数字水印与信息隐藏技术 Matlab编程
基于Matlab仿真的数字水印技术
体 有 可 能 在 没有 得 到作 品所 有 者 的 许 可 下 复 制 和传 播 有 版 权 的 信 息 ，以此 来谋 取 利 益 ，大大 地侵 犯 了数 字作 品原 有者 的利 益 。
数 字 化 技 术 本 身 的 可 复 制 和 广 泛 传 播 的特 性 带 来 的 负 面 效 应 ，
道 数 字水 印算 法 （ 包 括嵌 入 和提 取 算 法 ） 的情 况 下 ，恶 意 地 进 行 各 种攻 击 操 作 ，试 图 实 现 未经 授 权 的嵌 入 、提 取 或 检 测 、删 除 水 印 等 时 ，依 然 可 以 保证 水 印 的正 确 。
２ ＿ ２ ＿ ２可证 明性
只有 专用 的 检测 器或 计算 机 软件 才可 以检 测 出隐 藏 的数字 水 印 。 在 多媒 体 中加 入数 字 水 印可 以确 立 版 权 所 有 者 、认 证 多媒
电 子 商 务 认 证 、 医 学 影 像 技 术 等 方 面 具 有 十 分 广 阔 的 应 用 前 景 。 虽然 数 字 水 印 技 术 还处 于发 展 之 中 ，但 是 不 久 的 未 来 ，数 字水 印技 术 的市 场 将会 更 加 广 阔 。
完 全 和 可靠 的证 据 。 水 印算 法 能 够 识 别 被 嵌 入 到 保 护 对 象 中 的 信 息 ，并 能在 需 要 的 时 候将 其 提 取 出来 。水 印可 以用 来 判 别 对 象 是 否 受 到保 护 ．并 能 够监 视被 保 护 数 据 的传 播 、真 伪 鉴 别 以 及 非 法拷 贝控 制 等 。
置 ，实现数 字信 息的嵌 入 。使 用 ＤＣＴ方 法获得 的水 印通常 具有很好 的不可见 性和鲁 棒性 ，并能 够
抵抗 诸如 Ｉ Ｐ Ｅ Ｇ压 缩等 攻击 手段
matlab 频域水印嵌入算法
matlab 频域水印嵌入算法频域水印嵌入算法是一种在频域领域进行数字水印嵌入的技术。
它通过将水印嵌入到图像的频域表示中，实现对图像进行保护和认证的目的。
本文将介绍频域水印嵌入算法的原理、步骤及其在实际应用中的优势。
频域水印嵌入算法是基于图像的频域表示进行操作的。
在这种算法中，首先将原始图像转换为频域表示，一般采用傅里叶变换或小波变换等方法。
然后，在频域中选择适当的位置，将水印信息嵌入到图像中。
最后，通过逆变换将嵌入了水印的频域图像转回到空域，得到最终的水印图像。
频域水印嵌入算法的具体步骤如下：1. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括调整大小、去噪等操作，以提高水印嵌入的效果。
2. 频域变换：将预处理后的图像转换为频域表示。
傅里叶变换是最常用的频域变换方法，它将图像分解为不同频率的正弦和余弦分量。
小波变换则是一种多尺度分析的方法，可以更好地表达图像的局部特征。
3. 水印嵌入：选择适当的频域位置，将水印信息嵌入到图像中。
常用的嵌入方法包括直接替换频域系数、扩频嵌入等。
嵌入过程需要考虑到水印的可见性和鲁棒性，即水印应该能够在不影响图像质量的情况下被提取出来，并且对一些攻击如压缩、滤波等具有一定的抵抗能力。
4. 频域反变换：将嵌入了水印的频域图像通过逆变换转回到空域。
这一步骤是为了得到最终的水印图像，以便进行后续的水印提取或认证操作。
频域水印嵌入算法相比于空域水印嵌入算法具有以下优势：1. 鲁棒性更强：频域水印嵌入算法对一些常见的攻击如压缩、滤波等具有较好的抵抗能力。
这是因为频域变换将图像分解为不同频率的分量，而水印嵌入通常集中在较低频率的分量上，这使得水印更不容易受到一些常规处理的影响。
2. 隐蔽性更好：频域水印嵌入算法可以在不影响图像质量的情况下嵌入水印信息。
这是因为频域变换将图像转换为频率域表示，一些细节信息被分解到较高频率的分量中，而低频分量对人眼的感知影响较大。
因此，在低频分量上嵌入水印可以实现较好的隐蔽性。
基于Matlab的数字水印设计――基于DCT域的水印实现
基于Matlab的数字水印设计――基于DCT域的水印实现沈阳理工大学数字图像处理课程设计摘要数字水印（Digital Watermark）技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
随着数字水印技术的发展，数字水印的应用领域也得到了扩展，数字水印的基本应用领域是版权保护、隐藏标识、认证和安全不可见通信。
当数字水印应用于版权保护时，潜在的应用市场在于电子商务、在线或离线地分发多媒体内容以及大规模的广播服务。
数字水印用于隐藏标识时，可在医学、制图、数字成像、数字图像监控、多媒体索引和基于内容的检索等领域得到应用。
数字水印的认证方面主要ID卡、信用卡、ATM卡等上面数字水印的安全不可见通信将在国防和情报部门得到广泛的应用。
本文主要是根据所学的数字图象处理知识，在MATLAB环境下，通过系统编程的方式，建立并实现基于DCT域的数字水印加密系统。
该系统主要包含数字水印的嵌入与提取，仿真结果表明，数字水印算法具有有效性、可靠性、抗攻击性、鲁棒性和不可见性，能够为数字媒体信息在防伪、防篡改、认证、保障数据安全和完整性等方面提供有效的技术保障。
关键词：数字水印；MATLAB；DCTI沈阳理工大学数字图像处理课程设计目录1 课程设计目的 ........................................................................... ............................... 1 2 课程设计要求 ........................................................................... ............................... 2 3 数字水印技术基本原理 ........................................................................... (3)3.1 数字水印基本框架 ........................................................................... ............. 3 3.2 算法分类 ........................................................................... .. (3)3.2.1 DCT法 ........................................................................... ...................... 4 3.2.2 其他方法 ........................................................................... ................... 4 3.3 实际需要考虑的问题 ........................................................................... (4)3.3.1 不可见性 ........................................................................... ................... 