MATLAB实现LSB数字水印算法详解及PSNR评测

本文档详细介绍了数字水印空域算法LSB（Least Significant Bit，最低有效位）的MATLAB实现过程。LSB算法是数字水印技术中的一种基础方法，它利用图像中像素的最低有效位来隐藏水印信息，以实现数据的隐形标记和认证。以下是算法的主要步骤： 1. **图像预处理**： - 读取原始载体图像（如 Lena 图像），并将其调整大小至256x256像素，存储在变量 `x` 中。 - 同样读取水印图像 `m`，对其进行缩放，将其二值化，0表示背景，1表示水印区域。 2. **水印信息嵌入**： - 遍历图像矩阵，将水印信息 `w`（由 `m` 图像决定）与原始图像 `x` 的对应像素值进行位运算。`bitset` 函数被用于实现这一过程，通过改变 `x` 的最低有效位（`weizhi` 控制水印的显著程度）来嵌入水印。 3. **图像保存与显示**： - 将嵌入水印后的图像 `s` 保存为 "lsb_watermarked.bmp" 文件，并用新的图像显示出来，标题为“嵌入水印后图像”。 4. **质量评估**： - 计算嵌入水印后图像与原始图像之间的峰值信噪比（PSNR）。PSNR 是用来衡量图像质量的重要指标，它通过比较两个图像的均方误差（MSE）得出，数值越高表明压缩或嵌入过程对图像质量的影响越小。在MATLAB中，通过 `double()` 函数将图像转换为双精度浮点数，然后计算 `x_source` 和 `s` 之间的差异 `x_tmp1`，进一步计算 PSNR。 总结来说，本篇文档通过实例演示了如何使用MATLAB实现经典的LSB数字水印算法，包括图像处理、水印嵌入以及质量评估步骤。这对于初学者理解和实践数字水印技术具有很高的参考价值，可以帮助他们掌握图像隐写术的基础概念和技术细节。同时，理解并优化PSNR的计算有助于评估算法的稳健性和效果。