鲁棒性数字水印的设计与仿真

在彩色图像中嵌入二值灰度水印图像。有两种算法，第一种是嵌入在yuv模型的y层全部系数上，第二种是嵌入在rgb模型的r层直流系数上，缺点是系数大的话会有点泛红。改进是嵌入在y层的直流系数上，没有时间了所以没弄。压缩包里有代码、图片、论文，本科毕设题目，万事开头难，刚开始我也是遇到很多困难，所以希望这些资料可以帮助到你。

%************************主函数***********************
function private_call
clc
%读入原载体图像和原始水印图像
I=imread（‘f:\lena1.jpg‘）;figure;subplot（221）;imshow（I）;title（‘原载体lena图像‘）;
Q=imread（‘f:\xiaohui.jpg‘）;
Q1=gray（Q）;%调用子函数，实现水印图像灰度化和二值化
imwrite（Q1‘f:\erzhi.jpg‘）;
subplot（222）;imshow（Q1）;title（‘二值水印图像‘）;
r=arnold（Q1）; %水印置乱
imwrite（r‘f:\images2.jpg‘）;
s=embed（Ir）;%水印嵌入
imwrite（s‘f:\watermarked.jpg‘）;
D=imread（‘f:\watermarked.jpg‘）;
pnsr1=compare（DI）;c=sprintf（‘pnsr1:%f\n‘pnsr1）;disp（c）;
subplot（223）;imshow（s）;title（‘水印嵌入后图像‘）;
v_get=get（DI）;
h=iarnold（v_get）;
NCa=com_sub（Q1h）;c=sprintf（‘嵌入水印NC1:%f\n‘NCa）;disp（c）; 
imwrite（h‘f:\get0.jpg‘）;
subplot（224）;
imshow（h）;
title（‘反置乱后的水印图像‘）;


%水印的检测
%两种不同JPEG压缩比下的测试
imwrite（D‘f:\jpeg_attck1.jpg‘‘jpeg‘‘Quality‘95）;
L=imread（‘f:\jpeg_attck1.jpg‘）;
pnsr2=compare（LI）;c=sprintf（‘压缩95 pnsr2:%f\n‘pnsr2）;disp（c）;
figure;
subplot（221）;
imshow（L）;
title（‘95%jpeg压缩后的图像‘）;
v_get1=get（LI）;%提取压缩后的水印
h1=iarnold（v_get1）;%反置乱
NC1=com_sub（Q1h1）;c=sprintf（‘压缩NC2:%f\n‘NC1）;disp（c）; 
imwrite（h1‘f:\jpg_get1.jpg‘）;
subplot（223）;
imshow（h1）;
title（‘95%jpeg反置乱的水印‘）;


imwrite（D‘f:\jpeg_attck2.jpg‘‘jpeg‘‘Quality‘45）;
L1=imread（‘f:\jpeg_attck2.jpg‘）;
pnsr12=compare（L1I）;c=sprintf（‘压缩45 pnsr3:%f\n‘pnsr12）;disp（c）;
subplot（222）;
imshow（L1）;
title（‘45%jpeg压缩后的图像‘）;
v_get12=get（L1I）;%提取压缩后的水印
h12=iarnold（v_get12）;%反置乱
NC3=com_sub（Q1h12）;c=sprintf（‘压缩45 NC3:%f\n‘NC3）;disp（c）; 
imwrite（h1‘f:\jpg_get2.jpg‘）;
subplot（224）;
imshow（h12）;
title（‘45%jpeg反置乱的水印‘）;

%2中不同的噪声检测
J=imnoise（D‘gaussian‘00.01）;
pnsr3=compare（JI）;c=sprintf（‘高斯噪声pnsr4:%f\n‘pnsr3）;disp（c）;
imwrite（J‘f:\gaussian.jpg‘）;
W=imread（‘f:\gaussian.jpg‘）;
v_get2=get（WI）;%提取加噪后的水印
h2=iarnold（v_get2）;%反置乱
NC4=com_sub（Q1h2）;c=sprintf（‘高斯噪声NC4:%f\n‘NC4）;disp（c）; 
imwrite（h2‘f:\gaussian2.jpg‘）;
figure;
subplot（221）;
imshow（W）;
title（‘0.01高斯噪声的图像‘）;
figure（3）;
subplot（223）;
imshow（h2）;
title（‘反置乱的水印图像‘）;

JJ=imnoise（D‘salt & pepper‘0.02）;
pnsr32=compare（JJI）;c=sprintf（‘椒盐噪声pnsr5:%f\n‘pnsr32）;disp（c）;
imwrite（JJ‘f:\salt$pepper_attack2.jpg‘）;
WW=imread（‘f:\salt$pepper_attack2.jpg‘）;
v_get22=get（WWI）;%提取加噪后的水印
h22=iarnold（v_get22）;%反置乱
NC5=com_sub（Q1h22）;c=sprintf（‘椒盐噪声NC5:%f\n‘NC5）;disp（c）; 
imwrite（h22‘f:\salt_get2.jpg‘）;
subplot（222）;
imshow（WW）;
title（‘0.02椒盐噪声的图像‘）;
subplot（224）;
imshow（h22）;
title（‘反置乱的水印图像‘）;



%2种旋转测试
J1=imrotate（D2‘bilinear‘‘crop‘）;
J2=imrotate（J1-2‘bilinear‘‘crop‘）;
pnsr4=compare（J2I）;c=sprintf（‘旋转2°pnsr6:%f\n‘pnsr4）;disp（c）;
v_get3=get（J2I）;%旋转后的水印
h3=iarnold（v_get3）;%反置乱
NC6=com_sub（Q1h3）;c=sprintf（‘旋转2°NC6:%f\n‘NC6）;disp（c）; 
figure;
subplot（231）;
imshow（J1）;
title（‘旋转2后的水印图像‘）;
imwrite（h3‘f:\rotate_get3.jpg‘）;
subplot（234）;
imshow（h3）;
title（‘反置乱的水印图像‘）;

JJ1=imrotate（D95‘bilinear‘‘crop‘）;
JJ2=imrotate（JJ1-95‘bilinear‘‘crop‘）;
imwrite（JJ1‘f:\rotate.jpg‘）;
pnsr

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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