基于DCT域的图像水印算法设计

1、摘要近年來，由于在图像数字水印的版权保护中起重要作用，图像水印技术已经引起了 广泛的关注。这篇毕业论文主要介绍了图像水印的原理、应用方法以及信息隐藏的技术， 深入研究了基于dct （离散余弦变换）域的图像水印算法，在图像处理方面，我运用 一种实用且高效的编程软件matlab r2012b,使水印阁像嵌入载体阁像屮去，并从含有 水印的载体图像中提取水印信息，将含宥图像水印的载体图像进行攻击來测试这种图像 水印算法的鲁棒性。经过实验可以看出，本文中提到的基于dct域的图像水印算法具 备许多优势。关键词图像水印;dct （离散余弦变换）；matlab r2012b；鲁棒性abstractthese

2、years，according to the important role in the copyright protection of digital watermarking technology media，image watermarking has aroused widespread attention at home and abroad. this graduation thesis completely expounds the basic principle, application method of image watermark and information hid

3、ing technology， besides，further study of the image watermarking algorithm based on dct (discrete cosine transform) domain，and through a practical and efficient software named matlab r2012b， embed the watermark image into the carrier image, pick up the watermark image from the carrier image which con

4、tain the watermark message，attack test on the carrier image which contain the watermark to prove the robustness of this technology. the experiment outcome shows，this paper mentions the image watermarking algorithm based on dct has many advantages.key wordsimage watermarking; dct; matlab r2012b; robu

5、stness1刖吕随着吋代的进步和数字化吋代的到来，科技的进步使各种多媒体信息的版权保护和 传输的安全性正受到各方面的威胁，数字多媒体产品的版权保护问题已经不容忽视，然 而传统的信息隐藏和保护技术却远远达不到人们fi益增长的要求。为了更好地解决版权 维护和信息安全领域的漏洞与缺点，图像水印这一概念问世了。这种技术通常具有不可 检测性，安全性，鲁棒性和不可见性。本文中提出了一种使用matlabr2012b软件编 写的基于dct域图像水印算法。该算法实现了对一幅载体图片的水印嵌入和水印的提 取，并对嵌入水印后的图像进行了攻击测试，含有水印的图像在攻击之后仍然能清晰地 提取出水印图像，说明了该算法具

6、备良好的鲁棒性和不可见性。第一章绪论本文提出了一种基于dct（离散余弦变换）域的图像水印算法，在这一章绪论屮，主 要介绍了基于dct域图像水印研究背景、意义和现在这项技术发展的特点和现状，同吋 还概述了本文的人体内容和行文方向。如图1-1为水印嵌入框图。图1-1水印嵌入框图1.1研究背景和意义现在科技飞速发展，计算机与互联网的技术也在与吋俱进，随之而来的是人们的现 实生活中有很多隐私的信总需要进行加密來保护，现在黑客技术的发展也让数椐的安全 性受到了威胁和挑战，传统的加密技术已经变得毫无竞争力。从图像水印技术的提出到 成熟，到现在已经有二十多年的发展了。这种技术不尽可以保护信息的安全，同时图像

7、 水印技术在版权保护上起到了非常重要的作用，由于数字图像水印技术有着良好的不口 j* 检测性，肉眼也无法分别，也就是说通过一定的算法在载体图像中加入不可见的信息, 人们可以将自己各种图像信息嵌入到所需要版权保护的图像当中去，版权保护，还讨以 通过一些手段和算法提取嵌入在载体图像中的水印图像，使著作权人的利益得到很好的 保护，使版权所有者的利益得到很好的保护，而且嵌入水印后并不会破坏原有图像的完 整性和有效性，如果对苏嵌入过程有着很好了解的话，想要破坏嵌入在载体图像屮的水 印图像的话，就会很大程度上影响图像的质量，可见这项技术的优势所在与其良好的稳 定性，所以说数字图像水印技术有着极其重要和深远