4 3.3.2 鲁棒性 ........................................................................... ....................... 5 3.3.3 水印容量 ........................................................................... ................... 5 3.3.4 安全性 ........................................................................... .. (5)4 基于DCT变换仿真 ........................................................................... (6)4.1 算法原理 ........................................................................... .. (6)4.1.1 准备工作 ........................................................................... ................... 6 4.1.2 选取8*8变换块 ........................................................................... ....... 7 4.1.3 边界自适应 ........................................................................... ............... 7 4.1.4 DCT变换与嵌入 ........................................................................... ...... 7 4.1.5 恢复空域 ........................................................................... ................... 8 4.2 嵌入算法扩展 ........................................................................... (8)4.2.1 RGB彩色图像三个矩阵的划分 ........................................................ 8 4.2.2 八色彩色水印 ........................................................................... ........... 8 4.3 水印的提取 ........................................................................... ......................... 9 4.4 仿真程序 ........................................................................... ............................. 9 5 结果分析 ........................................................................... ..................................... 14 结束语 ........................................................................... ............................................... 16 参考文献 ........................................................................... . (17)II沈阳理工大学数字图像处理课程设计1 课程设计目的数字水印技术是用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
基于Matlab的数字水印设计——基于空域的水印实现
摘要数字水印(Digital Watermarking)技术是我们生活中经常见到的信息隐藏技术。
它将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统觉察或注意到。
空间数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向，另一类是频率数字水印。
空间数字水印采用最低有效位(LSB)算法,通过修改表示数字图像的颜色或颜色分量的位平面,调整数字图像中感知不重要的像素来表达水印的信息,以达到嵌入水印的目的。
本实验是基于matlab的数字水印设计——基于空域的水印实现。
关键词：信息隐藏技术；空间数字水印； LSB算法；matlab目录1 设计任务与目的 (1)2 MATLAB的简介及应用 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)3 数字水印技术 (2)3.1 数字水印技术的发展 (2)3.2 水印分类 (2)3.3 数字水印的特点 (3)3.4 数字水印技术的基本原理 (4)4 基于LSB的数字水印算法 (5)4.1 LSB算法原理 (5)4.2 LSB算法的实现 (6)4.2.1 水印嵌入算法 (7)4.2.2 水印提取算法 (9)5 MATLAB软件仿真 (11)5.1 仿真结果 (11)5.1.1 水印嵌入仿真 (11)5.1.2 水印提取仿真 (12)5.2 仿真分析 (13)结论 (14)参考文献 (15)基于Matlab的数字水印设计——基于空域的水印实现1 设计任务与目的(1)通过课程设计把自己在大学中所学的知识应用到实践当中。
(2)在课程设计的过程中掌握程序编译及软件设计的基本方法。
(3)深入了解利用Matlab设计基于Matlab的数字水印设计——基于空域的水印实现。
(4)提高自己对于新知识的学习能力及进行实际操作的能力。
(5)锻炼自己通过网络及各种资料解决实际问题的能力。
2 MATLAB的简介及应用2.1 MATLAB简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
matlab数字水印嵌入与提取代码
数字水印技术是一种用于保护数字信息安全和保护知识产权的重要技术手段。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，具有丰富的数字信号处理和图像处理工具包，能够很好地支持数字水印的嵌入和提取。
本文将介绍如何使用Matlab进行数字水印的嵌入和提取，并给出相应的代码实现。
1. 数字水印嵌入数字水印嵌入是将一段隐藏的信息嵌入到载体中，使得这段信息对于一般观察者来说是不可察觉的。
在Matlab中，可以使用一些图像处理工具进行数字水印的嵌入。
需要读入载体图像和待嵌入的数字水印。
载体图像可以使用Matlab 中的imread函数进行读取，得到一个包含图像像素信息的矩阵。
