【图像隐写】基于matlab FRFT+SVD盲水印嵌入+攻击+提取【含Matlab源码 1757期】

2024-04-11 04:32

本文主要是介绍【图像隐写】基于matlab FRFT+SVD盲水印嵌入+攻击+提取【含Matlab源码 1757期】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:海神之光
🏆代码获取方式:
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式
⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

更多Matlab仿真内容点击👇
Matlab图像处理(进阶版)
路径规划(Matlab)
神经网络预测与分类(Matlab)
优化求解(Matlab)
语音处理(Matlab)
信号处理(Matlab)
车间调度(Matlab)

⛄一、基于分数阶傅立叶变换的水印算法简介

1 分数阶傅立叶变换
FRFT可以解释为信号在时频平面内坐标轴绕原点逆时针旋转任意角度后构成的分数阶Fourier域上的表示方法, 它的基本定义是从线性积分变换的角度给出的。定义在t域的函数x (t) 的p阶分数阶傅立叶变换如下:
Xp (u) ≡∫∞−∞x (t) Kp (t, u) dt (1)
式中FRFT的变换核Kp (t, u) 如下:
在这里插入图片描述
其中α≡pπ2。记阶数为P的FRFT线性算子为FP。对于二维图像信号x (x, y) , 其二维FRFT如下:
在这里插入图片描述
P1和P2表示了在二维空间中的单独分数阶次, 两者可以相同, 也可以不同。当阶数接近于0时, 分数阶傅立叶变换将主要反映信号的时域特征, 当阶数接近于1时, 分数阶傅立叶变换将主要反映信号的频域特征, 为不失一般性, 本文令变换阶数P1=P2=0.3。

2 基于分数阶傅立叶变换的水印算法
2.1 水印的嵌入算法

为了保证水印算法的鲁棒性, 水印应该嵌入到图像的重要分量上, 通常重要分量为变换域系数集中幅值较大的系数。信号的分数阶傅立叶变换系数为一复数, 与变换域水印算法的基本原理相同, 分数阶傅立叶变换域水印的嵌入也是通过对信号的傅立叶变换系数的修改来实现的, 在这里我们采用加性嵌入规则。

(1) 对大小为N×N的图像I(x,y)进行二维分数阶傅立叶变换, 变换阶数为 (0.3, 0.3) , 将二维分数阶傅立叶变换系数按照递减顺序重新排列为序列S={Si|Si≥Si−1}。较大的分数阶傅立叶变换, 系数嵌入水印, 嵌入后的水印图像会产生比较明显的失真;较小的分数阶傅立叶变换系数嵌入水印, 算法对抗压缩和低通滤波攻击的性能不好。所以, 在嵌入水印时将最大的L个系数舍弃不用, 而将水印嵌入其后的M个系数中。

(2) 令水印数据是一个伪随机序列, 序列的长度为M‚R={Ri|i=1,2,…,M}, 那么在这种算法中, 水印的容量就可用伪随机序列的长度M来表示, 便于进行统计分析。

(3) 采用加性规则表示分数阶傅立叶变换域水印嵌入的过程如下:
Swi=Si+αRii=L+1, L+2, …, L+M (4)
其中, α为水印的嵌入强度。

(4) 将嵌入水印之后的序列Swi重新排列为N×N的矩阵, 对其进行变换阶数为 (-0.3, -0.3) 的二维分数阶傅立叶变换, 得到含有水印的图像。

2.2 水印的检测方法
水印的检测过程为水印加入的逆过程, 采用相关检测方法。水印提取的过程如下:将水印图像和原始图像分别进行(0.3,0.3)的分数阶傅立叶变换, 从中抽取值序列V′={v′1,v′2,⋯,vL´}和V={v1,v2,⋯,vL}。利用水印的嵌入公式, 水印的提取如下:
wi = v′i-vi/α (5)
由此得到提取出的水印序列X∗={x1∗,x2∗,⋯,xL∗}, 通过式 (5) 计算X与原来嵌入的水印序列X={x1,x2,⋯,xL}的相似度如下:
在这里插入图片描述
引入一个可以判断X
和X是否相似的门限值T, 在实验中, 为减少误判和错判, 一般将T设为6, 如果sim(X,X∗)>6, 就可认为X*是由X派生的。

