基于matlab的數(shù)字水印設計——基于空域的水印實現(xiàn)(編輯修改稿)
2025-07-22 14:33 本頁面
【文章內容簡介】 像最低有效位中嵌入水印的算法。1996年在英國劍橋牛頓研究所召開了第一屆國際信息隱藏學術研討會，標志著信息隱藏學的誕生。4 基于LSB的數(shù)字水印算法 LSB算法原理最低有效位方法是最早提出來的最基礎的空域圖像信息隱藏方法，其他的許多空域算法都是從它的基本原理進行改進擴展得到的，使得LSB方法成為使用最廣泛的隱藏技術之一?，F(xiàn)在有一些簡單信息隱藏軟件大多是運用LSB和調色板調整等相關技術將信息隱藏在24bit圖像或256色圖像之中，如：Hide and Seek,StegoDos,White Noise Stools等經(jīng)典信息隱藏軟件。最低有效位( least significant bit，LSB)指的是一個二進制數(shù)字中的第0位(即最低位)，具有權值為2^0，可以用它來檢測數(shù)的奇偶性。最低有效位和最高有效位是相對應的概念。在大端序中，lsb指最右邊的位。LSB(全大寫)有時也指Least Significant Byte，指多字節(jié)序列中最小權重的字節(jié)。LSB算法利用了數(shù)字圖像處理中位平面的原理，即改變圖像的最低位的信息，對圖像信息產生的影響非常小，人眼的視覺感知系統(tǒng)往往不能察覺。以一幅256灰度的圖像為例，256灰度共需要8個位來表示，但其中每一個位的作用是不一樣的，越高位對圖像的影響越大，反之越低的位影響越小，甚至不能感知。200像素的圖像的8個位平面。 200200像素圖像的8個位平面，后面依次是從高到低的位平面。可以看出，較高的位平面反映了圖像的輪廓等主要信息，而較低的位平面反映的是圖像的細節(jié)信息，最低的2個位平面看上去和原始圖像幾乎沒有相關性，像是噪聲。 LSB算法的實現(xiàn)LSB算法實現(xiàn)較為簡單，首先，需要考慮嵌入的數(shù)字水印的數(shù)據(jù)量，如果嵌入最低的1位，則可以嵌入的信息量是原始圖像信息量的1/8，如果適用最低兩位則可以嵌入的信息量是1/4，以此類推。適用的最低位越多，嵌入的數(shù)字水印的信息量越大，同時對圖像的視覺效果影響也越大。然后，適當調整數(shù)字水印圖像的大小和比特位數(shù)，以適應數(shù)字水印圖像數(shù)據(jù)量的要求。最后，對原始圖像中要使用的最低位置0，再將數(shù)字水印數(shù)據(jù)放入原始圖像的最低位即可。LSB算法原理程序代碼：clc。clear all。A = imread(39。39。)。 % 顯示原始圖像subplot(3,3,1)。imshow(A)。title(39。原始圖像39。)。 % 顯示8個位平面圖像for i=8:1:1 A_bitplane = bitshift(bitget(A,i),i1)。 subplot(3, 3, 9i+1)。 %顯示8個位圖 imshow(A_bitplane)。 title([39。位平面39。 num2str(i)])。end MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的數(shù)值計算和可視化工具軟件，利用MATLAB只需要幾個函數(shù)和十來行語句就可以實現(xiàn)基本的LSB算法，而如果用C語言等程序語言來實現(xiàn)則可能需要上百行的語句。以下是水印嵌入算法和提取算法的程序代碼。 水印嵌入算法[C,map]=imread(39。39。)。 %讀入原始圖片[m,map1]=imread(39。39。)。 %讀入水印圖片Mc=size(C,1)。 %原圖的行數(shù)Nc=size(C,2)。 %原圖的列數(shù)Mm=size(m,1)。 %水印的行數(shù)Nm=size(m,2)。 %水印的列數(shù)w_i=C。 %將原圖值賦給w_ifor ii=1:Mc。 %將原圖的最低有效位值換為水印的值 for jj=1:Nc。
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