待嵌入的数字水印可以是一段文本、一幅小型图像或者一段音频信号。
接下来，可以选择合适的嵌入算法进行数字水印的嵌入。
常用的算法包括LSB替换算法、DCT变换算法以及扩频水印算法等。
这些算法都可以在Matlab中找到相应的实现。
将得到的嵌入水印后的图像保存起来，成为带有数字水印的图像。
可以使用Matlab中的imwrite函数将处理后的图像保存到本地。
2. 数字水印提取数字水印提取是将嵌入在载体中的数字水印提取出来，还原成原始的水印信息。
在Matlab中，可以利用数字信号处理和图像处理工具进行数字水印的提取。
需要读入带有数字水印的载体图像。
同样可以使用Matlab中的imread函数进行读取。
接下来，根据数字水印嵌入时所采用的算法，使用相应的提取算法进行数字水印的提取。
提取算法通常与嵌入算法是对应的，可以在Matlab中找到相应的实现。
将提取得到的数字水印展示出来，可以是一段文本、一张图像或者一段音频信号。
在Matlab中可以利用文本处理工具、图像处理工具和音频处理工具展示提取得到的数字水印信息。
3. 示例代码以下是一个简单的示例代码，演示了如何在Matlab中进行数字水印的嵌入和提取：数字水印嵌入image = imread('carrier_image.jpg'); 读入载体图像watermark = imread('watermark_image.jpg'); 读入待嵌入的数字水印watermarked_image = embed_watermark(image, watermark); 使用embed_watermark函数进行数字水印的嵌入imwrite(watermarked_image, 'watermarked_image.jpg'); 保存带有数字水印的图像数字水印提取watermarked_image = imread('watermarked_image.jpg'); 读入带有数字水印的载体图像extracted_watermark = extract_watermark(watermarked_image); 使用extract_watermark函数进行数字水印的提取imshow(extracted_watermark); 展示提取得到的数字水印信息以上代码中，embed_watermark和extract_watermark分别是数字水印的嵌入和提取函数。
如何进行信息隐藏的Matlab实现
如何进行信息隐藏的Matlab实现引言信息隐藏是一种将数据嵌入到其他载体中的技术，被广泛应用于数字版权保护、信息安全和隐私保护等领域。
Matlab作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，提供了许多用于实现信息隐藏的函数和工具箱。
本文将介绍如何使用Matlab实现信息隐藏的基本原理、常用方法以及相关应用。
一、基本原理信息隐藏的基本原理是将要隐藏的信息嵌入到一个载体中，使其在外观上与原始载体无异。
常用的载体包括图像、音频和视频等。
在Matlab中，图像的处理是最为常见的应用场景之一。
图像信息隐藏的基本原理是在载体图像的像素值中嵌入待隐藏的信息。
通常，我们可以使用图像的最低有效位（LSB）进行嵌入操作。
LSB是指图像中像素值的最后一位，一般情况下，这个位上的变化对人眼来说是不可察觉的。
二、常用方法1. LSB替换法LSB替换法是信息隐藏中最为简单且常用的方法之一。
其基本原理是将待隐藏的数据按照一定的规则嵌入到载体图像的LSB位置。
具体步骤如下：（1）将待隐藏的数据转换为二进制形式；（2）读入载体图像，并将其像素值转换为二进制形式；（3）将待隐藏数据的二进制位逐一替换掉载体图像像素值的LSB位；（4）将嵌入了数据的载体图像保存至新文件。
2. 频域法频域法是一种将待隐藏的信息转换到载体图像的频域表示中，以实现更好的隐藏效果的方法。
其基本原理是将待隐藏的数据嵌入到载体图像的频域系数中，即对原始图像进行傅里叶变换，然后在频域中进行数据嵌入。
具体步骤如下：（1）载入待嵌入数据和载体图像；（2）对载体图像进行傅里叶变换，得到频域系数；（3）将待隐藏数据转换为频域表示；（4）将待隐藏数据嵌入到载体图像的频域系数中；（5）进行逆傅里叶变换，得到嵌入了数据的图像。
三、Matlab实现在Matlab中，可以使用以下函数和工具箱来实现信息隐藏操作：1. imread和imwrite函数：用于读取和保存图像；2. fft和ifft函数：用于傅里叶变换和逆傅里叶变换；3. bitget和bitset函数：用于获取和设置特定位上的二进制值。
可逆信息隐藏hs算法matlab
可逆信息隐藏是指在保证原始载体数据不受损的情况下，将需要隐藏的信息嵌入到载体数据中，并且可以在需要时将隐藏的信息提取出来。
可逆信息隐藏的应用场景非常广泛，可以用于数字水印、版权保护、隐私保护等领域。
其中，HS算法是一种经典的可逆信息隐藏算法，而MATLAB是一种功能强大的科学计算软件，结合两者可以实现对图像信息的可逆隐藏和提取。
1. 可逆信息隐藏原理可逆信息隐藏是利用载体图像的一些隐含特性来隐藏需要传输的信息，在不损害载体图像质量的前提下，能够完整、准确地提取出隐藏的信息。
可逆信息隐藏主要包括隐写与加密两个主要过程。
隐写是指将需要隐藏的信息写入到载体图像中，而加密则是对隐藏的信息进行加密处理，增强信息的安全性。
2. HS算法原理HS算法是一种经典的可逆信息隐藏算法，其核心思想是利用图像的直方图来隐藏信息。
具体来说，HS算法首先对载体图像进行预处理，然后通过对直方图的调整来实现信息的隐藏。
在提取信息时，再根据调整后的直方图来还原隐藏的信息。
HS算法的优点是对图像没有任何损害，并且隐藏的信息可以完整提取出来。
3. MATLAB在可逆信息隐藏中的应用MATLAB作为一个功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和加密算法库，非常适合用于可逆信息隐藏的实现。
利用MATLAB，可以方便地对图像进行处理、隐藏信息，并且提供了丰富的工具函数，能够直观地展示信息隐藏的效果。
4. 可逆信息隐藏HS算法在MATLAB中的实现通过MATLAB可以很方便地实现可逆信息隐藏HS算法。
需要对载体图像进行预处理，以便后续信息的隐藏。
利用HS算法将需要隐藏的信息写入到载体图像中，并对隐藏的信息进行加密处理。
在需要提取信息时，通过对载体图像的处理和对修改后的载体图像进行比对，可以成功地提取出隐藏的信息。
5. 代码示例以下是一个简单的MATLAB代码示例，演示了如何使用HS算法实现可逆信息隐藏：```matlab读取载体图像carrier_image = imread('carrier.png');进行预处理processed_image = preprocess(carrier_image);隐藏信息hidden_image = HS_algorithm(processed_image,'hidden_message');提取隐藏的信息extracted_message = extract_hidden_message(hidden_image);显示提取的信息disp(extracted_message);```通过以上代码示例，可以清晰地看到MATLAB如何便捷地实现了可逆信息隐藏HS算法的过程，并成功地提取出隐藏的信息。
matlab数字水印算法及实现和源代码
1.数字作品的知识产权保护----数字作品（如电脑美术、扫描图像、数字音乐、视频、三维动画）的版权保护是当前的热点问题。