⛄二、部分源代码

close all;
clear all;
clc;
a=0.5;
alpha=0.08;
A = imread(‘lenaTest3.jpg’);
w = imread(‘cameraman.pgm’);
W=double(w);
[W_IM,S,Uw,Vw ] = embedding(A,W,a,alpha);
[ EX_WM ] = extraction(S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw);
[ N_IM ] = addnoise(A,S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw);
[ Blur_IM ] = blurring(A,S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw);
[ compress_IM ] = compression(A,S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw);
[ crop_IM ] = cropping(A,S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw );
[R_IM1,R_IM2] = Rotation( A,S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw );
[I] = row_col_blank( A,S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw );
[ sharp_IM ] = sharpening( A,S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw );
[ J] = translation( A, S,W,W_IM ,a,alpha,Uw,Vw);

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]杨守义,姬留杰,穆晓敏,齐林.基于FRFT的数字水印算法分析[J].计算机应用与软件. 2009,26(01)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

这篇关于【图像隐写】基于matlab FRFT+SVD盲水印嵌入+攻击+提取【含Matlab源码 1757期】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/893085

相关文章

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚 第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

Java ArrayList扩容机制 (源码解读)

结论:初始长度为10,若所需长度小于1.5倍原长度,则按照1.5倍扩容。若不够用则按照所需长度扩容。 一. 明确类内部重要变量含义         1:数组默认长度         2:这是一个共享的空数组实例,用于明确创建长度为0时的ArrayList ,比如通过 new ArrayList<>(0),ArrayList 内部的数组 elementData 会指向这个 EMPTY_EL

如何在Visual Studio中调试.NET源码

今天偶然在看别人代码时,发现在他的代码里使用了Any判断List<T>是否为空。 我一般的做法是先判断是否为null,再判断Count。 看了一下Count的源码如下: 1 [__DynamicallyInvokable]2 public int Count3 {4 [__DynamicallyInvokable]5 get

工厂ERP管理系统实现源码(JAVA)

工厂进销存管理系统是一个集采购管理、仓库管理、生产管理和销售管理于一体的综合解决方案。该系统旨在帮助企业优化流程、提高效率、降低成本,并实时掌握各环节的运营状况。 在采购管理方面,系统能够处理采购订单、供应商管理和采购入库等流程,确保采购过程的透明和高效。仓库管理方面,实现库存的精准管理,包括入库、出库、盘点等操作,确保库存数据的准确性和实时性。 生产管理模块则涵盖了生产计划制定、物料需求计划、

Spring 源码解读:自定义实现Bean定义的注册与解析

引言 在Spring框架中,Bean的注册与解析是整个依赖注入流程的核心步骤。通过Bean定义,Spring容器知道如何创建、配置和管理每个Bean实例。本篇文章将通过实现一个简化版的Bean定义注册与解析机制,帮助你理解Spring框架背后的设计逻辑。我们还将对比Spring中的BeanDefinition和BeanDefinitionRegistry,以全面掌握Bean注册和解析的核心原理。

音视频入门基础:WAV专题(10)——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现

一、引言 从文章《音视频入门基础:WAV专题(6)——通过FFprobe显示WAV音频文件每个数据包的信息》中我们可以知道,通过FFprobe命令可以打印WAV音频文件每个packet(也称为数据包或多媒体包)的信息,这些信息包含该packet的pts、dts: 打印出来的“pts”实际是AVPacket结构体中的成员变量pts,是以AVStream->time_base为单位的显

速盾高防cdn是怎么解决网站攻击的?

速盾高防CDN是一种基于云计算技术的网络安全解决方案,可以有效地保护网站免受各种网络攻击的威胁。它通过在全球多个节点部署服务器,将网站内容缓存到这些服务器上,并通过智能路由技术将用户的请求引导到最近的服务器上,以提供更快的访问速度和更好的网络性能。 速盾高防CDN主要采用以下几种方式来解决网站攻击: 分布式拒绝服务攻击(DDoS)防护:DDoS攻击是一种常见的网络攻击手段,攻击者通过向目标网

kubelet组件的启动流程源码分析

概述 摘要: 本文将总结kubelet的作用以及原理,在有一定基础认识的前提下,通过阅读kubelet源码,对kubelet组件的启动流程进行分析。 正文 kubelet的作用 这里对kubelet的作用做一个简单总结。 节点管理 节点的注册 节点状态更新 容器管理(pod生命周期管理) 监听apiserver的容器事件 容器的创建、删除(CRI) 容器的网络的创建与删除