数字图像处理课程设计卡口监控系统.doc

目录摘要2一正文31.设计内容及要求32.设计原理32.1载体图像和水印的选取32.2嵌入、提取方法33.设计内容53.1水印信息的生成，嵌入，提取53.1.1设计流程53.1.2实验步骤及结果53.2测试鲁棒性73.2.1 设计流程73.2.3 实验步骤和结果8二.结论及致谢13三.参考文献13四.附录1416山东建筑大学摘要数字水印技术是近些年提出的一种信息隐藏技术,该技术为多媒体信息的版权保护提供了一种新的方法。本文首先介绍了数字水印技术的原理、特点及分类,然后详细论述了基于最低有效位的数字水印技术的实现过程通过实验给出了嵌入水印后的图像的效果,最后利用MATLAB7.0对这一算法进行了仿真。关键词：信息隐藏；数字水印；DCT；MATLAB一正文1.设计内容及要求公路卡口监控系统已成为近些年研究的热点，该系统不但可以掌握各出入口的车辆流量及状态，还能对违章车辆进行准确的记录。但是，在卡口监控系统中拍摄的交通肇事图片，可能会被别有用心的人进行替换或篡改而不留下任何痕迹，从而使图片不能用作证据。因此，图像防伪是一个迫切需要解决的问题。数字水印技术的日臻成熟，使其可以用作图像的防伪工具，其思想是事先把保护信息作为水印嵌入在图像中，鉴别真伪时通过提取水印，并与嵌入的保护信息进行比较，得出真伪的鉴别结果。2.设计原理2.1载体图像和水印的选取卡口监控系统中，通常对抓拍得到的数字信息以图像的形式存储起来，以便日后的调查取证，为此载体图像可选择抓拍到的图像，通常在图像中会包含具体的违章信息。水印的选择主要考虑两个方面：（1）用于图像的真实性鉴别，通常考虑嵌入抓拍机构的特有信息，比如印章图像，以便于图像在传输中遭受到某种篡改后，还能通过提取的水印来验证图像来源的真实性。（2）用于防止图像篡改，抓拍的图像在传输过程中可能会受到恶意篡改，例如更改违章车辆的车牌号码等信息，此时可以考虑把抓拍图像中的具体违章信息作为水印。2.2嵌入、提取方法 选择水印算法时，一般要满足：安全性、隐蔽性和鲁棒性。（1）由于抓拍图片均为彩色图像，而对彩色图像进行处理较为复杂，建议首先对图片进行灰度化处理。（2）嵌入位置选取。水印嵌入通常可选择在空间域或变换域进行。空间域方法是直接修改像素值。该类方法比较简单，但嵌入的水印信息不能太多，鲁棒性比较差；变换域方法首先对图像进行某种可逆的数学变换，然后对变换域的系数进行某种修改，再进行逆变换得到图像，目前大多数水印算法都采用傅立叶变换（FFT）、离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)。本次设计建议选择DCT域嵌入水印。 图像在经过DCT变换后， DCT系数分布可分为低、中、高三个频带。其中交流分量的低频系数分布在矩阵的左上角，是三个频带中系数值较大的区域，集中了图像的大部分能量，中频、高频依次向外分布，如下图所示：DCT变换分布图将水印嵌入到高频中不易被人眼所察觉，然而经过图像处理或攻击，极易产生水印数据损失；低频中集中了图像的绝大部分能量，相对来说拥有更大的嵌入容量，对于恶意攻击的鲁棒性较好，但嵌入时要考虑对图像隐蔽性的影响。设计中，要根据卡口监控系统的需要，选择嵌入在DCT变换的低频、中频或高频系数上。（3）嵌入算法常见的嵌入算法有加性、乘性规则、位平面、系数交换法等。乘性规则和系数交换法在时空领域中引起的变动较大，这里建议选择加性或位平面法。l 加性规则 通常在加性规则中都带有嵌入因子，以调整所嵌入水印的不可见性和鲁棒性： 其中为原始载体的变换系数（如DCT变换系数）为含水印图像的系数， 为水印，a为嵌入强度因子。对于嵌入强度a的选择，通常要求嵌入强度要满足不可见性，兼顾鲁棒性，嵌入强度会影响含水印图像的质量，通常用psnr来衡量，人眼视觉可以接受的psnr值灰度约为32。 l 位平面 最初的位平面方法为空域的最低有效位（LSB）和最高有效位（MSB），LSB的鲁棒性较差，MSB的不可见性差，可以采取折中方案，嵌入在中间位平面，进而扩展到图象变换系数的位平面嵌入方法。（4）提取算法数字水印的提取是嵌入的逆过程，例如上面的加性嵌入，相应的水印提取应该为。2.3算法分析通过编码实现水印的嵌入，并在无攻击测试的情况下进行水印的提取，通过主观的人眼观察和峰值信噪比(PSNR)分析水印的隐蔽性，比较原始水印和提取水印的相似程度（相似度NC）。峰值信噪比(PSNR)在一定程度上反应图像数据处理前后的变化情况，一般用它作为评价水印嵌入过程造成图像失真的标准。