【正文】 這讓我明白了做任何事都不簡單，但只要努力去做，一定能夠很好地完成。 所學知識與實際的應用，理論與實際的相結(jié)合，讓我大開眼界，也算是對以前所學知識的一個初審吧 !這次數(shù)字水印實習對于我們以后學習、找工作也真是受益菲淺。讓我了解并掌握了當今社會一門重要的實用技術(shù)，這可能對我以后的工作甚至是人生都有不可預知的幫助。但是對于旋轉(zhuǎn)攻擊魯 棒性則具有很強的敏感性，所以在下一步的研究工作中我會對這個特性進行驗證，并對該算法進行改進。 該實驗所提出的 基于小波變換的數(shù)字水印算法 ，實驗證明它對常見的 JPEG壓縮、噪聲、濾波和圖像剪切干擾具 可以清晰地識別水印中的信息。該算法對水印信息采用了置亂預處理，以提高安全性和隱蔽性，然 后利用小波變換的多尺度分解特性，將水印圖像嵌入到 原始圖像小波分解系數(shù)上。 同時，本算法還存在以下不足的地方：檢測時需要原始圖像，這在實際應用中是很不方便的；沒有利用 HVS 來選擇水印的嵌入位置和強度；算法的通用性不好，在下一步的研究工作中將重點解決以上問題。本文算法對于常見的圖像處理如 JPEG 壓縮、噪聲、濾波、剪切等攻擊后都可以清晰地識別水印中的信息。 原圖像 水印圖像嵌入水印后的圖像 從含有水印圖像中提取的水印 信科專業(yè) 實踐報告 第 22 頁 共 25 頁 結(jié)果分析 通過大量的仿真試驗驗證了基于小波變換的數(shù)字水印算法，該算法在水印嵌入之前對水印信息進行了置亂處理，之后采用了多分辨率 思想，在原始圖像的小波變換域進行水印信息的嵌入 ,由于算法是在變換域進行水印嵌入，所以水印信息能很好的分散在原始圖像的全部像素中，并且對原始圖像小波分解后的各個頻域系數(shù)進行水印的對應遷入和重復嵌入，從而使得算法的魯棒性得到加強。從含有水印圖像中提取的水印 39。 end end end %顯示提取的水印 subplot(224) imshow(W)。 if a0 W(m,n)=0。 B2=idct2(B2)。 B2=J(x:x+K1,y:y+K1)。y=(n1)*K+1。)。 J=imread(39。C:\Users\chuyubo\Desktop\39。)。 imwrite(I,39。嵌入水印后的圖像 39。 imshow(I)。 T=T+1。%嵌入水印 B=idct2(B)。 else a=。 %對子塊進行 DCT變換 if x==1amp。 B=I(x:x+K1,y:y+K1)。 for m=1:N for n=1:N x=(m1)*K+1。)。 title(39。 subplot(2,2,2)。 Small_BW=BW(1:64,1:64)。)。 L=imread(39。原圖像 39。 %讀入原圖像 subplot(221) imshow(I)。C:\Users\chuyubo\Desktop\39。 B=zeros(K,K)。 I=zeros(M,M)。%原圖像長度 N=32。 仿真實驗采用的原始圖像為 256? 256 的灰度級 lena 圖像 ,水印圖像是 32? 32 的二值圖像。)。,39。 imwrite(W,gray(256),39。從含水印圖像中提取的水印 39。image(W)。 end end end %顯示提取的水印 subplot(2,2,4)。 if a0 W(p,q)=0。)。 [caas,chhs,cvvs,cdds]=dwt2(caa,39。db139。)。 [cas,chs,cvs,cds]=dwt2(ca,39。db139。)。 imaged=imread(39。 信科專業(yè) 實踐報告 第 19 頁 共 25 頁 %提取水印 image1=imread(num2str(filename1))。bmp39。39。)。 title(39。colormap(gray(256))。))。%二維離散小波反變換，重構(gòu)圖像 M=double(idwt2(IM,ch,cv,cd,39。db139。 end cas(i,j)=cas(i,j)*(1+a*)。 for i=1:N for j=1:N if image2(i,j)==0 a=1。db139。db139。)。 %original watermark %嵌入水印 [ca,ch,cv,cd]=dwt2(image1,39。original watermark39。imshow(image2)。 Small_BW=BW(1:64,1:64)。)。 image2=imread(39。)。 title(39。 subplot(2,2,1)。)。,39。 %水印長度 [filename1,pathname]=uigetfile(39。 M=512。 close all。 仿真實驗采用的原始圖像為512? 512的灰度級 lena圖像 ,水印圖像是 64? 64的二值圖像。進 行 ( T k)次置亂操作 ,得到最終的 提取水印圖像 Wa 。 ③ 用計算出的小波系數(shù)進行小波逆變換 (重構(gòu) )提取出水印圖像 W39。