8、的意义。1.2图像水印技术的发展现状从这一技术问世的上世纪90年代初一直到现在二十多年间，数字图像水印技术也 有着飞速的发展，现在的版权保护基本上也都是运用图像水印这一技术，可以见得数字 图像水印技术有着超越一般技术的优势以及很好的稳定性，fi前国内外数字图像水印这 一技术是一个很热门的话题，由于此项技术冇着很深远的发展空间和前景，里然说这项 技术现在发展已经比较成熟，似是现在仍然奋许多专家正向着这一领域更高的层次研 究。数字图像水印大致可以从下面w种空问域来分析h前的发展状况111。1.2.1空间域图像水印技术的发展现状空间域图像水印技术是直接更改图像数据的，目前该技术还处于发展的阶段，并不

9、 是太成熟，现在做空间域图像水印基本上都是用最不显著位（lsb）算法实现，这种算 法是将信息嵌入到图片的最不显著位上来实现水印的嵌入，这种算法具有非常好的不可 见性，嵌入信息后的图像与嵌入信息前的图像几乎没有什么区别，肉眼几乎无法分别， 但是这种算法基木上没有什么鲁棒性，用jepg压缩或者是噪声攻击，嵌入的水印信息 就会被破坏而无法提取。1.2.2变换域图像水印技术的发展现状变换域图像水印技术包括多种变换形式，这篇毕业论文运用的便是变换域的图像水 印算法，是先将图像信息变换到频率域，再改变频率域的一些系数，然后通过dct反 变换获得嵌入了水印的图像。目前变换域图像水印技术经发展得比较成熟，科学

10、家也 设计出了不少变换域阁像水印的新算法。这项技术不仅自身具冇许多的优势，而且随着 研究的深入，改进后的算法使这项技术的优势更加明显。通过变换域水印技术得到的含 水印图像在经一定范围内的jepg压缩，噪声攻击甚至中值滤波后，依然可以提取出水 印的图像。1.3本文内容本文在第二章将会大致地介绍与本文相关的概念理论，图像水印嵌入和提取以及攻 击测试的基本理论。在第三章中会详细地说明设计的算法，是怎么将水印嵌入和提取的 还会详细地说明水印嵌入的步骤以及流程。第四章会将我算法实现的结果以及攻击测试 的结果分析呈现出来，并对结果进行分析与总结。最后一章是总结，会写明这篇毕业论 文给我的启发，以及对整篇文

11、章的点评和由实验结果总结出的结论。第二章算法的基本原理2. 1 dct变换dct就足离散余弦变换，是在数域进行的变换。属于变换域图像水印技术，这种变 换运算速度较快，离散余弦变换很接近于t醒sfarm)錢，这类变换相关性好，是均方误差情况卜的最好的变换，基木上可以说dct是理论意义上的最 理想的变换，在阁像压缩处理和随机信号处理方而发挥着巨人的作用|41。二维dct变换的公式如下：吵，v)=cc(v)/(f，y)cos疋(2二" |cos兀(2，二l)v(2-1)/=o >=02/v2/v二维idct (反变换)的公式如下：tv 、xr v' / / i?z rr(2/

12、 + l)w ?r(2j + l)vzo oxf(hj) =22 c(v) f(w, v) cos cos(2-2)/=o y=o27v2 tv/和y为空m采样值，w和v为频域采样值。其中：(1/n，u，v = q c，c(v) = j (2-3)lv2a/v，v = 1，2，."，n-1 在解码的吋候，dct反变换是作用于各点的dct系数。2.2水印的嵌入和提取卜*而的两幅图描绘的dct水印的嵌入和提取过程:2.2. 1水印像的嵌入由图2-1可知在图像水印嵌入的过程当中，最初分别将水印图像和载体图像进行 8*8的dct变换，然后将水印閉像加载到dct域的低频分量屮幅值最大的系数上，

