奇异值水印以及提取python

奇异值水印是一种用于保护数字图像版权的技术。它通过将水印嵌入到原始图像的奇异值矩阵中来实现。这种技术可以提高数字图像的版权保护性能，同时对图像的视觉质量影响较小。

在Python中，可以使用NumPy库来实现奇异值水印的嵌入和提取。以下是一个简单的示例代码，可以用于将水印嵌入到图像中：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载原始图像
img = Image.open('original_img.jpg')
img_array = np.array(img)

# 对图像进行奇异值分解
U, s, V = np.linalg.svd(img_array)

# 定义水印
watermark = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]])

# 将水印嵌入到奇异值矩阵中
s_watermarked = s + 0.01 * watermark * np.max(s)

# 重构图像
img_watermarked = np.dot(U, np.dot(np.diag(s_watermarked), V))
img_watermarked = Image.fromarray(np.uint8(img_watermarked))

# 保存水印图像
img_watermarked.save('watermarked_img.jpg')

上述代码中，我们首先加载原始图像并将其转换为NumPy数组。然后，我们对图像进行奇异值分解，并定义一个水印矩阵。将水印嵌入到奇异值矩阵中，并使用重构图像生成带有水印的图像。最后，我们将带有水印的图像保存到磁盘中。

接下来是提取水印的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载水印图像
img = Image.open('watermarked_img.jpg')
img_array = np.array(img)

# 对图像进行奇异值分解
U, s, V = np.linalg.svd(img_array)

# 提取水印
watermark_extracted = (s - np.max(s)) / 0.01

# 显示水印
print(watermark_extracted)

在上述代码中，我们首先加载带有水印的图像并将其转换为NumPy数组。然后，我们对图像进行奇异值分解，并从奇异值矩阵中提取水印矩阵。最后，我们显示提取的水印矩阵。

需要注意的是，此示例代码仅用于演示目的。实际应用中，需要更复杂的算法和技术来实现更有效的数字图像版权保护。