其计算方法如下： 2 这里的M、N为行像素及列像素数。为嵌有水印的数字图像，为没有嵌入水印的原始图像。 相似度函数NC为： 其中表示提取的水印，表示原始水印，NC（01）越大说明图像之间的相似度越大。3.设计内容3.1水印信息的生成，嵌入，提取3.1.1设计流程水印和载体图选取处理DCT域水印信息生成不同强度水印信息嵌入不同区域水印信息嵌入提取水印信息并比较3.1.2实验步骤及结果 （1）实验代码载体图灰度化，水印图二值化，水印信息的DCT域变换、嵌入、提取等算法（具体代码见附录） （2）不同强度的水印信息比较 强度50水印信息嵌入提取。结果如图1所示 图1强度50的水印信息嵌入提取结果强度100水印信息嵌入提取。结果如图2所示图2 强度100水印信息嵌入提取结果强度200水印信息嵌入提取。结果如图3所示图3 强度200的水印信息嵌入提取结果 （3）不同区域的水印信息比较 在低频带嵌入水印信息。如图5所示图4 低频带嵌入水印结果 在中频带嵌入水印信息。如图6所示图5 中频带嵌入水印结果 在高频带嵌入水印信息。如图7所示图6 高频带嵌入水印结果3.2测试鲁棒性3.2.1 设计流程 对含水印图进行攻击处理计算峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC提取攻击后图片的水印信息与原水印信息进行对比3.2.3 实验步骤和结果 （1）加噪测试 加噪代码（水印嵌入、提取代码见附录） WImage2=a1;noise0=20*randn(size(WImage2);WImage2=WImage2+noise0;subplot(2,2,3);imshow(WImage2,);title(加入白噪声后图像);M1=WImage2;M_1=uint8(M1) 实验结果如图7所示图7 加噪后提取水印结果 峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC（算法代码见附录）结果如图8图8 加噪后峰值信噪比和相似度计算结果 （2）剪切测试剪切代码（水印嵌入、提取代码见附录）WImage4=a1; WImage4(1:256,224:256)=256; WImage4cl=mat2gray(WImage4); subplot(2,2,3);imshow(WImage4cl); title(部分剪切后图像); figure(1);M1=WImage4cl;实验结果如图9所示图9 剪切后提取水印结果峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC（算法代码见附录）结果如图10图10 剪切后峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC计算结果（3）压缩测试压缩代码（水印嵌入、提取代码见附录）WImage5=a1; WImage5=im2double(WImage5); cnum=10; dctm=dctmtx(8); P1=dctm; P2=dctm.; imageDCT=blkproc(WImage5,8,8,P1*x*P2,dctm,dctm.); DCTvar=im2col(imageDCT,8,8,distinct).; n=size(DCTvar,1); DCTvar=(sum(DCTvar.*DCTvar)-(sum(DCTvar)/n).2)/n; dum,order=sort(DCTvar); cnum=64-cnum; mask=ones(8,8); mask(order(1:cnum)=zeros(1,cnum); im88=zeros(9,9); im88(1:8,1:8)=mask; im128128=kron(im88(1:8,1:8),ones(16); dctm=dctmtx(8); P1=dctm.; P2=mask(1:8,1:8); P3=dctm; WImage5=blkproc(imageDCT,8,8,P1*(x.