由于数字作品的拷贝、修改非常容易，而且可以做到与原作完全相同，所以原创者不得不采用一些严重损害作品质量的办法来加上版权标志，而这种明显可见的标志很容易被篡改。
----“数字水印”利用数据隐藏原理使版权标志不可见或不可听，既不损害原作品，又达到了版权保护的目的。
目前，用于版权保护的数字水印技术已经进入了初步实用化阶段，IBM公司在其“数字图书馆”软件中就提供了数字水印功能，Adobe公司也在其著名的Photoshop软件中集成了Digimarc公司的数字水印插件。
然而实事求是地说，目前市场上的数字水印产品在技术上还不成熟，很容易被破坏或破解，距离真正的实用还有很长的路要走。
2.商务交易中的票据防伪----随着高质量图像输入输出设备的发展，特别是精度超过 1200dpi 的彩色喷墨、激光打印机和高精度彩色复印机的出现，使得货币、支票以及其他票据的伪造变得更加容易。
----另一方面，在从传统商务向电子商务转化的过程中，会出现大量过度性的电子文件，如各种纸质票据的扫描图像等。
即使在网络安全技术成熟以后，各种电子票据也还需要一些非密码的认证方式。
数字水印技术可以为各种票据提供不可见的认证标志，从而大大增加了伪造的难度。
3.证件真伪鉴别----信息隐藏技术可以应用的范围很广，作为证件来讲，每个人需要不只一个证件，证明个人身份的有：身份证、护照、驾驶证、出入证等；证明某种能力的有：各种学历证书、资格证书等。
国内目前在证件防伪领域面临巨大的商机，由于缺少有效的措施，使得“造假”、“买假”、“用假”成风，已经严重地干扰了正常的经济秩序，对国家的形像也有不良影响。
通过水印技术可以确认该证件的真伪，使得该证件无法仿制和复制。
4.声像数据的隐藏标识和篡改提示----数据的标识信息往往比数据本身更具有保密价值，如遥感图像的拍摄日期、经/纬度等。
基于Matlab的数字水印设计基于空域的水印实现
摘要数字水印(Digital Watermarking)技术是我们生活中经常见到的信息隐藏技术。
它将一些标识信息(即数字水印)直接嵌入数字载体中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统觉察或注意到。
空间数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向，另一类是频率数字水印。
空间数字水印采用最低有效位(LSB)算法,通过修改表示数字图像的颜色或颜色分量的位平面,调整数字图像中感知不重要的像素来表达水印的信息,以达到嵌入水印的目的。
本实验是基于matlab的数字水印设计——基于空域的水印实现。
关键词：信息隐藏技术；空间数字水印； LSB算法；matlab目录1 设计任务与目的 (1)2 MATLAB的简介及应用 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)3 数字水印技术 (2)3.1 数字水印技术的发展 (2)3.2 水印分类 (2)3.3 数字水印的特点 (3)3.4 数字水印技术的基本原理 (4)4 基于LSB的数字水印算法 (5)4.1 LSB算法原理 (5)4.2 LSB算法的实现 (6)4.2.1 水印嵌入算法 (7)4.2.2 水印提取算法 (9)5 MATLAB软件仿真 (11)5.1 仿真结果 (11)5.1.1 水印嵌入仿真 (11)5.1.2 水印提取仿真 (12)5.2 仿真分析 (13)结论 (14)参考文献 (15)基于Matlab的数字水印设计——基于空域的水印实现1 设计任务与目的(1)通过课程设计把自己在大学中所学的知识应用到实践当中。
(2)在课程设计的过程中掌握程序编译及软件设计的基本方法。
(3)深入了解利用Matlab设计基于Matlab的数字水印设计——基于空域的水印实现。
(4)提高自己对于新知识的学习能力及进行实际操作的能力。
(5)锻炼自己通过网络及各种资料解决实际问题的能力。
2 MATLAB的简介及应用2.1 MATLAB简介MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
基于LSB的数字水印算法及MATLAB实现
基于LSB 的数字水印算法及MATLAB 实现加密算法宗岳，王恺山东科技大学 山东，中国 ***************摘要—LSB 是一种简单传统的信息隐藏算法，属于数字水印技术中的一种。
本文首先介绍了LSB 技术的原理和特点，然后讨论了基于LSB 的数字水印算法。
最后利用MATLAB 2010 b2对这一算法的加密过程进行了仿真。
关键词：LSB 数字水印 信息隐藏 MATLABI. 介绍随着计算机应用逐渐广泛、网络技术的迅速发展，使音频、视频等多媒体信息都能以数字形式传输和播放，从而使大规模非授权拷贝成为了可能，而这样会损害音乐、电影、书籍和软件等出版业的发展，为了保护知识产权引发了一个很有意义的研究方向：信息隐藏。
本文首先介绍了了数字水印技术的原理和分类，接着对LSB 算法原理及LSB 算法实现进行了介绍，最后使用MATLAB 对其加密过程进行了仿真。
II. 数字水印技术的基本原理数字水印的主要 目的是将特定的信息加入到需要保护的媒体信息中，加入的信息一般是能够代表媒体信息版权的内容，如公司标志、媒体作者、特定代码等，而且要保证数字水印能够抵抗一定的攻击，而不被轻易的破坏和修改，同时数字水印要能够被提取或者能够被检测到。
数字水印的具体内容、算法、提取或检测过程根据实际应用有不同的要求。
数字水印的嵌入和提取过程如图1，图2所示。
图1 数 字水印的嵌入过程图2 数字水印的提取过程图1是数字水印的嵌入过程，加入密钥可以提高数字水印的隐蔽性、抗攻击性，而并非是必须的。
根据用途不同，，嵌入的水印有些是需要还原的，而有些则只需验证水印的存在性，前者需要数字水印的提取算法，而图2需要数字水印的检测算法，根据具体的水印算法，嵌入或提取的过程可能有所不同。
III. 数字水印的分类数字水印技术可以从不同的角度进行分类，因此有多种分类方法。
按数字水印的特性可分为鲁捧数字水印和脆弱数字水印。
鲁棒数字水印主要用于标识数字媒体信息的版权信息，它要求嵌入的水印能够抵抗对媒体的常规编辑和恶意攻击，在对媒体进行如：裁剪、旋转、缩放、压缩的变换后水印信息不受到较大损害。
小波变换的数字水印算法及其matlab实现
小波变换的数字水印算法及其matlab实现1. 概述数字水印技术是信息安全领域的重要研究方向之一，在数字水印技术中，小波变换被广泛应用于数字图像的隐写和水印嵌入。
小波变换是一种时域和频域综合分析的数学工具，它具有多分辨率分析的特点，因此适用于数字水印的隐藏和提取。
2. 小波变换的数字水印算法小波变换的数字水印算法包括水印嵌入和水印提取两个部分。
在水印嵌入部分，首先将原始图像进行小波变换，然后将水印信息嵌入到小波系数中，最后进行逆小波变换得到带有水印的图像。
在水印提取部分，首先对带有水印的图像进行小波变换，然后提取小波系数中的水印信息，最后还原出原始的水印信息。
3. 小波变换的数字水印算法的matlab实现假设我们要对一幅图像进行数字水印嵌入和提取，我们可以使用matlab工具进行实现。
我们可以利用matlab中的小波变换函数对图像进行小波变换，得到小波系数。
我们可以将水印信息以一定的规则嵌入到小波系数中，得到带有水印的小波系数。
利用matlab中的逆小波变换函数将带有水印的小波系数还原成具有水印的图像。
在水印提取部分，我们同样可以利用matlab中的小波变换函数对带有水印的图像进行小波变换，得到小波系数，然后提取出小波系数中的水印信息，最后还原出原始的水印信息。
