基于线性相关检测的数字水印与隐藏算法源代码详解

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本文档主要讨论了数字水印技术与隐写术(Digital Watermarking and Steganography)中的两种关键算法:嵌入水印的E_BLIND函数和检测水印的D_LC函数。这些算法在第二版的教材中被详细阐述,并提供了源代码实现。 **1. E_BLIND函数** 这个函数用于盲嵌入水印,即在不改变原始图像质量的情况下,将一个二进制消息(m)隐藏到图像(c)中。参数包括: - `c`:待水印的图像数据,会被修改。 - `width` 和 `height`:图像的宽度和高度。 - `m`:要嵌入的一位消息。 - `alpha`:嵌入强度,控制水印的透明度,值越大,水印效果越明显。 - `wr`:参考图案,用于生成编码模式。 函数的主要步骤如下: - 使用`ModulateOneBit`函数将消息m转换成一个模式数组wm,这个模式会编码消息并作为水印。 - 然后,通过`AddScaledPattern`函数将编码后的wm模式按照alpha强度添加到原始图像c上。这涉及到图像的裁剪和四舍五入处理,以保持视觉上的自然性。 **2. D_LC函数** D_LC函数用于使用线性相关性检测(Linear Correlation)来识别图像中是否存在水印。其输入参数包括: - `c`:待检测的图像。 - `width` 和 `height`:图像尺寸。 - `tlc`:检测阈值,用于确定线性相关性是否强烈到足以表明存在水印。 - `wr`:同样为参考图案,用于比较和检测。 该函数的工作原理是通过计算图像c与参考图案wr之间的线性相关系数,来寻找可能存在的水印痕迹。如果检测到的相关性超过阈值tlc,就认为图像中可能含有嵌入的水印。 这些源码展示了如何在图像处理领域应用数字水印技术,包括嵌入和检测过程的细节,对于理解和实践水印算法有重要作用。掌握这些算法有助于确保数字媒体的版权保护和信息隐藏。在实际应用中,这类技术广泛用于数字版权管理、防伪、数据完整性验证等领域。