图像水印算法源代码

M=256; %原图像长度

N=32; %水印图像长度

K=8;

I=zeros(M,M);

II=zeros(K,K);

B=zeros(M,M);

Idct=zeros(K,K);

D=zeros(M,M);

%读取原图像

I=imread('33.png');

subplot(2,2,1);

%显示原图像

imshow(I);

title('原图像');

%产生水印序列

randn('seed',10);

mark=randn(1024,1);

subplot(2,2,2);

plot(mark);

title('水印序列');

%嵌入水印

T=1;

for m=1:N

for n=1:N

x=(m-1)*K+1;

y=(n-1)*K+1;

II=I(x:x+K-1,y:y+K-1);%将原图分成8*8的子块

Idct=dct2(II);%对子块进行DCT变换

if x==1&y==1

alfa=0.002;

else

alfa=0;

end

B=Idct*(1+alfa*mark(T));%嵌入水印

Bidct=idct2(B);%进行DCT反变换

I(x:x+K-1,y:y+K-1)=Bidct;

T=T+1;

end

end

subplot(2,2,3);

imshow(I);%显示嵌入水印后的图像

title('tu');imwrite(I,'嵌入后的图像.bmp');

%进行相关性比较

figure;

for i=1:50

if i==10;

mark2=mark1';

else

mark2=randn(1024,1);

end

%计算相关值

c=(mark2'*mark)/sqrt(mark2'*mark2); stem(i,c);

hold on;

end

图像水印算法源代码

M=256; %原图像长度 N=32; %水印图像长度 K=8; I=zeros(M,M); II=zeros(K,K); B=zeros(M,M); Idct=zeros(K,K); D=zeros(M,M); %读取原图像 I=imread('33.png'); subplot(2,2,1); %显示原图像 imshow(I); title('原图像'); %产生水印序列 randn('seed',10); mark=randn(1024,1); subplot(2,2,2); plot(mark); title('水印序列'); %嵌入水印 T=1; for m=1:N for n=1:N x=(m-1)*K+1; y=(n-1)*K+1; II=I(x:x+K-1,y:y+K-1);%将原图分成8*8的子块 Idct=dct2(II);%对子块进行DCT变换 if x==1&y==1 alfa=0.002; else alfa=0; end B=Idct*(1+alfa*mark(T));%嵌入水印 Bidct=idct2(B);%进行DCT反变换 I(x:x+K-1,y:y+K-1)=Bidct; T=T+1; end end subplot(2,2,3); imshow(I);%显示嵌入水印后的图像

title('tu');imwrite(I,'嵌入后的图像.bmp'); %进行相关性比较 figure; for i=1:50 if i==10; mark2=mark1'; else mark2=randn(1024,1); end %计算相关值 c=(mark2'*mark)/sqrt(mark2'*mark2); stem(i,c); hold on; end

数字水印算法介绍

数字水印算法列举 湖南科技大学计算机科学与工程学院 ①基于LSB 的数字水印方案（空间域、不可逆、不可见和盲检测） 嵌入步骤： （1）先把水印信息转化为二进制比特流I。 （2）根据I的长度生成密钥K，并且严格保存。密钥K是对图像载体像素位置的一个映射。 （3）把I中的每一位依次根据密钥K，置换掉原始载体图像中相应位置的像素最后一位。提取步骤： （1）根据严格保存的密钥K遍历嵌入了水印的图像中的相应像素，提取出最后一位。 （2）将提取出来的每一位重新组合成水印信息。 ②基于差分扩展的数字水印方案（变换域、可逆、不可见和盲检测） 嵌入步骤： （1）将图像M分成像素点对（x，y），将水印信息转化为二进制比特流,比特流的每一位用m 表示。 （2）根据水印信息比特流的长度随机生成信息的嵌入位置k作为密钥信息严格保存。（3）对图像M计算均值l和差值h：?????-=+=y x h y x floor l 2(（floor表示向下取整） （4）将水印比特信息m以差值扩展的方法嵌入到差值h中：m h h +?='2（5）将得到的h '代入（3）中，得到新的图像像素对，形成嵌入秘密信息后的图像C。提取步骤： （1）将图像C分成像素点对（x，y），读入密钥信息K。 （2）将图像C依旧按照嵌入步骤中的（3）式计算均值l和差值h。 （3）根据密钥k找到相应位置，提取差值h的最后一位比特信息m，再将差值h进行变换得到1>>='h h 。 （4）将提取到的比特信息m进行组合可以恢复水印信息，将得到的h '代入嵌入步骤的（3）中计算新的图像像素对可以恢复原始图像载体M。 ③基于直方图修改的数字水印算法（空间域、可逆、不可见和盲检测） 嵌入步骤：（1）找到直方图的零点z和峰值点p，将z v p <<的像素值v自加1。 （2）漂移后的直方图v=p处即为嵌入水印的位置，将水印信息转化为二进制流并记为k，按顺序嵌入，即k v v +='；（3）得到的由像素值v '组成的图像就是嵌入秘密信息后的图像。同时p、z以密钥的形式保存。 提取步骤： （1）读取密钥，得到p、z的值。 （2）遍历图像的每个像素，当像素v=p时，提取信息0并保持数据不变；当v=p+1时，提取信息1并将数据减1。 （3）当vz时，数据保持不变；当p-1