4. 结论小波变换的数字水印算法是一种具有较高安全性和鲁棒性的数字水印算法，它广泛应用于数字图像的隐写和水印嵌入中。
利用matlab工具实现小波变换的数字水印算法不仅可以加快开发的速度，还可以便于算法的验证和分析。
希望本文可以对小波变换的数字水印算法及其matlab实现有所帮助。
5. 参考文献[1] Cox I J, Miller M L, Bloom J A, et al. Digital Watermarking: Princi-ples Practices. Morgan Kaufmann,2001.[2] 刘昆, 李煜,王裴,等.一种新的基于小波变换的数字图像不可见水印算法[J].计算机应用与软件,2005,22(6):42-44.数字水印技术是一种在数字媒体中隐藏信息的技术，旨在保护作品的版权、完整性、认证及追踪，同时又不会对原始媒体造成太大的修改，因此在当前的数字化信息传输和存储领域具有广泛的应用。
Matlab技术数字水印嵌入与提取
Matlab技术数字水印嵌入与提取数字水印技术是一种在数字媒体中嵌入隐藏信息的方法，被广泛应用于版权保护、身份验证和防伪等领域。
Matlab作为一个功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数来实现数字水印的嵌入和提取。
本文将介绍Matlab中数字水印技术的基本原理，并通过实例演示嵌入和提取过程。
一、数字水印的基本原理数字水印技术利用数字信号的统计特性，将水印信息嵌入到原始信号中，形成一个带有隐藏信息的新信号。
在嵌入和提取过程中，必须保证水印对原始信号的影响尽可能小，以保持信号的质量和可辨识度。
数字水印的嵌入过程主要包括以下几个步骤：1. 选择合适的水印信息：水印信息可以是文字、图像、音频等形式，需要根据应用需求进行选取。
2. 将水印信息与原始信号进行编码和调制：通过编码和调制技术，将水印信息嵌入到原始信号的特定位置，使其与原始信号融为一体。
3. 保证水印的安全性：为了抵抗攻击和伪造，需要对水印进行加密和鲁棒性处理，以保证水印的可靠性和可提取性。
数字水印的提取过程主要包括以下几个步骤：1. 对带水印信号进行预处理：包括噪声滤波、增强对比度等，以提高水印的可提取性。
2. 提取水印信息：通过解调和解码技术，从带水印信号中还原出水印信息。
3. 验证水印的完整性和准确性：对提取出的水印进行验证和比对，以确定提取的水印是否与原始水印一致。
二、Matlab实现数字水印嵌入与提取Matlab提供了强大的图像处理工具箱和信号处理工具箱，可以方便地实现数字水印的嵌入和提取。
以下将以图像水印为例，介绍Matlab中数字水印的嵌入和提取过程。
1. 数字水印的嵌入a. 选择水印图像和原始图像：从计算机中选择一张水印图像和一张原始图像，作为嵌入水印的输入。
b. 对原始图像进行预处理：包括图像的大小调整、对比度增强等操作，以提高水印的嵌入效果。
c. 对水印图像进行处理：通过调整水印图像的大小和位置，使其适应于原始图像的特定区域。
信息隐藏与数字水印实验教程课程设计
信息隐藏与数字水印实验教程课程设计课程设计简介信息隐藏和数字水印是一类在数字媒体内容中嵌入一些“隐蔽”的信息的可逆技术，其中信息隐藏以隐藏为目标，数字水印以鉴别为目标。
本课程设计是一款针对信息隐藏和数字水印技术的实验教程，旨在让学生了解信息隐藏和数字水印的基本概念、算法流程及实验操作。
实验教程实验1：LSB信息隐藏LSB信息隐藏是一种较为简单的信息隐藏技术，利用了图像或音频信号中的最低有效位（LSB）来储存信息。
本实验将让学生了解LSB信息隐藏的基本思路和实现流程。
实验步骤：1.安装Python编程环境和必要的库（numpy、pillow等）；2.编写Python代码实现将信息隐藏到图像中的最低有效位；3.对图像进行解密，将隐藏的信息提取出来并显示。
实验要求：1.能够了解LSB信息隐藏的原理；2.能够独立完成Python代码的编写和调试；3.能够对嵌入信息后的图像进行正确解密。
实验2：DCT数字水印DCT数字水印是一种在频域中实现数字水印嵌入到图像或视频信号中的可逆算法，其中DCT（离散余弦变换）是一种常见的频域转换方式。
本实验将让学生了解DCT数字水印的基本原理和实现方法。
实验步骤：1.安装MATLAB编程环境和必要的工具箱（image processing等）；2.编写MATLAB代码实现将数字水印嵌入图像中的DCT系数；3.对嵌入数字水印后的图像进行攻击，如JPEG压缩、调整亮度等；4.对加入攻击后的图像进行解密，将数字水印提取出来并验证。
实验要求：1.能够了解DCT数字水印的基本原理；2.能够独立完成MATLAB代码的编写和调试；3.能够对加入攻击后的图像进行正确解密和验证。
实验结论通过本次课程设计，学生能够了解信息隐藏和数字水印的基本概念，并通过实验了解LSB信息隐藏和DCT数字水印的基本算法和实现方式。
同时，学生也能够了解到数字水印的鲁棒性和对攻击的抵抗能力，以及对数字媒体内容可信度的提升。
基于MATLAB数字水印系统设计
• 4．按内容划分
• 按数字水印的内容可以将水印划分为有意义水印 和无意义水印。有意义水印是指水印本身也是某 个数字图像（如商标图像）或数字音频片段的编 码；无意义水印则只对应于一个序列号。有意义 水印的优势在于，如果由于受到攻击或其他原因 致使解码后的水印破损，人们仍然可以通过视觉 观察确认是否有水印。但对于无意义水印来说， 如果解码后的水印序列有若干码元错误，则只能 通过统计决策来确定信号中是否含有水印。
• 2)通用性：比较好水印算法大多都实用于多类媒 体格式与文件格式。通用性在特定程度上也代表 易用性。
• 3)计算效率高：在软件和硬件方面，水印算法也 应该能被有效的实现。需要特别注意的是，在分 布式网络上的多媒体数据监视方面，水印检测算 法的能够快速完成。
2.2数字水印技术的分类
• 数字水印的分类方法有很多种，不同的出发点导 致了不同的分类，他们之间既有联系又有区别， 本文主要介绍按水印的嵌入域划分。
•
II=II+1;
•
end
•
end
•
end
• end
•
%分块DCT反变换
• watermarked_image(y:y+blocksize-
1,x:x+blocksize-1)=idct2(dct_block);
1)*8:j*8),(1+(i-1)*8):i*8)));
•
fc(xx)=1/64*sum(sum((cover_object((1+(j-
1)*8:j*8),(1+(i-1)*8):i*8)-pjhd(xx)).^2));
•
xx=xx+1;
• end
• end
matlab 基于奇异值分解的数字水印算法
基于奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的数字水印算法是一种常用的信息隐藏技术，它通过在原始载体数据（如图像、音频或视频）中嵌入秘密信息（即水印）来实现数据的版权保护和完整性验证。
SVD 是一种强大的矩阵分解技术，可以用于提取和修改图像的关键特征，从而实现水印的嵌入和提取。
以下是一个基于SVD 的简单数字水印算法的基本步骤，以及如何在MATLAB 中实现它：步骤1：选择载体图像和水印信息•载体图像：选择一张用于嵌入水印的图像。
•水印信息：可以是文本、二值图像或灰度图像等。
步骤2：对载体图像进行奇异值分解•使用MATLAB 的svd函数对载体图像的某个重要部分（如DCT 或小波变换的系数矩阵）进行奇异值分解。
步骤3：嵌入水印信息•修改分解得到的奇异值矩阵中的某些值，以嵌入水印信息。