(i ,j) 是含水印圖像的小波系數(shù)， X(i,j) 是原始圖像的小波系數(shù)， W39。(i,j)= (X 39。(HHn ,i ,j)， n=1,2,3。(LHn ,i,j)和 x(LHn ,i,j)以及對角分量小波系數(shù) x39。 (LL3 ,i ,j) 和 X(LL3 ,i ,j)、水平分量小波系數(shù) x39。 水印的提取是嵌入的逆過程，提取時需要借助于原始圖像，其過程如下 : ①對含水印圖像 X39。 ⑥ 按照新的小波系數(shù)進行小波逆變換，重構(gòu)得到含水印圖像 X39。反之，取值小，圖像質(zhì)量雖提高了，但同時會削弱水印的魯棒性。(i,j )是嵌入水印圖像的小波系數(shù)， X(i,j) 是原始圖像的小波系數(shù)，W39。(i,j ) = X(i ,j) + a? W39。(HH,i,j) 和低頻分量小波系數(shù) w39。(LH,i,j) 、垂直 w39。 具體的嵌入過程如下 : ① 分別輸入原始圖像 X和水印圖像 W； ② 利用 Amold變換將水印圖像 W置亂，置亂后的水印記為 W39。 ② 而由于人眼對對角分量上噪聲的敏感度低于水平、垂直分量上噪聲的敏感度，所以將水印經(jīng)一級小波分解后的低頻分量嵌入到原始圖像小波分解后的第三級對角分量上。 ) 考慮上述嵌入位置的探討以及小波分解系數(shù)的特點，為了權(quán)衡水印不可見性和魯棒性，決定優(yōu)先選擇在原始圖像小波分解后的第二級分量上嵌入水印。這樣在圖像有一定失真的情況下，仍能保留主要成分，可保持原始載體圖像的主觀視覺質(zhì)量基本不變，于是提出水印嵌入低頻系數(shù)中。一種意見認為低頻子圖是圖像的平滑部分，人眼對這部分的失真比較敏感，基于水印的不信科專業(yè) 實踐報告 第 16 頁 共 25 頁 可感知性考慮，應將水印數(shù)據(jù)隱藏在圖像的高頻部分亦即小波分解后的高頻系數(shù)中，而不應在低頻系數(shù)嵌入水印。 Dyson和 Falk分析了離散 Amold變換的周期性，給出了對于任意 N2, Amold 變換的周期性幾 T 2NN? /2，這也許是迄今為止最好的結(jié)果了。 ) T 作為下一次 Amold變換的輸入可以重復這個過程一直作下去當?shù)侥骋徊綍r，如果出現(xiàn)的圖像符合我們對圖像的“雜亂無章”標準的要求，這即是一幅置亂了的圖像。如果我們對一個數(shù)字圖像迭代地使用離散化的 Amold變換，即將左端輸出的 (x39。 ,y39。yx = ??????1211 ??????yxmodN,x,y ? ?1...1,0 ?? N () 其中 N為圖像的高度和寬度。對于正方形數(shù)字圖像，我們有離散化的 Amold變換 : ????????39。類似的變換還有面包師變換。注意到式 ()定義的Amold變換實際上是一種點的位置移動，并且這種變 換是一一對應的。39。 信科專業(yè) 實踐報告 第 15 頁 共 25 頁 4 基于變換域的數(shù)字水印算法 Amold變換是 Amold在遍歷理論研究中提出的一種變換，俗稱貓臉變換原意為cat mapping。 Matlab 的推出得到了各個領(lǐng)域?qū)＜?、學者的廣泛關(guān)注，其強大的擴展功能為各個領(lǐng)域的應用提供了基礎(chǔ)。 二進小波變換的重建公式為 : f(t)=???? dtWT KKzk R )()( ,22 ?? ?? () 其中， )(,2 tk??? 為??,2k(t)的對偶框架，其上、下界分別為 B1? ，和 A1? 實驗環(huán)境： 可實現(xiàn)數(shù)字水印技術(shù)的高效實用工具 —— Matlab Matlab 是當前在國內(nèi)外十分流行的工程設計和系統(tǒng)仿真軟件包。 令小波函數(shù)為 ? (t)，其傅立葉變換為 )(?? ，若存在常數(shù) A,B，當 0A? B? ，使得 信科專業(yè) 實踐報告 第 14 頁 共 25 頁 BA zk kw ?? ?? 2)2(? () 此時， ? (t)才是一個二進小波，我們稱上式為二進小波的魯棒性條件。這樣， )(, ta?? 就改成 :a ? ? ? ?002020200 )( ???? ktaakata jjjjj ??? ???? () 記為 )(00, tkaj ??離散小波變換定義為 : WT ),( 00 ?kajf = )()()(00 , tdttf ka j ??? j=0,1,2...,k Z? () 在以上的尺度以及位移均離散化的小波序列，如果取離散柵格 a0 = 2 ,0? =0， 即相當于連續(xù)小波只在尺度 a 上進行量化，平移參數(shù) ? 仍然連續(xù)不被離散，我們稱這類小波為二進小波，表示為 : )(,2 tK??=2 )2(2kk t ?? ?? () 二進小波介于連續(xù)小波和離散小波之間，由于它只是對尺度參量進行離散化，在時間域上的平移量仍保持著連續(xù)的變化，所以二進小波具有連續(xù)小波