基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

 

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.算法理论概述

水印嵌入原理

 

       LABS方法在这里不太明确，如果指的是色彩空间转换，可能是在嵌入或提取阶段将RGB图像转换至LAB色彩空间，因为LAB空间更适合人眼对颜色的感知，有利于隐藏水印而不易察觉。

 

水印提取原理：

 

将嵌入水印的图像再次进行二维CS-SCHT变换。

 

提取变换后的低频系数，并按照嵌入时的规则去除宿主图像内容的影响，恢复出水印信息 Wm′​。

 

 

如果“LABS方法”涉及某种特定的解码策略，则在此步骤中可能会进一步应用相应的色彩空间处理和解码算法，以确保正确无误地还原水印信息。

 

 

 

 

4.部分核心程序 `%对水印进行置乱

Marks1s     = Arnold(Marks1,1,0);

 

figure(1)

subplot(131);

imshow(I0,[]);

title('原始图像');

subplot(132);

imshow(Marks1,[]);

title('水印');

subplot(133);

imshow(Marks1s,[]);

title('置乱后水印');

%对图像进行处理

Mwk_1st   = func_wk_insert(I0,Marks1s,Power,Blksize,RR,CC);

 

 

if SEL == 1

%噪声攻击

noise0    = 20*randn(size(Mwk_1st));

Mwk_1st   = double(Mwk_1st) + noise0;

end

if SEL == 2

%旋转攻击

Mwk_1st   = double(imrotate(Mwk_1st,0.1,'bilinear','crop'));

end

if SEL == 3

%剪切攻击

Mwk_1st(501:800,501:800) = 255*rand(300,300);

end

if SEL == 4

%缩放攻击

Mwk_1st   = imresize(Mwk_1st,1/2);

Mwk_1st   = imresize(Mwk_1st,2);

end

if SEL == 5

%去除行列攻击

Mwk_1st(200,:) = 255*rand(1,1024);

Mwk_1st(:,400) = 255*rand(1024,1);

end

if SEL == 6

%模糊攻击

G = fspecial('gaussian', [5 5], 0.5);

Mwk_1st = imfilter(Mwk_1st,G,'same');

end

if SEL == 7

%增强攻击

Mwk_1st = double((1.2*Mwk_1st));

end

 

 

Msg1      = func_wk_desert(Mwk_1st,Blksize,RR,CC,4);

%对水印进行逆置乱

Msg1s     = Arnold(uint8(255*Msg1),1,1);

 

figure(2)

subplot(221);

imshow(I0,[]);

title('原始图像');

subplot(222);

imshow(Marks1,[]);

title('水印');

subplot(223);

imshow(Mwk_1st,[]);

title('加入攻击的图像');

subplot(224);

imshow(Msg1s,[]);

title('水印提取');

 

 

%%

%水印提取，计算NC和PSNR

Marks1   = imresize(Marks1,[RR,CC]);

NC(indx) = func_nc(uint8(Marks1),uint8(Msg1s));

pause(1);

end

 

figure;

plot(NC,'b-o');

grid on

xlabel('视频帧数');

ylabel('比特率');

axis([0,15,0.8min(NC),1.1max(NC)]);

 

save R1.mat NC`