通常，可以选择修改较小的奇异值，以减少对原始图像视觉质量的影响。
步骤4：重构图像•使用修改后的奇异值矩阵和原始的左右奇异向量矩阵重构图像。
步骤5：提取水印信息•当需要验证图像版权或提取水印时，再次对嵌入水印后的图像进行奇异值分解，并从分解得到的奇异值矩阵中提取出水印信息。
MATLAB 示例代码以下是一个简化的MATLAB 示例代码，展示了如何在图像中嵌入和提取基于SVD 的水印：matlab% 读取载体图像和水印图像carrier_image = imread('carrier.png');watermark_image = imread('watermark.png');% 将图像转换为灰度图像（如果需要）if size(carrier_image, 3) == 3carrier_image = rgb2gray(carrier_image);endif size(watermark_image, 3) == 3watermark_image = rgb2gray(watermark_image);end% 对载体图像进行奇异值分解A = double(carrier_image); % 将图像转换为双精度矩阵[U, S, V] = svd(A); % 进行奇异值分解% 嵌入水印信息（简化示例）% 假设水印是一个简单的二值矩阵，且其大小远小于载体图像watermark_vector = double(watermark_image(:)); % 将水印图像转换为一维向量% 选择要修改的奇异值的位置（这里简单选择第一个非零奇异值）idx = find(S > 0, 1);S(idx) = S(idx) + sum(watermark_vector); % 修改奇异值以嵌入水印% 重构图像watermarked_image = U * diag(S) * V'; % 使用修改后的奇异值重构图像watermarked_image = uint8(watermarked_image); % 转换回 uint8 格式以显示和保存imshow(watermarked_image); % 显示嵌入水印后的图像% 提取水印信息（简化示例）% 重新进行奇异值分解以提取水印[U_ext, S_ext, V_ext] = svd(double(watermarked_image));% 从修改的奇异值中提取水印信息extracted_watermark_value = S_ext(idx) - S(idx); % 减去原始奇异值以得到水印信息extracted_watermark_vector = round(extracted_watermark_value /length(watermark_vector)); % 将水印值转换回水印向量extracted_watermark_image = reshape(extracted_watermark_vector,size(watermark_image)); % 将水印向量重塑为图像大小imshow(extracted_watermark_image, []); % 显示提取的水印图像请注意，这个示例代码是非常简化的，并且可能不适用于所有情况。
数字水印技术LSB算法MATLAB源代码
close allclear all;% save start timestart_time=cputime;% read in the cover objectfile_name='E:\Phd\My Paper\Second paper -- Experiment\Experiment\Cover and Secretlmage\le na.bmp：[cover_object,map]=imread(file _n ame);% read in the secret imagefile_name='E:\Phd\My Paper\Second paper -- Experiment\Experiment\Cover and SecretImage\hat.bmp';[secret,map1]=imread(file_ name);secret仁secret;% convert to double for n ormalizatio n, the n back aga insecret=double(secret);secret=fix(secret./2); %rounds the eleme nts of A toward zero, result ing in an array of in tegers secret=uin t8(secret);% determ ine size of cover objectMc=size(cover_object,1); %HeightNc=size(cover_object,2); %Width% determ ine size of secret objectMm=size(secret,1); %HeightNm=size(secret,2); %Width% title the secret object out to cover object size to gen erate watermarkfor ii = 1:Mcfor jj = 1:Ncif (secret(ii,jj)>75)watermark(ii,jj)=255;elsewatermark(ii,jj)=0;endendend% now we set the lsb of cover_object(ii,jj) to the value of watermark(ii,jj)watermarked_image=cover_object;for ii = 1:Mcfor jj = 1:Ncif (watermark(ii,jj)==O)watermarked 」m age(ii,jj)=bitset(watermarked 」m age(ii,jj),1,0);%Set bit certa in positi onelsewatermarked 」m age(ii,jj)=bitset(watermarked 」m age(ii,jj),1,1); %Set bit certa in positi onendendend% write the watermarked image out to a fileimwrite(watermarked 」mage,'lsb_watermarked.bmp','bmp');%==================================Extracti on===========================% determ ine size of watermarked imageMw=size(watermarked 」mage,1); %HeightNw=size(watermarked 」mage,2); %Width% use lsb of watermarked image to recover watermarkfor ii = 1:Mwfor jj = 1:NwRecoveryWatermark(ii,jj)=bitget(watermarked 」m age(ii,jj),1);endend% scale the recovered watermarkRecoveryWatermark=2*double(RecoveryWatermark);%====================================================================%===========================SharpAttack================= SharpedWatermarkImage = watermarked 」m age;H = fspecial('u nsharp',0.001); %the alpha from 0.005 to 0.1 20 numberssharpImage = imfilter(SharpedWatermarklmage,H,'replicate');figure(6);colormap(gray(256));imshow(sharpImage); atattitle('sharp Image');imwrite(sharplmage, gray(256), 'sharplmage.bmp');% determ ine size of watermarked imageMSw=size(sharpImage,1); %HeightNSw=size(sharplmage,2); %Width% use lsb of watermarked image to recover watermarkfor ii = 1:MSwfor jj = 1:NSwRecoverySharpWatermark(ii,jj)=bitget(abs(sharplmage(ii,jj)),1);endend% scale the recovered watermarkRecoverySharpWatermark=2*double(RecoverySharpWatermark);psn rSharp = psn r(RecoveryWatermark, RecoverySharpWatermark)figure(7);colormap(gray(256));imshow(RecoverySharpWatermark,[])title('RecoverySharpWatermark');%====================================================================%%%===========================Gaussia n Blur=================Gaussia nBlurWatermarkedlmage = watermarked_image;H = fspecial('gaussian',size(GaussianBlurWatermarkedlmage),0.035); %the alpha from 0.005 to 0.1 20 numbersGaussia nBlurlmage = imfilter(Gaussia nBlurWatermarkedlmage,H,'replicate');figure(8);colormap(gray(256));imshow(Gaussia nBlurlmage』)title('Gaussia n Blur Image');imwrite(Gaussia nBlurlmage, gray(256), 'Gaussia nBlurlmage.bmp');% determ ine size of watermarked imageMSw=size(Gaussia nBlurlmage,1); %HeightNSw=size(Gaussia nBlurlmage,2); %Width% use lsb of watermarked image to recover watermarkfor ii = 1:MSwfor jj = 1:NSwRecoveryGaussia nBlurWatermark(ii,jj)=bitget(Gaussia nBlurlmage(ii,jj),1);end end% scale the recovered watermarkRecoveryGaussia nBlurWatermark=2*double(RecoveryGaussia nBlurWatermark);psn rBlur = psn r(RecoveryWatermark, RecoveryGaussia nBlurWatermark) figure(9);colormap(gray(256));imshow(RecoveryGaussia nBlurWatermark』) title('RecoveryGaussia nWatermark');% %% %===========================================================% %HistogramhistogramWatermarkedlmage = watermarked」m age;histogramimage = histeq(watermarked_image,10); % from 10 to 200 figure(10);colormap(gray(256));image(histogramimage);title('histogramimage Image');imwrite(histogramimage, gray(256), 'histogramimage.bmp');MSw=size(histogramlmage,1); %HeightNSw=size(histogramlmage,2); %Width% use lsb of watermarked image to recover watermarkfor ii = 1:MSwfor jj = 1:NSwRecoveryHistogramWatermarked(ii,jj)=bitget(histogramlmage(ii,jj),1); endend% scale the recovered watermarkRecoveryHistogramWatermarked=2*double(RecoveryHistogramWatermarked); psn rHistorgram = psn r(RecoveryWatermark, RecoveryHistogramWatermarked) figure(11);colormap(gray(256));imshow(RecoveryHistogramWatermarked,[]) title('RecoveryHistogramWatermarked');%%%% %==========================Noise=============================NoiseWatermarked = watermarked_image;Noiseimage = imno ise(NoiseWatermarked,'gaussia n',0.001);figure(12);colormap(gray(256));imshow(NoiseImage);title(' no iselmage');imwrite(Noiselmage, gray(256), 'no iselmage.bmp');MSw=size(Noiselmage,1); %HeightNSw=size(Noiselmage,2); %Width% use lsb of watermarked image to recover watermarkfor ii = 1:MSwfor jj = 1:NSwRecoveryNoiseWatermarked(ii,jj)=bitget(Noiselmage(ii,jj),1);endend% scale the recovered watermarkRecoveryNoiseWatermarked=2*double(RecoveryNoiseWatermarked);psn rNoise = psn r(RecoveryWatermark, RecoveryNoiseWatermarked)figure(13);colormap(gray(256));imshow(RecoveryNoiseWatermarked,[]) title('RecoveryNoiseWatermarked'); %%===================================================================% display process ing time elapsed_time=cputime-start_time,。