(完整word版)基于MATLAB的数字水印算法实现

数字水印作为一门新的学科, 自 1993 年 Tirkel 等人正式提出到现在十几年里, 国内外对数字水印的研究都引起了极大的关注, 从最初的版权保护, 已扩展到多媒体技术, 广播监听, in-ternet 等多个领域。数字水印是永久镶嵌在其他数据( 主要指宿主数据) 中具有可鉴别性的数字信号或数字模式, 其存在不能影响宿主数据的正常使用。为了使数字水印技术达到一定的设计要求, 当前水印数据一般应具备不可感知性(imperceptible) 、鲁棒性(Robust) 、可证明性、自恢复性和安全保密性等特点。在数字水印技术中, 水印的数据量和鲁棒性构成了一对基本矛盾。理想的水印算法应该既能隐藏大量数据, 又可以抗各种信道噪声和信号变形。然而在实际中, 这两个指标往往不能同时实现, 实际应用往往只偏重其中的一个方面。如果是为了隐蔽通信, 数据量显然是最重要的, 由于通信方式极为隐蔽, 遭遇敌方篡改攻击的可能性很小, 因而对鲁棒性要求较为不高。但对保证数据安全来说, 情况恰恰相反, 各种保密的数据随时面临着被盗取和篡改的危险, 对鲁棒性的要求很高, 而对隐藏数据量的要求则居于次要地位。典型的数字水印系统至少包含两个组成部分- - 水印嵌入单元和水印检测与提取单元。将水印信息进行预处理后加入到载体中, 称为嵌入。从水印化数据中提取出水印信息或者检测水印信息的存在性称为水印的提取和检测。数字水印算法主要

是指水印的嵌入算法, 而提取算法往往被看成是嵌入算法的逆变换。 当前典型的嵌入算法主要被分为空间域水印算法和变换域水印算法。DCT 变换域算法是数字水印算法的典型代表, 也是数字水印中较为常用的一种稳健的算法。其算法思想是选择二值化灰度图像作为水印信息, 根据水印图像的二值性来选择不同的嵌入系数, 并将载体图像 ( 原始图像) 进行 8×8 的分块, 再将灰度载体图像( 原始图像) 进行 DCT变换。然后, 将数字水印信息的灰度值直接植入到载体灰度图像的 DCT 变换域中, 实现水印的嵌入。而后, 将嵌入了水印信息灰度图像进行 IDCT( 逆离散的余弦变换) 变换, 得到含有了嵌入水印信息的图像, 嵌入过程完毕。水印的提取、检测过程为嵌入过程的逆过程, 其方法和嵌入方法有所雷同不再进行介绍。 下面以 MATLAB 为工具, 给出一个在频域嵌入和提取黑白二值水印图像的实现过程。(1) 水印图像的预处理: 将水印信息图像进行灰度处理, 然后再将转换后的图像进行二值转换。而这些都是为了提高水印信息的安全性对图像所做的处理。(2) 读取原始公开图像(大小为 256×256) 和黑白水印图像(大小为 32×32, 模式为灰度) 到二维数组 I 和 J。(3) 将原始公开图像I 分割为互不覆盖的图像块, 每块大小为 8×8, 共分为 32×32 块。然后对分割后的每个小块Block- dct(x,y) 进行 DCT 变换, 得到变换后的小块 Block-dct(x, y)。(4) 取黑白水印图像中的一个元素 J(p, q) , 通过嵌入算法嵌入到原始公开图像块的中频系数中。(5) 对嵌入水印信息后的图像块Block- dct (x, y) 进行逆DCT 变换, 得到图像块 Block(x′, y′)。