13、它可 以消除直流分量，然盾嵌入水印cidct逆变换之c可以得到含宥水印信息的图像。图2-2 种基于dct算法的水印嵌入框图2.2.2水印像的提取由图2-2可知，在水印图像的提取过程中，与水印图像嵌入的过程相似，只不过将 之前进行8*8dct变换的对象变成丫含水印的图像和原始的载体图像。变换g进行水印 的提取再进行dct反变换就能够提取出水印的图像。图2-2 种基于dct算法的水印提取框图2.3攻击测试在基于dct域的图像水印算法设计屮，攻击测试也是很重要的一个步骤，攻击测 试也包含很多种方法，常见的攻击测试包括：jepg压缩图像，加入高斯噪声，加入椒 盐噪声，滤波攻击，改变图像的亮度，旋转含水

14、印的图像，切割中值滤波贪水印的图像 等等，在含水印的图像进行了这些操作之后如果还能够较好地提取出所嵌入的水印，我 们就可以证明这种算法其有良好鲁棒性。在空间域图像水印算法中，大部分的算法都不 具有鲁棒性，加入了攻击测试之后基本上都无法正常地提取出水印。但是像基于dct 域图像水印算法这样变换域图像水印算法的一般都具有r好的鲁棒性，在对含有水印的 图像进行jepg压缩、加噪声、亮度变换、旋转或者中值滤波等攻击测试后，人多依然 能够提取出水印图像，这就是该算法具脊良好鲁棒性的最釘力的证明。所以说攻击测试 在这个算法设计与实现中也有着非常重要的现实意义。2.4水印检测在检测载体图像中是否包含冇水印信

15、息吋，将提取的水印和原始水印图像的相关值 进行比较，相关值大丁某一阈值时，则载体图像中含有水印信息，当不大于这以阈值时, 就认为载体图像中不含有水印信息。图2-3水印检测框图公式(2-4)是提取的数字水印和原始数字水印的相关值公式： k-1/ ftd 7厂(凡e(%:r(2-4)/=o/ v /=0其中a为待测试的水印序列，b为原始的水印图像，当b)t，可以认为载体图 像中含有水印信息，如果厂(儿b)<t,则载体图像中没有水印信息31。2.5本章小结从上面的基于dct域的图像数字水印算法的基本原理可以推断出，dct变换的图 像水印是将一个很好的方法，因为dct变换对于阁像水印来说具有很多

16、的优点，比如说 操作过程简单，稳定性好，且具有良好的鲁棒性。基于上世纪年代初最早提出，二十年 的开发和研究的域图像水印算法，该算法已经相当成熟，但是这个领域仍然具有很人的 研究和发展空间，所以对这个算法设计同样具有很重要的现实意义。第三章图像水印算法的设计方法在载体图像中嵌入水印信息的时候，可以看成是在一个人眼可以接收到的强信号上 而嵌入人眼无法接收到的弱信号，由于人眼只能接收到一定范围分辨率内的信号，所以 当所要嵌入的水印信号不在这个范围a的话，那么肉眼就辨别不ili來嵌入的水印图像。 木章详细介绍了图像水印算法的实现过程，以及如何利用matlab r2012b来实现该算 法。3.1水印的嵌

17、入和提取3. 1. 1水印的嵌入首先将载体图像a和水印图像b分别进行分块处理，在这个算法设计中所用到的载 体图像是大小为256*256的.tif格式的灰度图像，水印图像是大小为32*32的.png格式 的图像。3. 1. 1. 1图像的分块在算法没计中我将载体图像a分解为32*32个8*8的小块火。，同时也将水印图像 b分解为32*32个1*1的小块b 其中1<z7<32o3. 1. 1.2子块进行dct变换将每一个小块都进行dct变换，得到a:,则a；w = dct(aftl.n)。3. 1. 1.3水印图像的嵌入加载水印信息到每一个和氏、，屮的位于屮频的加载的位置，是 水印中的