基于matlab的隐写术代码
基于matlab的隐写术代码隐写术是一种将信息隐藏在其他媒介中的技术，它可以用于保护敏感信息的安全传输。
在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写一个简单的隐写术代码。
首先，我们需要了解隐写术的基本原理。
隐写术的核心思想是将要隐藏的信息嵌入到一个载体中，使得外观上看不出任何痕迹。
在本例中，我们将使用一张图片作为载体，并将一段文本信息隐藏在其中。
首先，我们需要加载图片和文本信息。
在MATLAB中，可以使用imread函数加载图片，使用fopen和fread函数加载文本信息。
加载完成后，我们可以使用imshow函数显示图片，以确保载体和信息都已正确加载。
接下来，我们需要将文本信息转换为二进制形式。
在MATLAB中，可以使用dec2bin函数将十进制数转换为二进制数。
我们将每个字符的ASCII码转换为8位的二进制数，并将所有字符的二进制数连接起来，形成一个长的二进制字符串。
然后，我们需要将二进制信息嵌入到图片中。
在MATLAB中，可以使用imwrite函数将图片保存为新的文件。
我们可以通过修改图片的像素值来嵌入信息。
具体来说，我们可以将二进制信息的每一位嵌入到图片的RGB通道的最低有效位中。
这样，即使修改了像素值，人眼也很难察觉到变化。
最后，我们需要提取隐藏在图片中的信息。
在MATLAB中，可以使用imread函数加载修改后的图片。
然后，我们可以通过读取每个像素的RGB通道的最低有效位，提取出隐藏的二进制信息。
最后，我们可以使用bin2dec函数将二进制数转换为十进制数，并使用char函数将十进制数转换为字符。
通过以上步骤，我们就可以实现一个简单的基于MATLAB的隐写术代码。
当然，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑更多的因素，如加密算法、嵌入容量等。
但是，通过这个例子，我们可以了解到隐写术的基本原理和MATLAB的应用。
总结起来，基于MATLAB的隐写术代码可以通过加载图片和文本信息、将文本信息转换为二进制形式、将二进制信息嵌入到图片中、提取隐藏的信息等步骤实现。
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Matlab 编程
2013年10月10日
陈真勇
北京航空航天大学计算机学院
先进计算机应用技术教育部工程研究中心
2014-6-242
Matlab 编程工具介绍
•概况
MATLAB 是矩阵实验室（Matrix
Laboratory ）之意。
除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB 的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB 来解算问题要比用C 、FORTRAN 等语言完成相同的事情简捷得多。
2014-6-243
Matlab 编程工具介绍
•历史背景
在70年代中期,Cleve Moler 博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK 和LINPACK 的FORTRAN 子程序库。
EISPACK 是特征值求解的FORTRAN 程序库，LINPACK 是解线性方程的程序库。
在当时，这两个程序库代表矩阵运算的最高水平。
2014-6-244Matlab 编程工具介绍
•历史背景
到70年代后期,身为美国New Mexico 大学计算机系系主任的Cleve Moler ，在给学生讲授线性代数课程时，想教学生使用EISPACK 和LINPACK 程序库，但他发现学生用FORTRAN 编写接口程序很费时间，于是他开始自己动手，利用业余时间为学生编写
EISPACK 和LINPACK 的接口程序。
Cleve Moler 给这个接口程序取名为MATLAB ，该名为矩阵(matrix)和实验室(Laboratory)两个英文单词的前三个字母的组合。
在以后的数年里,MATLAB 在多所大学里作为教学辅助软件使用，并作为面向大众的免费软件广为流传。
2014-6-245
Matlab 编程工具介绍
•历史背景
1983年春天，Cleve Moler 到Standford 大学讲学，MATLAB 深深地吸引了工程师John Little.John Little 敏锐地觉察到MATLAB 在工程领域的广阔前景。
同年，他和Cleve Moler ，Steve Bangert 一起，用C 语言开发了第二代专业版。
这一代的MATLAB 语言同时具备了数值计算和数据图示化的功能。
1984年，Cleve Moler 和John Little 成立了Math Works 公司，正式把MATLAB 推向市场，并继续进行MATLAB 的研究和开发。
2014-6-246
Matlab 的使用
•command window
•editor
•path
•preferences
•help
•lookfor
•whos
•clear
2014-6-247
Matlab 的编程
•.m 文件
•变量
•global
•语句
•if, ==, <, >, <=, >=, or ~=
•for, while
•function
•zeros, ones, diag, inv
•rand, randn
•clock, now, cputime
•注意：区分大小写
2014-6-248
Matlab 的画图功能
•figure
•plot
•hold on
•plot3, plot31.m
•直方图, hist
•极坐标图, polar, polar1.m
•扇形图, pie, pie1.m, pie2.m •load, fa01.txt
2014-6-249
例子
•waterfalldemo.m
•Meshdemo.m
•geom_attack.m
2014-6-2410图像分析与处理
•I=imread(‘cover.bmp’);
•直方图imhist
•对比度增强imadjust
•RGB1 = imread('football.jpg');
•RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);
•imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2);
Matlab 编程2013年10月10日陈真勇
chzhyong@ 北京航空航天大学计算机学院先进计算机应用技术教育部工程研究中心。