【正文】 作為我的導師 ,她既是我的學術導師 ,也是我的人生導師 ,她不僅使我能夠順利的完成學業(yè) ,而且在此過程中都相處的很融洽，既是我的良師，也是益友。撰寫畢業(yè)論文作為獲得學位的重要環(huán)節(jié) ,借此論文完成之際 ,我要特別感謝我的指導老師李娟老師 ,可以說 ,沒有她從始至終嚴格把關 ,論文的撰寫工作不會開展的這么順利，在論文開展一直到結束過程中 ,李老師不斷的提出寶貴的意見。 end sim=(sum(mn(1:MNm).*mm(1:MNm)))/((sum(mn(1:MNm).*mn(1:MNm)))^)。 t=t+1。amp。amp。 t=1。 t1=zeros(MNm,1)。)。,39。,16,39。,39。 title(39。 end if attack_style13 yy=J2。jpg39。39。,attack_strength)。,39。,39。 end if attack_style==13 imwrite(uint8(round(J2)),39。gaussian39。 end end yy=(J2)。 end end yy=(J2)。 yy=(xxx2)。 b1=3。)。 % b1=input(39。Please input length of window a1:39。 yy=(xxx2)。 yy=(xxx2)。1 1 1]*(1/8)。 end if attack_style==7 B=[1 1 1。 xxx2=filter2(B,J2)。1 0 1。 yy=(xxx2)。 end if attack_style==5 B=(1/9)*ones(1,1)。)。 xxx2=imresize(xxx1,4/2,39。bicubic39。 yy=(xxx2)。bicubic39。)。 end if attack_style==3 xxx1=imresize(J2,3/4,39。)。 xxx2=imresize(xxx1,1/4,39。bicubic39。 yy=(xxx2)。bicubic39。)。 if attack_style==1 xxx1=imresize(J2,2,39。)。 11 s=imread(39。 SDR1=255*255/d_embed。*x_temp3。 x_temp3=abs(x_temp2)。)。 imwrite((uint8(round(100*x_temp1))),39。 x_temp1=J2double(x_source)。blue39。color39。Fontsize39。嵌入水印的圖像 39。 figure(2),imshow(uint8(round(J2)))。39。 J2=IDCT2(J11)。 t=t+1。amp。amp。 J11=J1。 num2=1。 num=1。 MNm=1000。 J1=blkproc(x,[256 256],fun1)。 x_source=x。blue39。color39。Fontsize39。原始圖像 39。 figure(1),imshow(uint8(x))。 N=col。 [row,col]=size(x)。39。 總之 ,基于 DCT 域的數(shù)字圖像技術 ,如何選擇合理的水印 ,利用水印信息與載體數(shù)據(jù)的相關性來確定合適的水印長度與嵌入位置 ,以提高水印的魯棒性 ,是值得我們進一步研究的課題。本課題著重研究了基于 DCT 變換的數(shù)字水印這一當前研究的熱點，并且通過 MATLAB 仿真了偽隨機 m 系列水印的嵌入、攻擊，以及提取出的水印與水印的相似性?？梢哉f ,數(shù)字水印技術是一個充滿活力而有待開拓的研究領域。原始圖像見圖五。 （ 4）攻擊 1 13 分別是高斯噪聲和圖像壓縮，所用的攻擊強度都較小，當攻擊強度過大時，水印圖像失真較嚴重。 （ 3）根據(jù)攻擊類型 10，即對圖像的裁剪發(fā)現(xiàn)，攻擊強度的增大對此類型的水印相似系數(shù)并無太大影響，可能是因為此類攻擊影響的是圖像的高頻部分。 （ 2）根據(jù)攻擊類型 8 可以看出，當保持其他值不變，嵌入強度增大時，水印序列對原 6 圖像影響加大，圖像越不接近原圖，水印相似度減小， PSNR 也大幅減小，水印圖像質量越差。 第五章 程序實現(xiàn)及結果分析 水印的嵌入 、提取 及攻擊程序 見附錄 攻擊后的結果分析及相關數(shù)據(jù) 表 相關數(shù)據(jù) 攻擊類型 閾值 嵌入強度 攻擊強度 相似系數(shù) sim 峰值信噪比 PSNR 1 500 1000 3 1000 6 1000 8 1000 1000 10 1000 1000 12 1000 13 1000 一、結果分析： （ 1）根據(jù)攻擊類型 1 可以發(fā)現(xiàn)，其他值不變，閾值越大嵌入效果越好，嵌入水印后的圖像越接近原圖像，水印對原圖像影響越小，而水印相似度有所提高，峰值信噪比也都在典型值的范圍內。 （ 12） 其中 ,W 和 W′分別為初始水印向量和抽取出的水印向量。 PSNR 值越大 ,圖像質量保持就越好 。 在實際的表示中 ,一般用分貝表示 ,即 : 峰值噪聲比的典型值一般在 25dB和 45dB之間 ,不同的計算方法得出的值可能不同。而無意義水印的生成函數(shù)基于偽隨機發(fā)生器、加密系統(tǒng)或混沌系統(tǒng)的，這些水印既然無意義就不會被直觀理解，一般是利用相關檢測也就是用相似系數(shù)確定這類水印存在與否。 Ⅱ .提取水?。? （ 1）對含有水印的圖像作 DCT 變換，得到 DCT 系數(shù) Dw′ (i)。 （ 4）系數(shù)修改采用公式： Dw(L+i)=D(L+i)+aW(i)， D為圖像的 DCT 系數(shù) ， a 為水印嵌入強度， W(i)為水印信息比特， Dw為嵌入水印后的 DCT 系數(shù)， i=1,2,… ,m。高頻部分代表著圖像的噪聲部分 ,這些部分容易通過有損壓縮或者濾波等信號處理而被去掉，所以現(xiàn)有基于 DCT 的水印算法大多數(shù)都將水印嵌入中低頻部分。 （ 2）利用二 進制線性移位寄存器產生長度為 1000 的偽隨機 m序列 （ 3）在 DCT 域中 ,感覺上最重要的分量集中在低頻部分 ,是圖像信號的主要成分 。由于以上的種種優(yōu)點 ,目前基于 DCT 變換得圖像數(shù)字水印算法是目前國內外研究的熱門方向之一。此外 ,DCT 變換域系數(shù)的統(tǒng)計分布有比較好的數(shù)學模型 ,可以從理論上估計水印的信息量。故通常也把 m 序列叫做最大長度線性移位寄存器序列 ,又稱最大移位寄存器序列。39。 k 級移位寄存