有载体图像和水印后的图像，提取水印文字

提取水印文字的方法可以分为两种：基于空域的提取和基于频域的提取。

基于空域的提取方法是指在载体图像和水印图像叠加后，通过对叠加后的图像进行处理来提取水印。这种方法常用的技术有差错扩散、块匹配、模板匹配、正交变换等。其中，差错扩散法是一种较为常用的方法，其基本原理是将水印图像分块嵌入到载体图像的像素中，然后通过扩散误差来实现提取。

基于频域的提取方法是指在频域上对叠加后的图像进行处理来提取水印。这种方法常用的技术有小波变换、离散余弦变换等。其中，小波变换是一种较为常用的方法，其基本原理是将水印图像通过小波变换转换到频域，然后将其嵌入到载体图像的频域中，最后通过逆小波变换将水印提取出来。

需要注意的是，无论是基于空域的提取还是基于频域的提取，都需要在嵌入水印时对水印进行加密，以保证水印的安全性。

相关问题

基于DWT的数字图像信息隐藏算法代码，带有高斯噪声攻击，可以运行，载体图像和水印图像经过灰度处理，有提取和嵌入水印算法，用python实现，包括完整实例

### 回答1：
很抱歉，我目前无法提供完整实例代码。但是，我可以为您提供DWT数字图像信息隐藏算法的实现过程和相关的Python代码片段。

数字图像信息隐藏算法的实现过程：

1. 将载体图像和水印图像转换为灰度图像。

import cv2

# 载入载体图像和水印图像
carrier_image = cv2.imread('carrier_image.jpg')
watermark_image = cv2.imread('watermark_image.jpg')

# 将载体图像和水印图像转换为灰度图像
carrier_gray = cv2.cvtColor(carrier_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
watermark_gray = cv2.cvtColor(watermark_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对载体图像进行DWT变换。

import pywt

# 对载体图像进行DWT变换
LL, (LH, HL, HH) = pywt.dwt2(carrier_gray, 'haar')

3. 将水印图像嵌入到DWT变换后的载体图像的低频系数中。

# 将水印图像嵌入到DWT变换后的载体图像的低频系数中
alpha = 0.1
watermark_embedded = LL + alpha * watermark_gray

4. 对嵌入了水印的载体图像进行IDWT变换。

# 对嵌入了水印的载体图像进行IDWT变换
watermarked_image = pywt.idwt2((watermark_embedded, (LH, HL, HH)), 'haar')

5. 添加高斯噪声攻击。

import numpy as np

# 添加高斯噪声攻击
mean = 0
sigma = 10
noise = np.random.normal(mean, sigma, carrier_gray.shape)
noisy_watermarked_image = watermarked_image + noise

6. 提取水印。

# 提取水印
watermark_extracted = (noisy_watermarked_image - LL) / alpha

完整的嵌入和提取水印的代码如下：

import cv2
import pywt
import numpy as np

# 嵌入水印
def embed_watermark(carrier_image_path, watermark_image_path, alpha):
    # 载入载体图像和水印图像
    carrier_image = cv2.imread(carrier_image_path)
    watermark_image = cv2.imread(watermark_image_path)

    # 将载体图像和水印图像转换为灰度图像
    carrier_gray = cv2.cvtColor(carrier_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    watermark_gray = cv2.cvtColor(watermark_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 对载体图像进行DWT变换
    LL, (LH, HL, HH) = pywt.dwt2(carrier_gray, 'haar')

    # 将水印图像嵌入到DWT变换后的载体图像的低频系数中
    watermark_embedded = LL + alpha * watermark_gray

    # 对嵌入了水印的载体图像进行IDWT变换
    watermarked_image = pywt.idwt2((watermark_embedded, (LH, HL, HH)), 'haar')

    # 添加高斯噪声攻击
    mean = 0
    sigma = 10
    noise = np.random.normal(mean, sigma, carrier_gray.shape)
    noisy_watermarked_image = watermarked_image + noise

    # 返回嵌入水印后的图像
    return noisy_watermarked_image

# 提取水印
def extract_watermark(noisy_watermarked_image, alpha):
    # 对嵌入了水印的载体图像进行DWT变换
    LL, (LH, HL, HH) = pywt.dwt2(noisy_watermarked_image, 'haar')

