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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