*P2)*P3,dctm.,mask(1:8,1:8),dctm); WImage5cl=mat2gray(WImage5); subplot(2,2,3); imshow(WImage5cl); title(经JPEG压缩后图像); M1=WImage5cl;实验结果如图11所示图11 压缩后提取水印结果峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC（算法代码见附录）结果如图12图12压缩后峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC计算结果（4）滤波测试滤波代码（水印嵌入、提取代码见附录）WImage3=a1; H=fspecial(gaussian,4,4,0.2); WImage3=imfilter(WImage3,H); subplot(2,2,3); imshow(WImage3,); title(高斯低通滤波后图像); M1=WImage3; M_1=uint8(M1);实验结果如图13所示图13 滤波后提取水印结果 峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC（算法代码见附录）结果如图14图14 滤波后峰值信噪比(PSNR)和相似度函数NC计算结果二.结论及致谢将水印嵌入到高频中不易被人眼所察觉，然而经过图像处理或攻击，极易产生水印数据损失；低频中集中了图像的绝大部分能量，相对来说拥有更大的嵌入容量，对于恶意攻击的鲁棒性较好，但嵌入时要考虑对图像隐蔽性的影响。三.参考文献1 孙圣和. 数字水印技术及应用M. 北京：科学出版社，2004.2 杨义先. 数字水印理论与应用M. 北京：高等教育出版社，2005.3 范腾飞.基于图像防伪的数字水印技术研究D. 西安理工大学,2010.4 王思等.水印防伪技术的研究与发展J. 包装工程.2008(10).5 夏辉. 数字图像水印算法研究及其在防伪技术中的应用D.西安电子科技大学,2005.6 王晓丹、吴崇明编著，基于MATLAB的系统分析与设计图像处理，西安电子科技大学出版社.四.附录 clear all;% 读取水印图像 % I=imread(shuiyin.bmp);I=rgb2gray(I);I=double(I)/255; I=ceil(I);%显示水印图像%figure(1);subplot(2,2,1);imshow(I),title(水印图像)dimI=size(I);rm=dimI(1);cm=dimI(2);%生成水印信息强度50%I=imread(shuiyin.bmp);I=im2bw(I);mark=I;alpha=50,k1=randn(1,8);k2=randn(1,8);a0=imread(huidu.bmp);psnr_cover=double(a0);subplot(2,2,2),imshow(a0,),title(载体图像);r,c=size(a0);cda0=blkproc(a0,8,8,dct2);%载体彩图象灰度化%I=imread(zaiti.jpg);I=rgb2gray(I);imwrite(I,huidu.bmp);% 嵌入 %cda1=cda0; % cda1 = 256_256for i=1:rm % i=1:32 for j=1:cm % j=1:32 x=(i-1)*8;y=(j-1)*8; if mark(i,j)=1 k=k1; else k=k2; end cda1(x+1,y+8)=cda0(x+1,y+8)+alpha*k(1); cda1(x+2,y+7)=cda0(x+2,y+7)+alpha*k(2); cda1(x+3,y+6)=cda0(x+3,y+6)+alpha*k(3); cda1(x+4,y+5)=cda0(x+4,y+5)+alpha*k(4); cda1(x+5,y+4)=cda0(x+5,y+4)+alpha*k(5); cda1(x+6,y+3)=cda0(x+6,y+3)+alpha*k(6); cda1(x+7,y+2)=cda0(x+7,y+2)+alpha*k(7); cda1(x+8,y+1)=cda0(x+8,y+1)+alpha*k(8); endend% 嵌入水印后图像 %a1=blkproc(cda1,8,8,idct2); a_1=uint8(a1);imwrite(a_1,qianru.bmp,bmp);subplot(2,2,3),imshow(a1,),title(嵌入水印后的图像强度50);%水印提取%dca1=blkproc(a1,8,8,dct2);p=zeros(1,8);for i=1:dimI(1) for j=1:dimI(2) % j=1:32 x=(i-1)*8;y=(j-1)*8; p(1)=dca1(x+1,y+8); p(2)=d