MATLAB数字水印实验代码

clear all;
clc;
start_time=cputime;%;%计算cpu所用时间，当前的时间赋值给star_time
%%%%%%%%%%%%读取水印图像%%%%%%%%%%%
I=imread（‘nupt.bmp‘）;
%%%%%%%%%%%%显示水印图像%%%%%%%%%%%
figure（1）;
subplot（231）;
imshow（I）title（‘水印图像‘）
dimI=size（I）;%I的大小宽*高
rm=dimI（1）;cm=dimI（2）;%rm为宽，cm为高
%%%%%%%%%%以下生成水印信息%%%%%%%%%
mark=I;%把I赋值给mark
alpha=15%表示幅值设置在当前坐标轴上设置对象的透明度属性15表示半透明
k1=randn（18）;%产生1行8列的随机数
k2=randn（18）;
a0=imread（‘yuanyuan.bmp‘）;
a0=rgb2gray（a0）;%将图形的颜色变成灰色，把彩图转换为灰色
psnr_cover=double（a0）;%大于256会失真，a0转为双精度不会失真
subplot（232）imshow（a0[]）title（‘载体图像‘）;%绘制子图2x3的第二个，以及图像及标题
[rc]=size（a0）;%获得a0的维数
cda0=blkproc（a0[88]‘dct2‘）;%对a0分成8*8的块并进行二维离散余弦变换
%把它分成64*64个8*8小块是为了dct2变换后，每一个中频都集中在对角线上（纸上红色线），如果直接不分再dct2后
%中频不分就在大的384*384图像像素的对角线部分，但是对着一部分进行水印嵌入修改后（由不同的k值改），
%中间不分的确会变，但是肉眼看不出来，只有化成64个小块对中间对角线变换后这么多像素才能被识别。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%进行DCT变换并嵌入水印%%%%%%%%%%
cda1=cda0;%cda1 = 384_384
for i=1:rm %i=1:64
for j=1:cm %j=1:64 
x=（i-1）*8;y=（j-1）*8;
if mark（ij）==1%如果水印图片的此块没有字（白为1黑为0）则采用第一个随机矩阵
k=k1;
else
k=k2;
end
cda1（x+1y+8）=cda0（x+1y+8）+alpha*k（1）;%对每一个8*8的小块的对角线像素的二位余弦dct值进行变换
cda1（x+2y+7）=cda0（x+2y+7）+alpha*k（2）;%低频在左下角 高频在右上角
cda1（x+3y+6）=cda0（x+3y+6）+alpha*k（3）;%从左上到右下dct的绝对值是依次递减的
cda1（x+4y+5）=cda0（x+4y+5）+alpha*k（4）;
cda1（x+5y+4）=cda0（x+5y+4）+alpha*k（5）;
cda1（x+6y+3）=cda0（x+6y+3）+alpha*k（6）;
cda1（x+7y+2）=cda0（x+7y+2）+alpha*k（7）;
cda1（x+8y+1）=cda0（x+8y+1）+alpha*k（8）;
end
end
%%%%%进行DCT反变换得到嵌入水印后图像%%%%%%%%%%%%%%
a1=blkproc（cda1[88]‘idct2‘）;%a1为对经过水印嵌入后的图像进行二维dct反变换
a_1=uint8（a1）;%将a1转化为uint8格式
imwrite（a_1‘withmark.bmp‘‘bmp‘）;%写入嵌入后的图片
subplot（233）imshow（a1[]）title（‘嵌入水印后的图像‘）;
disp（‘嵌入水印处理时间‘）;
embed_time=cputime-start_time%运行时间
%%%%%% 攻击实验测试鲁棒性 %%%%%%%%%%%
disp（‘对嵌入水印的图像的攻击实验，请输入选择项：‘）;%disp是输出函数
disp（‘1--添加白噪声‘）;
disp（‘2--高斯低通滤波‘）;
disp（‘3--JPEG压缩‘）;
disp（‘4--图像剪切‘）;
disp（‘5--旋转10度‘）;
disp（‘6--直接检测水印‘）;
disp（‘其他--不攻击‘）;
d=input（‘请输入选择（1-6）:‘）;
start_time=cputime;
figure（1）;
switch d
case 6
subplot（234）;
imshow（a1[]）;
title（‘未受攻击的含水印图像‘）;
M1=a1;
case 1 %加入白噪声
WImage2=a1;
noise0=20*randn（size（WImage2））;
WImage2=WImage2+noise0;
subplot（234）;
imshow（WImage2[]）;
title（‘加入白噪声后图像‘）;
M1=WImage2;
M_1=uint8（M1）;%无符号取整
imwrite（M_1‘whitenoise.bmp‘‘bmp‘）;
case 2 %高斯低通滤波
WImage3=a1;
H=fspeci