18、加载位置。=式中的汉为加权系数，为加载水印后的图像，替代了原来的a _(5jo3. 1. 1.4 dct 反变换将上述所得到的每一个进行dct反变换(idct)，可以得到的结果为lda,nn =，然；h将得到的32*32个了块进行拼接成一张图片a，所份到的图像a*就是含奋水印图像的载体图像，水印信息就如上述过程那样嵌入到y载体图像当中去了。3. 1.2水印的提取将从由上文中获得的含水印的载体图像a中提取出水印信总s，与上述水印图像 嵌入过程是一对相反的过程，所以运算过程便是上述过程的逆运算。3. 1.2. 1图像分块首先将分解成32*32个8*8的小子块其中，1<<32, l<

19、;n<3203. 1.2.2 dct 变换将分解后得到的子块逐一进行dct变换得到,即= ocr(a_)。3. 1.2. 3水印的提取将所得到的每个(按照上述嵌入过程相反的过程进行变换，得到氏、，即() = maxa'mn (')。3. 1.2.4合并子块将上个步骤所得到的32*32个5_进行合并，就可以得到水印的图像b，水印图像 就这样成功地提取出来了。3.2基于dct域的图像水印算法的matlab实现这篇文章的图像水印算法运用软件matlab r201 ob来仿真实现，这款软件图像处 理功能非常强大，运算也非常快速，操作简便，非常适合做图像分析和运算的实验， matl

20、ab更加便于做图像水印算法的优势就是这款软件自带了许多函数，在木算法设 计仿真的过程中就运用了 dct()、idct()、dct2()、idct2()和 correlation coefficient)等函数， 节约了我在算法实现上的很多时间，并且程序的可读性有了大幅度的提高。所以可以用 matlab r2012b来实现本文提出的图像水印算法，苜先我按照上而所说的步骤将水印 图像嵌入到载体图像之中去，然后再将水印图像从载体图像中提取岀來，然后比较提取 出来的水印图像和原始的水印图像作比较，这样就可以体现出算法的优劣。接着可以运 用一些matlab语句或者函数对含水印的载体图像进行一些的变换，而

21、后将变换后的 图像再提取水印，然后提取的水印与原始图像水印的比较，证明这个算法良好的算法鲁 棒性。3.3本章小结本章详细地说明了水印聞像嵌入载体聞像的过程以及水印閔像提取的过程，对算法 和实验方法都有了一个比较全而的说明和讲解。dct变换对图像水印技术来说是一个很 好的变换方式，不仅运算快速，过程简洁，还具有良好的鲁棒性。根据算法的特性來看, 用matlab可以很好地实现这个图像水印算法，并能将结果进行细致的比较和分析，可以运用mse()、psnr()、correlationcoefficient()等函数进行结果图像的比较和分析，就 可以从客观真实的角度来分析这个图像水印算法。第四章算法的实

22、现与结果分析在本章里，我将算法实现的程序与实验结果进行分析详尽地描述出来。我将我的名字陈成作为水印图像'cc.png，大小为32*32格式为.png的图像。载体图像是大小为 256*256的格式力.tif的小女孩义像的灰度图像lena_gray.tif。为了敁示实际人小的原始载体图像与水印图像，我将原始的载体图像和水印图像不 做任何比例变化地显示如卜图4-1所示：陈成(a)(b)图4-1原始尺寸的载体图像和水印图像在图4-1中图(a)是原始尺寸的载体灰度图像，(b)是原始尺寸的水印图像。4.1水印图像的嵌入和提取4. 1. 1水印像的嵌入卜*而是水印阁像嵌入的主要程序: i=imrea