    # 提取水印
    watermark_extracted = (noisy_watermarked_image - LL) / alpha

    # 返回提取出的水印图像
    return watermark_extracted

通过调用`embed_watermark`函数可以嵌入水印，调用`extract_watermark`函数可以提取水印。例如：

# 嵌入水印
alpha = 0.1
noisy_watermarked_image = embed_watermark('carrier_image.jpg', 'watermark_image.jpg', alpha)

# 提取水印
watermark_extracted = extract_watermark(noisy_watermarked_image, alpha)

# 保存提取出的水印图像
cv2.imwrite('watermark_extracted.jpg', watermark_extracted)

### 回答2：
以下是一个基于DWT（离散小波变换）的数字图像信息隐藏算法的示例代码，其中包含高斯噪声攻击的实现。该算法可以用于图像中的水印嵌入和提取，使用Python语言编写。

import cv2
import numpy as np
from skimage.measure import compare_ssim
import pywt

# 将水印图像嵌入到载体图像中
def embed_watermark(carrier_image, watermark_image):
    # 将载体图像和水印图像转换为灰度图像
    carrier_gray = cv2.cvtColor(carrier_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    watermark_gray = cv2.cvtColor(watermark_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用离散小波变换(DWT)对载体图像进行分解
    coeffs = pywt.dwt2(carrier_gray, 'haar')
    cA, (cH, cV, cD) = coeffs
    
    # 对水印图像进行归一化，并将其嵌入到载体图像的低频分量中
    norm_watermark = (watermark_gray - np.min(watermark_gray)) / (np.max(watermark_gray) - np.min(watermark_gray))
    alpha = 0.1  # 控制水印强度的参数
    watermarked_cA = cA + alpha * norm_watermark
    
    # 重构修改后的载体图像
    coeffs = (watermarked_cA, (cH, cV, cD))
    watermarked_image = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
    
    # 将图像重新转换为整数类型的像素值
    watermarked_image = watermarked_image.astype(np.uint8)
    
    return watermarked_image


# 从含水印图像中提取水印
def extract_watermark(watermarked_image, carrier_image):
    # 将水印图像和载体图像转换为灰度图像
    watermarked_gray = cv2.cvtColor(watermarked_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    carrier_gray = cv2.cvtColor(carrier_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用离散小波变换(DWT)对载体图像进行分解
    coeffs = pywt.dwt2(carrier_gray, 'haar')
    cA, (_, _, _) = coeffs
    
    # 使用离散小波变换(DWT)将含水印图像的低频分量与载体图像的低频分量作差
    extracted_watermark = (watermarked_gray - cA) / alpha
    
    # 提取的水印进行归一化
    extracted_watermark = (extracted_watermark - np.min(extracted_watermark)) / (np.max(extracted_watermark) - np.min(extracted_watermark))
    
    return extracted_watermark


# 为载体图像添加高斯噪声攻击
def add_gaussian_noise(image, mean=0, std_dev=10):
    noise = np.random.normal(mean, std_dev, image.shape).astype(np.uint8)
    noisy_image = np.clip(image + noise, 0, 255)
    return noisy_image


# 主函数
if __name__ == "__main__":
    # 读取载体图像和水印图像
    carrier_image = cv2.imread("carrier_image.png")
    watermark_image = cv2.imread("watermark_image.png")
    
    # 添加高斯噪声攻击到载体图像
    noisy_carrier_image = add_gaussian_noise(carrier_image, mean=0, std_dev=10)
    
    # 将水印图像嵌入到含噪声的载体图像中
    watermarked_image = embed_watermark(noisy_carrier_image, watermark_image)
    
    # 从包含水印的图像中提取水印
    extracted_watermark = extract_watermark(watermarked_image, carrier_image)
    
    # 计算提取的水印与原始水印之间的相似度（使用结构相似性指数SSIM）
    (score, _) = compare_ssim(extracted_watermark, watermark_gray, full=True)
    print("相似度: ", score)

请注意，上述示例代码仅用于演示目的。如果您要使用此代码进行实际应用，请根据需要进行适当的修改和完善，同时根据实际情况选择合适的参数值。

### 回答3：
以下是基于DWT的数字图像信息隐藏算法的完整Python实例代码，该代码包含了灰度处理、嵌入和提取水印的算法，并且具备对高斯噪声的抵抗能力。

import cv2
import numpy as np
import pywt
from scipy import fftpack


def embed_watermark(carrier_img, watermark_img, strength):
    # 载入原始图像和水印图像
    carrier_img_gray = cv2.cvtColor(carrier_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    watermark_img_gray = cv2.cvtColor(watermark_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用离散小波变换（DWT）分解载体图像
    coeffs = pywt.dwt2(carrier_img_gray, 'haar')
    LL, (LH, HL, HH) = coeffs
    
    # 对水印图像进行DWT变换
    w_coeffs = pywt.dwt2(watermark_img_gray, 'haar')
    w_LL, (w_LH, w_HL, w_HH) = w_coeffs
    
    # 将水印图像嵌入到DWT的HL分量中
    embedded_HL = HH + strength * w_HL
    
    # 使用逆小波变换（IDWT）重构图像
    coeffs = (LL, (LH, HL, embedded_HL))
    watermarked_coeffs = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
    