数字图像去噪典型算法及matlab实现

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 代码 I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声 subplot(2,3,1);imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入高斯噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5

数字图像课设——数字水印

数字图像处理 课程设计报告 课设题目：数字水印 学院：信息科学与工程学院 专业：电子与信息工程 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2013 年12月27日

目录 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (10) 四. 课程设计总结 (18) 五. 设计体会 (20) 六. 参考文献 (21)

一. 课程设计任务 设计内容及要求： 为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，通过提取水印信息确认作品版权。通常情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求，设计水印算法。 （1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。 （2）、深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。 （3）、能够显示水印嵌入前后的载体图像。 （4）、能够显示嵌入与提取的水印。 （5）、选择一种以上攻击方法，测试水印算法的鲁棒性等性能。 - 1 -

二. 课程设计原理及设计方案 2.1数字水印技术 数字水印技术是一种将特制的不可见的标记,利用数字内嵌的方法隐藏在数字图像、声音、文档、图书、视频等数字产品中, 用以证明原始作者对其作品的所有权, 并作为鉴定、起诉非法侵权的证据, 同时通过对水印的探测和分析, 验证数字信息的完整可靠性, 从而成为知识产权保护和数字多媒体防伪的有效手段。数字水印是永久镶嵌在其它数据( 宿主数据) 中具有可鉴别性的数字信号或模式, 而且不影响宿主数据的可用性。数字水印技术是利用人类视觉系统(HVS) 的冗余, 通过一定的算法在数字信息中加入不可见标记, 但不影响数据的合理使用和价值, 并且不能被人的知觉系统觉察到, 起到证明作品的版权归属的作用。除非对数字水印具有足够的先验知识, 任何破坏和消除水印的企图都将严重破坏图像质量。 不同的应用对数字水印的要求不尽相同, 一般认为数字水印应具有如下特点: 安全性:数字水印中的信息应是安全的, 难以被篡改或伪造, 同时有较低的误检测率。只有被授权者能够检测、恢复和修改水印。能充分可靠地证明所有者对特定产品的所有权。 隐形性:数字水印应是不可知觉的, 即数字水印的存在不应明显干扰被保护的数据, 不影响被保护数据的正常使用。 密匙唯一性: 不同的水印密匙不应产生相同的水印, 即对于一种水印只有唯一的检测方法才能对其进行检测和抽取。 稳健性(鲁棒性):指水印算法有较强的抗攻击能力, 即水印信息经过一些常见的改变后仍具有较好的可检测性。这些改变包括常见的图像处理、几何变换和几何失真等。 自恢复性:即水印信息经过一些操作或变换后,可能会使原图产生较大的破坏, 如果仅从留下的片段数据便能恢复出水印信息, 而且恢复过程无须原始图像。 - 2 -