23、dclena一gray.tif); subplot(l，3，l); %显示的格式 imshow(i); subplot( 1,3,2);j=imread(,cc.png,);imshow(j);%水印嵌入的过程 for p=l:nfor q=l:nx=(p-1 )*k+1 ;y=(q-1 )*k+1;block=i(x:x+k-l，y:y+k-1); bl0ck=dct2(bl0ck); if j(p，q )=0 a=，l;elsea=l;endblock=block*(1 +a*0.02); block=idct2(block); i(x:x+k-l,y:y+k-l)=block; ende

24、nd subplot(l，3,3);imshow(i);%将禽宥水印的图像写成.bmp格式的图片储存起來 imwrite(i，watermarked.bmp，bmp)；水印图像嵌入程序实现的结果如图4-2所示：图4-2水印图像嵌入的实验结果图在图4-2中是原始的载体图像，是原始的水印图像，是水印嵌入后含有水 印的图像，图片显示了水印图像嵌入到载体图像屮，再与原始载体图像进行对比，我们 可以看到图像和水印几乎没有什么区别，所以该算法具有较好的不可见性，实验效果也 很明显，总体來说比较成功。4. 1.2水印像的提取下血是水印图像提取的程序:i=imread('lena_gray.tif);

25、 j=imread('watermarked.bmp,'bmp,); for p=l:nfor q=l:nx=(p-l)*k+l;y=(q-l)*k+l;block 1 =i(x:x+k-1，y:y+k-1); block2=j(x:x+k-l ,y:y+k-l); block 1 =idct2(blockl); block2=idct2(block2); a=bl0ck2( 1，1 )/blockl (1，1)-1;ifa<0c(p，q)=0;elsec(p，q)=l；endendendsubplot(l，3,3);imshow(c);程序实现的结果如閱4-2所示:(b

26、)陈成（c）图4-3水印图像提取的实验结果图在图4-3中，原始的载体图像，（b）是含冇水印的图像，（c）是提取出来的水印图 像，能够看出，提取的水印图像效果非常好，可以清楚地显示出水印的信息，总体来说 提取水印的算法实验非常成功，结果也具有比较强的说服力。4.1.3实验分析所用到的函数在水印阁像嵌入和提取后再将原始的水印阁像和从载体阁像屮提取的水印阁像进 行比较，來判断两者之间发生了多少变化，相似度是多少，提取的水印是否发生了失真, 从而可以看出这个基于dct域的图像水印算法的好坏。下面我运用了 matlab里面 的几个用于图像之间比较的函数。4. 1.3. 1 psn瞧ps膩peak sig

27、nal to noise ratio)就是峰值信噪比，从字面上可以理解是信噪比峰值的信号。在图像进行压缩等处理后，就会与原来的图像奋所不同，图像的质量就会有 所下降，通常就会比较前后这叫幅图像的psa7?值来判断图像再变换之后是否能够令人 满意。p57w?值的计算公式如卜*:rav/?=ioxig(2-)2mse(4-1)式中，为两幅相比较图像之间的均方误差，当越小的时候，psa7?值就 越大，表示相比较的图像之间失真就越小，所以ps/vz?值越大越好。4. 1.3. 2 cc比较函数cccorrelation coefficient、比较函数，也是计算w个图像之间的相关系数函数，可以用这个函

28、数来准确计算度w个图像之间的关联度，在此算法屮能够运用此函数来计算出 含水印的图像和原始图像之间的有关程度还有遭到攻击测试后的图像与含水印图像之 间的相关系数。同样，这个函数也是判断这个算法好坏的一个重要指标。相关系数的计 算公式如卜7斤示：n_nncc= !'彐=f(4-2)4. 1.3. 3 函数mse函数也就是均方差函数，在计算ps7w?值的吋候要调用到此函数，的值 越接近于0,那么图像的效果越好，的计算公式如下：(4-3)fi2其屮称为和方差，也就是两个比较图像之间误差的平方和。4.1.4实验结果分析将原始的载体灰度图像lena_gray.tif与含水印的图像watermark