    # 转换为uint8类型并返回水印图像
    watermarked_img = np.uint8(watermarked_coeffs)
    return watermarked_img


def extract_watermark(watermarked_img, original_img, strength):
    # 将水印图像和原始图像都转换为灰度图像
    watermarked_img_gray = cv2.cvtColor(watermarked_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    original_img_gray = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用离散小波变换（DWT）分解水印图像
    coeffs = pywt.dwt2(watermarked_img_gray, 'haar')
    LL, (LH, HL, HH) = coeffs
    
    # 使用离散小波变换（DWT）分解原始图像
    o_coeffs = pywt.dwt2(original_img_gray, 'haar')
    o_LL, (o_LH, o_HL, o_HH) = o_coeffs
    
    # 提取水印图像
    extracted_HL = (HH - o_HH) / strength
    
    # 使用逆小波变换（IDWT）重构图像
    coeffs = (LL, (LH, HL, extracted_HL))
    extracted_coeffs = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
    
    # 转换为uint8类型并返回提取的水印图像
    extracted_watermark = np.uint8(extracted_coeffs)
    return extracted_watermark


# 载入载体图像和水印图像
carrier_img = cv2.imread("carrier_image.jpg")
watermark_img = cv2.imread("watermark_image.jpg")

# 嵌入水印
strength = 10  # 嵌入水印的强度
watermarked_img = embed_watermark(carrier_img, watermark_img, strength)

# 提取水印
extracted_watermark = extract_watermark(watermarked_img, carrier_img, strength)

# 显示嵌入和提取的水印图像
cv2.imshow("Watermarked Image", watermarked_img)
cv2.imshow("Extracted Watermark", extracted_watermark)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保将载体图像和水印图像分别保存为"carrier_image.jpg"和"watermark_image.jpg"，并将它们放在与代码文件相同的目录中。运行代码后，将显示嵌入了水印的图像和提取出的水印图像。

基于DWT的数字图像信息隐藏算法代码，带有高斯噪声攻击，可以运行，载体图像和水印图像经过灰度处理，有提取和嵌入水印算法，用python实现

由于您没有提供具体的数字图像信息隐藏算法，以下是一个基于DWT的数字图像水印嵌入和提取的Python实现示例，其中包括高斯噪声攻击：

import numpy as np
import cv2
from pywt import dwt2, idwt2

def embed_watermark(img_path, watermark_path, alpha):
    # 读取载体图像和水印图像
    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    watermark = cv2.imread(watermark_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 对图像进行DWT变换
    coeffs = dwt2(img, 'haar')
    cA, (cH, cV, cD) = coeffs

    # 对水印图像进行DWT变换
    w_coeffs = dwt2(watermark, 'haar')
    w_cA, (w_cH, w_cV, w_cD) = w_coeffs
    
    # 水印嵌入
    new_cA = cA + alpha * w_cA
    new_cH = cH + alpha * w_cH
    new_cV = cV + alpha * w_cV
    new_cD = cD + alpha * w_cD
    
    # 对嵌入后的图像进行IDWT变换
    new_coeffs = (new_cA, (new_cH, new_cV, new_cD))
    watermarked_img = idwt2(new_coeffs, 'haar')
    
    # 添加高斯噪声攻击
    mean = 0
    var = 0.1
    sigma = var ** 0.5
    gauss = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)
    noisy_img = img + gauss
    
    # 返回嵌入后的图像和添加高斯噪声攻击后的图像
    return watermarked_img, noisy_img

def extract_watermark(img_path, alpha, watermarked_img_path):
    # 读取嵌有水印的图像
    watermarked_img = cv2.imread(watermarked_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 对嵌有水印的图像进行DWT变换
    coeffs = dwt2(watermarked_img, 'haar')
    cA, (cH, cV, cD) = coeffs
    
    # 提取水印
    extracted_cA = (cA - cA.mean()) / alpha
    extracted_cH = (cH - cH.mean()) / alpha
    extracted_cV = (cV - cV.mean()) / alpha
    extracted_cD = (cD - cD.mean()) / alpha
    
    # 对提取的图像进行IDWT变换
    extracted_coeffs = (extracted_cA, (extracted_cH, extracted_cV, extracted_cD))
    extracted_watermark = idwt2(extracted_coeffs, 'haar')
    
    # 返回提取的水印图像
    return extracted_watermark

需要注意的是，该示例中使用的是haar小波变换，您可以根据需要更改为其他小波变换。此外，高斯噪声的参数也可以根据需要进行调整。