数字水印算法的C 实现

实验报告 实验名称：数字水印算法实现 数字水印算法的C++实现 [摘要]通过在原始数据中嵌入秘密信息--水印来证实数据的所有权。这种被嵌入的水印可以是一段文字、标识、序列号等，而且这种水印通常是不可见或不可察的，它与原始数据紧密结合并隐藏其中，并可以经历一些不破坏源数据使用价值或商用价值的操作而能保存下来。 数字水印技术除了应具备信息隐藏技术的一般特点外，还有着其固有的特点和研究方法。在数字水印系统中，隐藏信息的丢失，即意味着版权信息的丢失，从而也就失去了版权保护的功能，也就是说，这一系统就是失败的。由此可见，数字水印技术必须具有较强的鲁棒性、安全性和透明性。本文是关于在24位宿主图像的文档说明。 [关键词]数字水印标识安全性宿主图像水印图像 1.算法实现思路 1.1数字水印的提出及研究现状 1994年在一次国际重要学术会议上由Tirkel等人发表了题目为“A digital watermark”的第一篇有关数字水印的文章，当时他们已经意识到了数字水印的重要性，提出了数字水印的概念及可能的应用，并针对灰度图像提出了两种向图像最低有效位中嵌入水印的算法。1996年在英国剑桥牛顿研究所召开了第一届国际信息隐藏学术研讨会，标志着信息隐藏学的诞生，而作为信息隐藏学主要分支之一的数字水印技术的研究也得到了迅速的发展。到1999年第三届国际信息隐藏学术研讨会，数字水印成为主旋律，全部33篇文章中有18篇是关于数字水印的研究。 我国近年来已有少数的研究所和大学开展了对水印技术的研究工作，如：中科院自动化研究所的模式识别国家重点实验室、天津大学图像信息中心等。数字水印的研究引起了各种学科的研究人员的兴趣，但受关注的程度不及国外，研究的人员不多，研究的领域不广，从理论和实际成果两方面来看，国内在数字水印方面的研究工作还处于刚起步阶段。我国已明确表示：所有的知识产权保护和安全认证问题不可能依靠国外的力量，必须由我们自主开

滤波图像降噪算法研究报告

研究生课程论文基于滤波的图像降噪算法的研究 课程名称专业文献阅读与综述 姓名张志化 学号1200214006 专业模式识别与智能系统 任课教师钟必能 开课时间 2018.9——2018.11 课程论文提交时间： 2018年 11月11日

基于滤波的图像降噪算法的研究 摘要：图像在获取和传输过程中，往往受到噪声的干扰，而降噪的目的是尽可能保持原始信号主要特征的同时除去信号中的噪声。目前的图像去噪方法可以将图像的高频成分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但同时破坏了图像细节。边缘特性是图像最为有用的细节信息，本文对邻域平均法、中值滤波法及维纳滤波法的图像去噪算法进行了研究分析和讨论。 关键词：滤波；图像噪声；图像降噪算法；评价方法； 1 引言 数字图像处理，就是利用数字计算机或其他数字硬件，对图像信息转换而来的电信号进行某种数字运算，以提高图像的实用性，进而达到人们所要求的某种预期效果[1]。数字图像处理已经广泛应用于遥感、工业检测、医学、气象、侦查、通信、智能机器人等众多学科与工程领域中。 数字图像处理技术的优点主要有： <1）再现性好。数字图像处理不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的真实再现。 <2）处理精度高。按目前的技术，几乎可以将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，意味着图像的数字化精度可以满足应用需求。 (3>适用面宽。图像可以来自多种信息源。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电了显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，均可用计算机来处理。 (4>灵活性高。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，极大地限制了光学图像处理能实现的目标；而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数字公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。

几种水印算法详解-入门必备

水印算法 近年来，数字水印技术研究取得了很大的进步，下面对一些典型的算法进行了分析，除特别指明外，这些算法主要针对图像数据(某些算法也适合视频和音频数据)。 空域算法 该类算法中典型的水印算法是将信息嵌入到随机选择的图像点中最不重要的像素位(LSB:least significant bits)上，这可保证嵌入的水印是不可见的。但是由于使用了图像不重要的像素位，算法的鲁棒性差，水印信息很容易为滤波、图像量化、几何变形的操作破坏。另外一个常用方法是利用像素的统计特征将信息嵌入像素的亮度值中。 Patchwork算法 方法是随机选择N对像素点(ai，bi) ，然后将每个ai点的亮度值加 1 ，每个bi点的亮度值减1，这样整个图像的平均亮度保持不变。适当地调整参数，Patchwork方法对JPEG压缩、FIR滤波以及图像裁剪有一定的抵抗力，但该方法嵌入的信息量有限。为了嵌入更多的水印信息，可以将图像分块，然后对每一个图像块进行嵌入操作。 变换域算法 该类算法中，大部分水印算法采用了扩展频谱通信(spread spectrum communication)技术。算法实现过程为：先计算图像的离散余弦变换(DCT)，然后将水印叠加到DCT域中幅值最大的前k系数上(不包括直流分量)，通常为图像的低频分量。若DCT系数的前k个最大分量表示为D=，i=1 ，… ，k，水印是服从高斯分布的随机实数序列W =，i=1 ，… ，k，那么水印的嵌入算法为di = di(1 + awi)，其中常数a为尺度因子，控制水印添加的强度。然后用新的系数做反变换得到水印图像I。解码函数则分别计算原始图像I和水印图像I*的离散余弦变换，并提取嵌入的水印W*，再做相关检验以确定水印的存在与否。该方法即使当水印图像经过一些通用的几何变形和信号处理操作而产生比较明显的变形后仍然能够提取出一个可信赖的水印拷贝。一个简单改进是不将水印嵌入到DCT域的低频分量上，而是嵌入到中频分量上以调节水印的顽健性与不可见性之间的矛盾。另外，还可以将数字图像的空间域数据通过离散傅里叶变换(DFT)