29、ed.bmp进行比较，运 用和函数得到两幅图像的关系，p57v/? =47.2008,= 1.2388,再用cc比较函数得到加了水印的图像与原來的载体图像的相关系数为cc=0.9991。由此数裾分析 通常ps/w?的值人于30就表示有比较好的效果了，而且相关系数cc值十分接近于1，证 明两幅图片有着非常好的相关性，而且加入了水印后与原始的灰度图像并没有太大的区 别，实验效果比较成功。4.2攻击测试在图像水印进行嵌入和提取的过程之后，还应该对含有水印的图像进行一 系列的攻 击测试来测试其鲁棒性，在木篇论文中，我将含有水印图像的载体图像进行了 jepg压 缩，加噪声，改变图像的亮度、旋转、屮值滤波

30、处理这些攻击测试来测试这个图像水印 算法鲁棒性的强弱。4.2. 1 jepg 压缩jepg压缩是很常见的一种攻击测试手段，操作也比较简单，以jepg压缩比例为50%为例子，卜*而是jepg压缩的matlab操作源程序语句：q = imread (1 watermarked.bmp *, bmp、.， imwriteq,' watermarked .jpg ' jpeg， quality ，50);图像压缩u写做watermarked 1的.jpg格式的图片存储起来。在jepg压缩g，再将 压缩了的含水印图像的载体图像进行水印提取，实验结果如图4-4所示：陈成(b)(c)图4-4

31、 jepg压缩50%和水印提取的实验结果图在图4-4中，是jepg压缩之前的图像，是jepg压缩之u的图像，(c)是jepg 压缩之后提取的水印图像，从肉眼看來，压缩后的图像与压缩之前含水印的图像并没有 太人的区别，提取的水印效果也比较好，但是压缩的比例越人，那么图像失真就越明显, 于是我改变jepg压缩的比例，逐一进行jepg压缩实验，来探究压缩比例对图像的和 关数据的影响。下表4-1就是我多次实验得到的jepg压缩比例对载体图像与压缩后图 像之1x1的关系的影响。表4-1 jepg压缩比例相关数据表相关数据/压缩比90%70%50%30%10%psnr14.595316.637017.65

32、9318.965423.7039mes33.357120.845916.473912.19514.0958cc0.97320.98700.99100.99420.9982由上表屮可以清晰地看出，压缩的比率越大，峰值信噪比psaw值就越小，均方差值随之变大，而相关系数随之减小，压缩后的图片和含水印图像的相关程度随之下降，可见jepg压缩程度对图片质量有着非常大的影响，压缩的 比率越大，相关性下降，那么图像的失真就越严重，由于峰值信噪比ps/w?值随着压缩 比的增大而减小，所以图片质量随着jepg压缩的比例增大而变差，随之而来的是从中 提取的水印阁像质量也变差。但是尽管jepg压缩比例变人，算法提

33、取出来的水印阁像 依然比较清晰，可见这个算法具宥比较强的抗干扰能力。4.2.2噪声攻击噪声攻击也是鲁棒性测试最主耍的方式之一，噪声攻击同样会降低载体图像的质 量，也会对提取水印的效果造成非常明显的影响，如果噪声加的比较多的话，那么就无 法提取出水印的图像，实验中，我对含有水印信息的图像进行了高斯噪声和椒盐噪声的 攻击测试。4.2.2. 1高斯噪声攻击高斯噪声攻击是噪声攻击屮最常见的之一，我以加千分之一的均值为0的高斯噪声 为例进行了测试，k面是高斯噪声攻击的matlab源程序语川：j = imnoisei， gauss ian0,0.001);unwrite (7,' watermar

