基于python的数字图像水印抗攻击
时间: 2023-05-13 09:02:40 浏览: 185
数字图像水印是在数字图像中嵌入信息以证明其真实性或归属权的一种技术。然而,数字图像水印也容易受到攻击,如剪切、旋转、噪声等。为了实现数字图像水印的抗攻击,可以采用基于Python的数字图像水印抗攻击技术。
基于Python的数字图像水印抗攻击技术主要包括以下几个方面:
1. 基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的数字图像水印技术。该方法将水印信息嵌入到原始图像的低频分量中,以保证水印在不影响图像质量的情况下尽可能难以被攻击者检测到。
2. 基于人眼视觉的数字图像水印技术。该方法是根据人眼对图像的不同感知特征来设计数学模型,并将水印嵌入到图像的不同层级的细节信息中。这样,攻击者很难检测到水印信息,同时保持图像的清晰度和鲁棒性。
3. 基于盲水印技术的数字图像水印技术。该方法是指不需要原始图像的图像信息就可以提取出水印信息,从而降低了攻击者获取水印信息的可能性。该技术通常采用一些特殊的加密算法,如数字签名和公共密钥密码体制,来保证水印的秘密性和完整性。
总之,基于Python的数字图像水印抗攻击技术有很多种方法,选择哪种方法取决于具体的应用场景和安全要求。无论使用哪种方法,都需要在不影响图像质量的情况下尽可能增强数字图像水印的抗攻击性,以保证数字图像水印的有效性。
相关问题
自适应图像数字水印算法及性能评估Python
以下是基于Python实现的自适应图像数字水印算法及性能评估:
```python
import cv2
import numpy as np
import math
# 定义图像块大小和水印长度
block_size = 8
watermark_len = 64
# 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()
# 测试水印鲁棒性
img_test = cv2.imread('lena.png')
img_test_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_test_blocks[i * blocks_w + j] = img_test[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size]
# 对每个图像块进行攻击
attack_types = ['resize', 'rotate', 'blur', 'noise']
for attack_type in attack_types:
for i in range(blocks_num):
block = img_test_blocks[i]
# 对图像块进行攻击
if attack_type == 'resize':
block = cv2.resize(block, (block_size + 2, block_size + 2))
block = block[1:-1, 1:-1]
elif attack_type == 'rotate':
angle = np.random.randint(0, 360)
M = cv2.getRotationMatrix2D((block_size / 2, block_size / 2), angle, 1)
block = cv2.warpAffine(block, M, (block_size, block_size))
elif attack_type == 'blur':
block = cv2.GaussianBlur(block, (3, 3), 0)
elif attack_type == 'noise':
noise = np.random.randint(0, 50, size=(block_size, block_size, c))
block = block.astype(np.int16) + noise
block[block < 0] = 0
block[block > 255] = 255
block = block.astype(np.uint8)
# 进行DCT变换
block_dct = cv2.dct(block.astype(np.float32))
# 获取变换系数的均值和标准差
mean = np.mean(block_dct)
std = np.std(block_dct)
# 检测水印
count = 0
for pos in range(block_size * block_size - watermark_len):
# 提取水印
block_dct_copy = block_dct.copy().reshape((-1,))
block_watermark = np.zeros(watermark_len, dtype=np.int32)
for j in range(watermark_len):
if block_dct_copy[pos + j] > mean:
block_watermark[j] = 1
else:
block_watermark[j] = 0
# 判断提取出的水印是否与原始水印相同
if np.array_equal(block_watermark, watermark):
count += 1
# 计算检测正确率
accuracy = count / (block_size * block_size - watermark_len)
print('Attack Type: {}, Accuracy: {:.2f}%'.format(attack_type, accuracy * 100))
# 测试水印容量
img_capacity = cv2.imread('lena.png')
img_capacity_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_capacity_blocks[i * blocks_w + j] = img_capacity[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size]
# 对每个图像块嵌入不同长度的水印
watermark_lens = [16, 32, 64, 128]
for watermark_len in watermark_lens:
capacity = 0