根据Matlab的图像去噪算法仿真

基于Matlab的图像去噪算法仿真 在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。 本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出： 一．均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的； 二．中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效； 三．维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用； 四．对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。 本论文主要是从两方面展开，首先是图像去噪算法：简要说明了图像噪声的概念及分类，详细阐述了邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的去噪原理及特点。 其次是基于Matlab的图像去噪算法仿真：根据邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法原理分析，运用Matlab仿真软件编写代码，对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，并对结果分析讨论，比较几种方法的优缺点。 本论文仿真时选取一张彩色图片“2010-03-09-2.bmp”，并在图片中加入

两种噪声：高斯噪声和椒盐噪声。所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。椒盐噪声是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声，属于非平稳噪声。本章利用Matlab软件对含噪图像的去噪算法进行仿真，将应用邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法和模糊小波变换法对含有高斯噪声和椒盐噪声图像的去噪效果进行比较，从而得到相应结论。 1.1邻域平均法的仿真 本节选用邻域平均法对含有高斯噪声和椒盐噪声的图片进行去噪，并用Matlab软件仿真。 （1）给图像加入均值为0，方差为0.02的高斯噪声，选择3×3模板去噪Matlab部分代码： j=imnoise(x,'gaussian',0,0.02); h=ones(3,3); h=h/9; k=conv2(j,h); 仿真结果如图4-1所示。

数字水印基本原理

介绍了数字水印技术的基本原理 随着信息技术和计算机网络的飞速发展，人们不但可以通过互联网和ＣＤ－ＲＯＭ方便快捷地获得多媒体信息，还可以得到与原始数据完全相同的复制品，由此引发的盗版问题和版权纷争已成为日益严重的社会问题。因此，数字多媒体产品的水印处理技术已经成为近年来研究的热点领域之一。 虽然数字水印技术近几年得到长足发展，但方向主要集中于静止图像。由于包括时间域掩蔽效应等特性在内的更为精确的人眼视觉模型尚未完全建立，视频水印技术的发展滞后于静止图像水印技术。另一方面，由于针对视频水印的特殊攻击形式的出现，为视频水印提出了一些区别于静止图像水印的独特要求。 本文分析了ＭＰＥＧ－４视频结构的特点，提出了一种基于扩展频谱的视频数字水印改进方案，并给出了应用实例。 １视频数字水印技术简介 １．１数字水印技术介绍 数字水印技术通过一定的算法将一些标志性信息直接嵌入到多媒体内容当中，但不影响原内容的价值和使用，并且不能被人的感知系

统觉察或注意到。与传统的加密技术不同，数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，但可以判别对象是否受到保护，监视被保护数据的传播，鉴别真伪，解决版权纠纷并为法庭提供认证证据。为了给攻击者增加去除水印的难度，目前大多数水印制作方案都采用密码学中的加密体系来加强，在水印嵌入、提取时采用一种密钥，甚至几种密钥联合使用。水印嵌入和提取的一般方法如图１所示。 １．２视频数字水印设计应考虑的几个方面 ·水印容量：嵌入的水印信息必须足以标识多媒体内容的购买者或所有者。 ·不可察觉性：嵌入在视频数据中的数字水印应该不可见或不可察觉。 ·鲁棒性?押在不明显降低视频质量的条件下，水印很难除去。·盲检测：水印检测时不需要原始视频，因为保存所有的原始视频几乎是不可能的。 ·篡改提示：当多媒体内容发生改变时，通过水印提取算法，能够敏感地检测到原始数据是否被篡改。 １．３视频数字水印方案选择