34、ked!.bmp');在对含水印的图像进行加高斯噪声处理p，高斯噪声处理p的图像以名为watermarked2 的.bmp格式的图像储存起来，得出的实验结果图像如图4-5所示：(a)(b)(c)图4-5加1%。局斯噪声的实验结果图在图4-5屮，表小*加高斯噪声之前的图像，(b)表小加入1%。高斯噪声之后的图像， (c)表示从1%。高斯噪声处理后的图像巾提取的水印图像，加入千分之一的高斯噪声提取 的水印肉眼上看来加噪声后的图像质量并没有太大的损坏，效果还不错，经检验，加噪 声后的图像与加噪之前的图像相关系数cc=0.9863,峰值信噪比ps履=30.1893,由数据 可见加入千分之一的高

35、斯噪声对其影响不是太大，也证明了其具有良好的鲁棒性，但是 鲁棒性也只能在一定的范围之内适用，当我加入百分之一的高斯噪卢之后，实验的结果 图如图4-6所示： 图4-6加1%高斯噪声的实验结果图在图4-6中，表示加高斯噪声之前的图像，(b)表示加入1%高斯噪声之后的图像, (c)表示从1%高斯噪声处理后的图像屮提取的水印图像仅凭肉眼就可以看到在加大高 斯噪声强度的吋候，加入高斯噪声后的图像质量发生了明显的下降，从屮提取的水印图 像也无法辨别得出我的名字，效果非常差，我用matlab对加噪声之前的图像和加噪 声之后的图像进行了相关数据分析发现，两个图像的相关系数cc=0.8864,与之前加入 千分之

36、一的高斯噪声的cc位0.9863有了很人程度的下降，峰位信噪比ps/w? = 10.4944 与前者30.1893更是有丫大幅度的下降，可见加大噪声的强度对图像的质量以及提取的 水印质量都有着非常大的影响，因此基于dct域的图像水印算法的鲁棒性是有一定限 度的，超出了这一限度，算法的鲁棒性就体现不出来了。4. 2. 2. 2椒盐噪声攻击椒盐噪声也是攻击测试屮非常常见的噪声之一，与高斯噪声比较相似，以噪声强度 为0.01的椒盐噪声为例，不面是在含水印的图像中加入椒盐噪声并将加噪声后的图像 谈入名为watermarked3的.bmp格式的matlab源程序语句：p = imnoise(/,'

37、;salt & pepperimwritep,' watermarked .bmp');同样，在加入椒盐噪声后再从加噪声后的图像屮提取出水印图像，仿真实验结果如图 4-7所示：(a)(b)(c)图4-7加强度0. 01椒盐噪声的实验结果图在图4-7中，是加入椒盐噪声之前的图像，(b)是加入强度为0.01的椒盐噪声后 的图像，(c)是加0.01椒盐噪声后提取出的水印图像。由实验结果可见，加入椒盐噪声 后，含有水印的载体图像质量有了一定的损坏，提取的水印图像勉强还能辨别得出我的 名字，然后将原有的载体图像与加入了椒盐噪声后的图像进行比较得出ps7v/? =28.7945 相

38、关系数cc=0.9636,实验结果比较成功。但是再加入强度为0.03的椒盐噪声之后，就 超出丫鲁棒性的范围，实验结果如图4-8所示：(a)(b)(c)图4-8加强度0. 03椒盐噪声的实验结果图在图4-8中，(a)是加入椒盐噪声之前的图像，(b)是加入强度为0.03的椒盐噪声 的图像，(c)是加0.03椒盐噪声后提取出的水印图像。可以看出，在加入强度为0.03的 椒盐噪声后，图像有了非常明显的破坏，就像在图片上面撒上了许多盐和胡椒-样，图 片的质量有了很明显的卜降，从提取出来的水印图像来看基木上看不出我的名字了，进 行比较发现psa7? =24.2278,相关系数cc=0.8969,这两项指标

