基于DWT抗几何攻击的数字水印算法MATLAB实现

该资源名称“dwt-matLab-marking.rar_matlab例程_matlab_”以及描述和标签表明，它涉及一种数字水印技术，特别是使用离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，简称DWT）来抵抗几何攻击的算法。数字水印是一种将特定的标识信息嵌入到多媒体内容（如图像、音频和视频）中的技术，用以保护版权所有、验证内容的完整性、进行版权跟踪或提供隐写术。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. **小波变换（DWT）**: 离散小波变换是一种有效的信号处理技术，它将信号分解为不同分辨率的子带。它在时域和频域中同时具有良好的局部性，因此非常适合处理非平稳信号，如图像。小波变换在数字水印中的应用可以帮助隐藏水印信息，同时保持宿主图像的质量。 2. **几何攻击**: 在数字水印领域，几何攻击是常见的篡改手段，包括旋转、缩放、剪切和仿射变换等。这些攻击改变水印嵌入的位置和方向，从而使检测水印变得困难。该算法的提出是为了增强数字水印在遭遇此类攻击时的鲁棒性。 3. **水印嵌入过程**: - 对宿主图像进行小波分解：这是将图像信号进行多尺度分析的过程，旨在获取图像的多尺度特征。 - 使用12 31函数生成二值逻辑系列：尽管这里没有明确说明12 31函数的具体含义，但可以推测这可能是用于生成二值水印序列的特定算法或函数，以便嵌入水印。 - 水印信息嵌入：将生成的二值水印序列嵌入到宿主图像的小波分解系数中。通常这涉及到修改小波系数以包含水印信息，同时尽量减少对图像视觉质量的影响。 4. **特征向量提取**：在水印检测过程中，从待测图像中提取特征向量以用于水印检测是关键步骤。特征向量通常包含了图像的统计信息或结构信息，这些信息反映了图像的固有特征，有助于水印的定位和识别。 5. **Matlab例程**：该资源包含了Matlab编写的示例代码，这有助于研究者和工程师实现上述数字水印算法，验证其性能并应用于实际案例。 6. **数字水印的鲁棒性**：鲁棒性是数字水印技术中非常重要的一个性能指标，它衡量了水印在经过各种信号处理和攻击后，仍然能够被可靠检测的能力。基于DWT的数字水印算法之所以被提出，正是为了提升水印对各种几何攻击的抵抗力。 7. **应用背景**：这项技术可以应用于版权保护、数字媒体内容的版权认证、内容篡改检测和隐秘通讯等领域，具有广泛的应用潜力。 在实际应用中，研究者需要对上述算法进行编程实现，并在Matlab环境中测试算法的性能。这通常涉及对算法的调优、与现有算法的性能比较以及针对不同类型的几何攻击进行鲁棒性测试。资源中包含的论文“一种基于DWT抗几何攻击数字水印鲁棒算法.pdf”将详细阐述算法的理论基础、具体实现步骤和实验验证结果，为读者提供全面的理解。