数字水印技术中的psnr指
时间: 2023-10-29 18:07:23 浏览: 38
PSNR 是峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio)的缩写,是数字图像处理中用来评价图像质量的一种指标。在数字水印技术中,PSNR 通常用来衡量数字水印嵌入和提取的性能,即数字水印的鲁棒性。
PSNR 的计算公式为:PSNR = 10 * log10(255^2 / MSE),其中 MSE 是均方误差(Mean Squared Error),是原始图像与加入数字水印后的图像之间像素值差的平方和的平均值。PSNR 的单位是分贝(dB),数值越大表示图像质量越好,也就是数字水印的鲁棒性越好。
PSNR 作为一种常用的图像质量评价指标,具有简单、直观、易于计算等优点,但也有一些不足之处,例如无法反映人眼感知的图像质量、对图像失真类型有一定的限制等等。因此,在数字水印技术中,PSNR 通常结合其他指标一起使用,综合评价数字水印系统的性能。
相关问题
基于matlab的数字水印系统代码
以下是一个基于 MATLAB 的数字水印系统代码示例:
1. 首先生成一张需要嵌入水印的图像:
```
I = imread('image.jpg'); % 读入图像
imshow(I); % 显示图像
```
2. 生成一段随机的水印序列:
```
watermark = randi([0,1],1,100); % 生成100位的随机水印序列
```
3. 将水印序列嵌入到图像中:
```
watermarked_I = im2double(I); % 将图像转换为 double 类型
alpha = 0.01; % 水印强度
for i = 1:length(watermark)
if watermark(i) == 1
watermarked_I(i) = watermarked_I(i) + alpha;
else
watermarked_I(i) = watermarked_I(i) - alpha;
end
end
```
4. 提取嵌入在图像中的水印:
```
extracted_watermark = zeros(1,length(watermark));
for i = 1:length(watermark)
if watermarked_I(i) > I(i)
extracted_watermark(i) = 1;
else
extracted_watermark(i) = 0;
end
end
```
5. 计算嵌入水印前后的峰值信噪比(PSNR):
```
PSNR = psnr(watermarked_I,I); % 计算嵌入水印后的 PSNR
PSNR_orig = psnr(I,I); % 计算原始图像的 PSNR
```
注意:这只是一个简单的数字水印系统示例,实际应用中还需要考虑更多的因素,例如水印的鲁棒性、图像压缩等。
自适应的图像数字水印算法Python
以下是一个基于Python的自适应图像数字水印算法的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义图像块大小和水印长度
block_size = 8
watermark_len = 32
# 读入原始图像和水印
img = cv2.imread('lena.png')
watermark = np.random.randint(0, 2, watermark_len)
# 对原始图像进行分块
h, w, c = img.shape
blocks_h = h // block_size
blocks_w = w // block_size
blocks_num = blocks_h * blocks_w
img_blocks = np.zeros((blocks_num, block_size, block_size, c), dtype=np.uint8)
for i in range(blocks_h):
for j in range(blocks_w):
img_blocks[i * blocks_w + j] = img[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size]
# 对每个图像块进行变换和嵌入
for i in range(blocks_num):
block = img_blocks[i].astype(np.float32)
# 进行DCT变换
block_dct = cv2.dct(block)
# 获取变换系数的均值和标准差
mean = np.mean(block_dct)
std = np.std(block_dct)
# 确定最佳嵌入位置
max_psnr = 0
best_pos = 0
for pos in range(block_size * block_size - watermark_len):
# 嵌入水印
block_dct_copy = block_dct.copy().reshape((-1,))
block_dct_copy[pos:pos + watermark_len] += (2 * watermark - 1) * std
block_dct_copy[block_dct_copy < mean] = mean
block_dct_copy[block_dct_copy > 255] = 255
# 反变换得到水印图像块
block_watermark = cv2.idct(block_dct_copy.reshape((block_size, block_size)))
block_watermark = np.round(block_watermark).astype(np.uint8)
# 计算PSNR
psnr = cv2.PSNR(block, block_watermark)
if psnr > max_psnr:
max_psnr = psnr
best_pos = pos
# 嵌入水印
block_dct_copy = block_dct.copy().reshape((-1,))
block_dct_copy[best_pos:best_pos + watermark_len] += (2 * watermark - 1) * std
block_dct_copy[block_dct_copy < mean] = mean
block_dct_copy[block_dct_copy > 255] = 255
# 反变换得到含有水印的图像块
img_blocks[i] = cv2.idct(block_dct_copy.reshape((block_size, block_size))).astype(np.uint8)
# 合并图像块得到含有水印的图像
img_watermark = np.zeros((h, w, c), dtype=np.uint8)
for i in range(blocks_h):
for j in range(blocks_w):
img_watermark[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size] = img_blocks[i * blocks_w + j]
# 显示原始图像和含水印的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Watermarked Image', img_watermark)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例代码实现了一个简单的自适应图像数字水印算法,对每个图像块进行DCT变换,并根据变换系数的均值和标准差确定最佳嵌入位置。水印嵌入过程中使用了随机的二进制水印,并且只嵌入了32个比特。在实际应用中,可以根据需要调整水印长度和嵌入位置的确定方法。