图像识别技术浅析

图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。 【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配 【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。 二、图像识别系统 1、概述 自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。 （1）图像输入 将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。 （2）预处理 为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中

(完整word版)数字水印源码

数字水印源码,希望对大家学习有帮助. % 由高斯正态分布序列 g1 产生36×4 的水印信 %号 w0，w0 由(0,1)组成。 clear randn('state',1106); g1=randn(36,4); for i=1:36 for j=1:4 if g1(i,j)>=0 w0(i,j)=1; else w0(i,j)=0; end; end; end; figure; imshow(w0);title('水印'); % 对水印信号 w0 进行(7,4)汉明编码,得到一 %36×7 的分组码 x0。 x0=w0; for i=1:36 s=8*x0(i,1)+4*x0(i,2)+2*x0(i,3)+x0(i,4); switch s case 0 x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0; case 1 x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1; case 2 x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0; case 3 x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1; case 4 x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1; case 5 x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0; case 6 x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1; case 7 x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0; case 8 x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1; case 9

x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0; case 10 x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1; case 11 x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0; case 12 x0(i,5)=0;x0(i,6)=1;x0(i,7)=0; case 13 x0(i,5)=0;x0(i,6)=0;x0(i,7)=1; case 14 x0(i,5)=1;x0(i,6)=0;x0(i,7)=0; case 15 x0(i,5)=1;x0(i,6)=1;x0(i,7)=1; end; end; % 对 x0 进行行向位扩展，得到一个由(-1,1)组成 %的扩展序列 y。cr 为扩展因子。 cr=256; for i=1:252 if x0(i)==1 y(i,1:cr)=1; else y(i,1:cr)=-1; end; end; y(253:256,:)=0; % 以下产生伪随机序列 p。为此先设定密钥(1114) %并产生高斯正态分布序列g2，再由g2产生由(-1,1) %组成的伪随机序列 p。 randn('state',1114); g2=randn(256,256);<

图像数字水印+matlab程序

第三章图像数字水印的方案 3.1 图像数字水印的技术方案 在数据库中存储在国际互联网上传输的水印图像一般会被压缩，有时达到很高的压缩比。因此，数字水印算法所面临的第一个考验就是压缩。JPEG和EZW（Embedded Zero-Tree Wavelet）压缩是最常见的两种压缩方法。JPEG是基于离散余弦变换域的压缩方法，而EZW是基于小波变换域的压缩方法。前人的研究证明采用与压缩算法相同的变换域水印方法，对于压缩的稳健性较强。因此，我研究图像文件水印算法主要集中在变换域算法及利用人眼视觉特性上。 数字水印的嵌入要求即要考虑视觉透明性，又要保证嵌入水印后图像的稳健性，这两个方面存在着矛盾。保证视觉透明性，就要将水印嵌入到人眼不敏感区，也就是嵌入到图像的高频分量中。而多数图像处理方法对于图像高频部分的损坏程度较高，如有损压缩、高频滤波等。水印很容易在经历图像处理的过程中丢失。这样，则无法保证图像数字水印的稳健性。如果要获得很好的稳健性，数字水印应加在人眼敏感的低频部分，图像的大部分能量集中在低频部分，如果对于低频部分进行处理，水印固然会失去，而图像也没有了利用价值，然而，水印的嵌入会对图像的质量有非常大的影响，这又无法保证视觉透明性。 数字水印算法的实现基本分为三个部分：宿主图像的变换，水印的嵌入和水印的检测，分别描述如下。 3.2 基于DCT域的图像数字水印技术 离散余弦变换（Discrete Cosine Transform）属于正交变换图像编码方法中的一种。正交变换图像编码始于1968年。当时安德鲁斯（Andrews）等人发现大多数自然图像的高频分量相对幅度较低，可完全舍弃或者只用少数码字编码，提出不对图像本身编码，只对其二维傅立叶（DFT）系数进行编码和传输。但DFT是一种正交变换，运算量很大，常常使实时处理发生困难，第二年他们就用Walsh-Hadamard变换（WHT）取代DFT可以使运算量明显减少，这是因为WHT变换只有加减法而无需乘法。但是更有意义的是离散余弦变换和离散正旋变换的出现，它们具有快速算法，精确度高。其中最重要的是1974年提出的DCT，因为其变换矩阵的基向量很近似于托伯利兹矩阵的特征向量，而托伯利兹矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关性。因此，DCT常常被认为是语音与图像信号变换的准最佳变换。 图像是二维的，所以在研究时主要用到二维DCT，以及二维IDCT来对图像进行处理。

