Matlab实现STDM扩展变换抖动调制算法详解

本文档主要介绍了如何在MATLAB环境中实现扩展变换抖动调制（STDM）算法，这是一种特殊的嵌入式水印技术，由作者王颖提出。STDM算法在数字图像处理领域被用于保护版权和信息安全。该程序的核心部分包括以下几个步骤： 1. **读取原始图像**: 首先，程序从文件"Lena_256.bmp"中读取一幅 Lena 图像，并显示出来，作为原始的 host signal。这一步是水印算法的基础，原始图像将被用于嵌入和检测水印。 2. **离散余弦变换（DCT）**: 对原始图像进行8x8的块级离散余弦变换（DCT），这是为了减少低频成分对水印的影响，使得水印更容易隐藏在高频细节中。 3. **定义水印图像**: 从'map_320.bmp'文件中读取一个水印图像，将其转换为矩阵形式，并展示出来。水印图像的尺寸与原始图像不同，会被调整大小以适应嵌入。 4. **创建嵌入矩阵**: 创建一个二维数组 `block`，用于确定原始图像中的哪些像素位置用来嵌入水印。每个位置 `(i, k)` 的值表示它对应于水印图像的第 `block(i,k)` 个像素。 5. **水印嵌入**: 将水印信息逐位地嵌入到原始图像的高频部分，通过循环遍历并替换每个对应的像素值。嵌入过程考虑了像素的邻域关系，以实现抖动调制。 6. **量化和编码**: 对嵌入后的像素值进行量化，通常是将它们映射到1比特的二进制序列。这个步骤确保了水印信息的紧凑表示，同时考虑到实际存储和传输的需求。 7. **水印检测**: 提供了一个方法来判断每个像素是否已被水印覆盖，通过计算其与邻域像素的差分。这种方法基于 STDM 的特征，可以识别出水印的存在。 8. **性能评估**: 计算嵌入水印后的图像与原始图像之间的峰值信噪比（PSNR）和错误率（err），以便评估嵌入过程对原始图像质量的影响。 这篇文章提供了一个详细的步骤指南，展示了如何使用MATLAB实现STDM算法，以在图像中安全地嵌入和检测水印，这对于数字版权管理和信息安全具有实际应用价值。