基于DCT的自适应水印算法

时间: 2023-09-10 13:05:59 浏览: 42
以下是一个基于DCT的自适应水印算法的MATLAB代码示例: ```matlab % 读入原始图像 I = imread('lena.png'); % 将图像转换为灰度图像 I_gray = rgb2gray(I); % 对图像进行离散余弦变换 I_dct = dct2(I_gray); % 设置水印信息 watermark = [1 0 1 0 1 0 1 0]; % 水印信息 % 计算DCT系数的统计特性 dct_stats = []; for i = 1:8:size(I_gray,1) for j = 1:8:size(I_gray,2) block = I_dct(i:i+7,j:j+7); if sum(block(:)) > 0 % 避免对DC系数进行嵌入 dct_stats = [dct_stats abs(block(:))]; end end end dct_mean = mean(dct_stats); dct_std = std(dct_stats, 0, 1); % 嵌入水印 alpha = 0.1; % 嵌入强度 I_wm = I_dct; for i = 1:8:size(I_gray,1) for j = 1:8:size(I_gray,2) block = I_dct(i:i+7,j:j+7); if sum(block(:)) > 0 % 避免对DC系数进行嵌入 threshold = alpha * dct_std ./ dct_mean; if watermark(mod(i/8-1,length(watermark))+1) I_wm(i:i+7,j:j+7) = block + threshold .* block; else I_wm(i:i+7,j:j+7) = block - threshold .* block; end end end end % 对含水印图像进行逆离散余弦变换 I_wm = idct2(I_wm); % 显示原始图像和含水印图像 subplot(1, 2, 1), imshow(I_gray), title('Original Image'); subplot(1, 2, 2), imshow(I_wm), title('Watermarked Image'); ``` 该算法的基本思路是首先对原始图像进行离散余弦变换,然后根据DCT系数的统计特性计算嵌入阈值,接着根据水印信息和嵌入阈值进行水印嵌入,最后对含水印图像进行逆离散余弦变换得到最终的水印图像。其中,嵌入强度alpha可以根据实际需要进行调整。

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