2,[]),title('提取出的水印');
    subplot(2,3,6);
    imshow(mark),title('原嵌入水印');
    N=correlation(mark_2,mark);  
    disp('原水印图像与提取水印图像互相关系数:')
    disp(N);

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![在这里插入图片描述][92465b9faf494128afc4496f0b69a3c4.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][26bdc82441084444b4a628aaac3bc797.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][742bcd9b1892449faeacb7bbfc5a9a8f.png_pic_center]  
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![在这里插入图片描述][3ea6b2aa296c4322acda6ac1ae9568bc.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][46797606d6ba41628f430e60e9d636ba.png_pic_center]  
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