使用matlab实现自适应水印算法
时间: 2023-09-22 19:06:42 浏览: 90
以下是一种使用Matlab实现自适应水印算法的示例代码:
```
% 加载原始图像和水印图像
img = imread('original_image.jpg');
watermark = imread('watermark_image.png');
% 将水印图像调整为与原始图像相同的大小
watermark = imresize(watermark, [size(img,1), size(img,2)]);
% 将水印图像转换为二进制形式
watermark_binary = im2bw(watermark, 0.5);
% 定义水印嵌入函数
function img_watermarked = embed_watermark(img, watermark_binary, alpha)
% 将原始图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行DCT变换
img_dct = dct2(img_gray);
% 获取DCT系数矩阵的行列数
[rows, cols] = size(img_dct);
% 定义水印嵌入函数
function block = embed_block(block, watermark_block, alpha)
% 计算DCT系数矩阵块的标准差
std_dev = std2(block);
% 如果标准差大于0,则进行水印嵌入
if std_dev > 0
% 将水印块转换为double类型
watermark_block = im2double(watermark_block);
% 计算水印块的平均值
watermark_mean = mean2(watermark_block);
% 计算嵌入强度
beta = alpha * std_dev / watermark_mean;
% 对水印块进行缩放并加上噪声
watermark_block = imresize(watermark_block, [8, 8]);
watermark_block = watermark_block + randn(8, 8) * 0.1;
% 对水印块进行DCT变换
watermark_block_dct = dct2(watermark_block);
% 嵌入水印
block = block + beta * watermark_block_dct;
end
end
% 对DCT系数矩阵进行分块处理
block_size = 8;
for i = 1:block_size:rows
for j = 1:block_size:cols
% 获取当前块的DCT系数矩阵
block = img_dct(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
% 获取当前块的水印二进制矩阵
watermark_block = watermark_binary(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);
% 嵌入水印
block = embed_block(block, watermark_block, alpha);
% 将嵌入后的DCT系数矩阵写回原始DCT系数矩阵
img_dct(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = block;
end
end
% 对嵌入水印后的DCT系数矩阵进行IDCT变换
img_watermarked = idct2(img_dct);
end
% 调用水印嵌入函数
alpha = 0.1;
img_watermarked = embed_watermark(img, watermark_binary, alpha);
% 显示原始图像和嵌入水印后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_watermarked); title('Watermarked Image');
```
该算法的基本思路和前面介绍的Python代码相似,使用DCT变换对原始图像进行变换,并根据DCT系数矩阵的标准差和水印块的平均值计算嵌入强度,然后在一定程度上缩放水印块并加上噪声,最后将嵌入后的DCT系数矩阵进行IDCT变换得到嵌入水印后的图像。通过调整参数alpha的值可以控制嵌入强度。
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