for i in range(blocks_num):
block = img_capacity_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[:watermark_len] - 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)
# 计算水印容量
capacity += watermark_len / (block_size * block_size)
print('Watermark Length: {}, Capacity: {:.2f}%'.format(watermark_len, capacity * 100))
# 测试水印透明性
img_transparency = cv2.imread('lena.png')
img_transparency_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_transparency_blocks[i * blocks_w + j] = img_transparency[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size]
# 对每个图像块进行嵌入
for i in range(blocks_num):
block = img_transparency_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
基于fft数字水印的嵌入提取代码
### 回答1:
基于FFT(快速傅里叶变换)的数字水印嵌入和提取是一种将水印信息嵌入原始信号,并能够从带水印的信号中提取出水印信息的方法。下面将介绍基于FFT的数字水印嵌入和提取的代码。
嵌入代码:
1. 读取原始信号和水印图像(或水印信息)。
2. 对原始信号和水印图像进行离散傅里叶变换,得到频谱信息。
3. 对频谱信息进行水印嵌入操作,例如在频域的某些频率上添加水印信息。
4. 对处理后的频谱信息进行逆傅里叶变换,得到带有水印的信号。
5. 保存带水印的信号。
提取代码:
1. 读取带水印的信号。
2. 对信号进行离散傅里叶变换,得到频谱信息。
3. 提取水印信息,例如读取频域中的某些频率上的数值,并还原为水印信息。
4. 保存提取得到的水印信息。
需要注意的是,以上代码仅为基本的框架,具体的实现细节还需要根据具体的编程语言和库函数进行调整。同时,为了保证水印信息的可靠性和抗攻击性,还需要对频域信息进行预处理和加密等操作。
总之,基于FFT的数字水印的嵌入和提取代码涉及到信号的傅里叶变换、频率域的操作和信号的逆傅里叶变换等步骤。通过这些步骤,可以将水印信息嵌入到原始信号中,并从带水印的信号中提取出水印信息。
### 回答2:
基于FFT数字水印的嵌入提取代码涉及到图像处理和信号处理的知识,以下是一个简单的示例:
嵌入代码(Embedding Code):
1. 导入所需的图像处理和信号处理库
2. 加载原始图像和要嵌入的水印图像
3. 对原始图像和水印图像进行灰度化处理
4. 对原始图像和水印图像进行尺寸调整,使其具有相同的大小
5. 对灰度化的原始图像和水印图像执行FFT(快速傅里叶变换)
6. 将水印图像的频谱嵌入到原始图像的频谱中(一般是将水印图像的幅值谱加到原始图像的相位谱中)
7. 对得到的频谱进行反FFT(快速傅里叶逆变换)
8. 调整反FFT结果的幅值范围和对比度
9. 保存嵌入了水印的图像
提取代码(Extraction Code):
1. 导入所需的图像处理和信号处理库
2. 加载嵌入了水印的图像
3. 对加载的图像进行灰度化处理
4. 对灰度化的图像进行尺寸调整,使其与嵌入水印时的原始图像大小一致
5. 对处理后的图像执行FFT(快速傅里叶变换)
6. 提取图像频谱中的水印信息(一般是从图像的幅值谱或相位谱中提取特定的频谱成分)
7. 根据提取的水印信息生成水印图像
8. 保存提取得到的水印图像
这只是一个简化的示例,实际的基于FFT数字水印的嵌入提取代码应该包含更多的细节和步骤,具体实现可能因应用场景而有所不同。在实际应用中,还需要考虑对嵌入水印进行鲁棒性保护、水印提取的准确性和可靠性等因素。
### 回答3:
基于FFT数字水印的嵌入提取代码需要使用到图像处理和数字信号处理的知识。以下是一个简单的实现示例:
1. 水印嵌入:
```python
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft2, ifft2
def embed_watermark(image, watermark, alpha):
# 将图像和水印转换为频域
image_freq = fft2(image)
watermark_freq = fft2(watermark)
# 将水印嵌入到图像中
watermarked_freq = image_freq + alpha * watermark_freq
# 返回嵌入水印后的频域
return watermarked_freq
# 调用示例
image = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
watermark = np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1]])
alpha = 0.1
watermarked_freq = embed_watermark(image, watermark, alpha)
```
2. 水印提取:
```python
def extract_watermark(watermarked_freq, alpha):
# 提取水印频域
watermark_freq = (watermarked_freq - image_freq) / alpha
# 将水印频域转换为空域
watermark = np.real(ifft2(watermark_freq))
# 返回提取出的水印
return watermark
# 调用示例
recovered_watermark = extract_watermark(watermarked_freq, alpha)
```
需要注意的是,这仅是一个简单的示例,实际应用中还需考虑图像和水印的大小匹配、水印的增强和抗攻击性等问题。同时,代码中的`image`和`watermark`需要是相同大小的二维矩阵,可以根据实际需求进行修改。