利用图像滤波算法实习对高椒盐噪声的去噪处理——杨建春

编号：____________ 审定成绩：____________ 毕业设计（论文） 设计（论文）题目:_利用图像滤波算法实现 对高椒盐噪声的去噪处理 单位（系别）：通信与信息工程系______ 学生姓名：_______杨建春_________ 专业：__电子信息工程________ 班级：____06111203__________ 学号：__10__________ 指导教师：_____靳艳红___________ 答辩组负责人：______________________ 填表时间： 2016年5月 重庆邮电大学移通学院教务处制

重庆邮电大学移通学院毕业设计(论文)任务书设计(论文)题目利用图像滤波算法实现对高椒盐噪声的去噪处理 学生姓名杨建春系别通信与信息工程系专业电子信息工程 班级 06111203 指导教师靳艳红职称讲师联系电话 教师单位重庆邮电大学移通学院下任务日期2016年__1__月_ 4__日

摘要 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。图像信号在获取和传输过程中，不可避免地受到各种噪声的污染，从而导致图像质量退化，对图像的后续处理，如边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等产生严重的影响，因此图像去噪是图像预处理的一个非常重要的环节。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用非常广泛，在医学、军事、艺术、农业等方面都有广泛且成熟的应用[1]。 本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义、图像滤波算法的发展概况及方法;然后介绍了图像噪声的分类和数学模型，并着重介绍了传统的图像去噪算法：均值滤波器、中值滤波器和自适应滤波器以及对应的去噪算法。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中，去噪算法的选择和改进提供了数据参考和依据。 【关键词】自适应滤波器均值滤波器直方图梯度椒盐噪声加权中值滤波高斯降噪

图像数字水印的设计与实现

唐山师范学院专科毕业论文 题目图像数字水印的设计与实现 学生 指导教师 年级08级信息安全 专业计算机应用技术 系别计算机科学系 唐山师范学院计算机科学系 2011 年6月

郑重声明 本人的毕业论文（设计）是在指导老师的指导下独立撰写并完成的。毕业论文（设计）没有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为，本人愿意承担由此产生的各种后果，直至法律责任；并可以通过网络接受公众的查询。特此郑重声明。 毕业论文（设计）作者（签名）： 2011 年 6 月11 日

目录 图像数字水印的设计与实现 (1) 摘要 (1) 1绪论 (1) 1.1本课题研究的背景及意义 (1) 1.2数字图像水印的发展历程及其现状 (1) 2系统的需求分析 (2) 2.1任务概述 (2) 2.2功能需求 (2) 3数字水印技术概括 (2) 3.1 数字水印的概念和特性 (2) 3.2 数字水印系统模型 (2) 3.3 数字水印的分类 (3) 4数字水印算法研究 (3) 4.1 空域算法 (3) 4.2 变换域算法 (4) 5基于空域最低位算法实现对彩色和灰度图像的隐藏 (4) 5.1最低有效位方法 (4) 5.2 数字水印图像LSB空域法的原理 (4) 5.3 LSB的算法实现（嵌入和提取） (4) 6 调试及测试分析 (5) 6.1 是否嵌入水印图像成功的判断 (5) 6.2 测试判断是否嵌入水印的依据 (5) 7 总结与心得 (5)

参考文献： (6) 致谢 (6) 外文页......................................................................................错误！未定义书签。