39、都有了很明显的下降，因 此在加入过量的噪声后，图片就会被损坏，图片质量就会大幅下降，也无法提出水印的 图像了。4.2.3亮度调整亮度调整顾名思义就是改变含水印的载体图像的亮度，这一过程同样影响了贪水印图片的质量，与加噪卢不同，亮度变换又是一种新的攻击测试方法。下面是将含有水印的图像进行亮度变换的matlab源程序语川：r = imadjust，0.5 0.75，0 1); imwriter,' watermarked4.bmp');改变载体图像的亮度之f将其写做名为watermarked4的.bmp格式的图片，实验结 果如图4-9所示：(a)(b)(c)图4-9进行亮度调整和水

40、印提取的实验结果图在图4-9中(a)是进行亮度变换之前的图像，(b)是进行亮度变换之后的图像，(c)是 亮度变换后提出的水印图像。将亮度调整前后的图像进行比较得出峰值信噪比的值psm? = 13.8203,均方差=39.8741，相关系数cc=0.8696,由此数据分析可知，psnr 值和相关系数值过于低丫，而且均方差的值甚至接近40,相关性也比较差，证明 图像已经被亮度调整完全破坏，或者图像的信息在亮度调整的时候发生了损失，已经无 法止常地提取出水印的图像。从图像看来提取出来水印图像的似乎不是我的名字，而是 载体图像屮的小女孩，这就说明提取水印的算法在亮度调整后并不适用了，所以总结可 得，提

41、取水印的算法有一定的缺陷，并不能够从所有攻击测试后的载体图像中提取出水 印信息。4.2.4旋转处理攻击测试中还包含将旋转攻击，就是将含奋水印信息的载体图像进行旋转，然后再从旋转后的图像巾提取水印信息，以顺时针旋转5°为例，matlab的语川如卜所示：c = imrotate (7,-5); imwritec,' watermarked5.bmp');将旋转v?的禽水印的载体图像巧做名力watermarked5的.bmp格式的图像，程序的 仿真实验结果如图4-10所示：(a)(b)(c)图4-10顺时针旋转5°和水印提取的实验结果图在图4-10中，(a)是进行

42、旋转之前含水印的图像，(b)是旋转5°之后的图像，(c)旋转 5°之后提取出来的水印图像。由图可以直观地看!li,在进行顺时针旋转5°后，图像的 大小，图凡质量等各方面指标都发生了很大的变化已经无法将旋转前和旋转后的图像进 行相关的比较，可能是程序并不完善，提取的水印图像也并不理想，可以见得，在进行 旋转攻击后，含有水印信息的载体图像受到了较人的影响，图片的质量也有很人幅度的 下降。同亮度调整后提取出来的水印图像相似，似乎水印图像提取得并不正确，可见算 法依然有不足之处。4.2.5中值滤波攻击屮值滤波攻击是将含有水印的阁像屮值滤波掉一部分，这样同样会造成阁像的信息

43、 的部分损失，将含宥水印的载体图像进行中值滤波攻击的matlab源程序语句如卜所 示：j = medfilt2i)imwrite (j,* watermarked 6.bf”p);将屮值滤波攻击后的w像写做名为watermarked6的.bmp格式的剛象，屮值滤波攻it?后和 提取水印的结果如图4-11所示：(b)(c)图4-11中值滤波攻击的实验结果图在图4-11中，是中值滤波之前含水印的图像，(b)是中值滤波后的图像，(c)是中 值滤波后提取出来的水印图像。由于中值滤波攻击肜图像的信息已经有一部分的损失, 由图可看出提取的水印图像已经明显受到了干扰，似是水印的图像提取还算比较成功， 将中值滤波后的图像与滤波之前的图像进行相关数据的测试得岀峰值信噪比 = 18.6291,相关系数cc=0.9855,由数据看来屮值滤波后阁像的相关性还是比较好的，实验结來也比较成功。4.3本章小结在这一章里我将设计的算法逐一实现水印的嵌入提取和攻击测试，由于本科的知识 储备与科研能力非常有限，在我将含水印阁像进行亮度调整，旋转处理和