matlab代码实现自适应空间域图像数字水印算法

以下是自适应空间域图像数字水印算法的MATLAB实现代码：

clc;
clear all;
close all;

% 读取图像
I = imread('lena.jpg');
I = rgb2gray(I);

% 设置水印
W = 255 * rand(size(I));
W = uint8(W);

% 嵌入水印
alpha = 0.1; % 嵌入强度
I_wm = I + alpha * W;

% 提取水印
W_hat = (I_wm - I) / alpha;

% 显示原始图像、水印和嵌入水印后的图像
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2, 2, 2);
imshow(W);
title('水印');
subplot(2, 2, 3);
imshow(I_wm);
title('嵌入水印后的图像');
subplot(2, 2, 4);
imshow(W_hat);
title('提取的水印');

这里使用了lena.jpg作为原始图像，将一个随机生成的水印W嵌入到原始图像中，然后再从嵌入水印后的图像中提取出水印W_hat。其中alpha是嵌入强度，可根据具体需求进行调整。

相关问题

使用matlab实现自适应水印算法

以下是一种使用Matlab实现自适应水印算法的示例代码：

% 加载原始图像和水印图像
img = imread('original_image.jpg');
watermark = imread('watermark_image.png');

% 将水印图像调整为与原始图像相同的大小
watermark = imresize(watermark, [size(img,1), size(img,2)]);

% 将水印图像转换为二进制形式
watermark_binary = im2bw(watermark, 0.5);

% 定义水印嵌入函数
function img_watermarked = embed_watermark(img, watermark_binary, alpha)
    % 将原始图像转换为灰度图像
    img_gray = rgb2gray(img);

    % 对灰度图像进行DCT变换
    img_dct = dct2(img_gray);

    % 获取DCT系数矩阵的行列数
    [rows, cols] = size(img_dct);

    % 定义水印嵌入函数
    function block = embed_block(block, watermark_block, alpha)
        % 计算DCT系数矩阵块的标准差
        std_dev = std2(block);

        % 如果标准差大于0，则进行水印嵌入
        if std_dev > 0
            % 将水印块转换为double类型
            watermark_block = im2double(watermark_block);

            % 计算水印块的平均值
            watermark_mean = mean2(watermark_block);

            % 计算嵌入强度
            beta = alpha * std_dev / watermark_mean;

            % 对水印块进行缩放并加上噪声
            watermark_block = imresize(watermark_block, [8, 8]);
            watermark_block = watermark_block + randn(8, 8) * 0.1;

            % 对水印块进行DCT变换
            watermark_block_dct = dct2(watermark_block);

            % 嵌入水印
            block = block + beta * watermark_block_dct;
        end
    end

    % 对DCT系数矩阵进行分块处理
    block_size = 8;
    for i = 1:block_size:rows
        for j = 1:block_size:cols
            % 获取当前块的DCT系数矩阵
            block = img_dct(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);

            % 获取当前块的水印二进制矩阵
            watermark_block = watermark_binary(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1);

            % 嵌入水印
            block = embed_block(block, watermark_block, alpha);

            % 将嵌入后的DCT系数矩阵写回原始DCT系数矩阵
            img_dct(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = block;
        end
    end

    % 对嵌入水印后的DCT系数矩阵进行IDCT变换
    img_watermarked = idct2(img_dct);
end

% 调用水印嵌入函数
alpha = 0.1;
img_watermarked = embed_watermark(img, watermark_binary, alpha);

% 显示原始图像和嵌入水印后的图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_watermarked); title('Watermarked Image');

该算法的基本思路和前面介绍的Python代码相似，使用DCT变换对原始图像进行变换，并根据DCT系数矩阵的标准差和水印块的平均值计算嵌入强度，然后在一定程度上缩放水印块并加上噪声，最后将嵌入后的DCT系数矩阵进行IDCT变换得到嵌入水印后的图像。通过调整参数alpha的值可以控制嵌入强度。

matlab代码如何实现图像叠加隐写实现数字水印

可以使用matlab中的imread函数读取原始图像和水印图像，然后使用imresize函数将水印图像调整到与原始图像相同的大小。接着，可以使用imadd函数将水印图像与原始图像进行叠加，得到叠加后的图像。最后，可以使用imwrite函数将叠加后的图像保存到本地。

具体实现代码如下：

% 读取原始图像和水印图像
img = imread('original_image.jpg');
watermark = imread('watermark_image.jpg');

% 调整水印图像大小
watermark = imresize(watermark, size(img));

% 将水印图像与原始图像进行叠加
result = imadd(img, watermark);

% 保存叠加后的图像
imwrite(result, 'result_image.jpg');