# 一种仅基于DWT但提取效果较好的盲水印算法
## 步骤
### 嵌入过程
1.直接在整幅图上做三级小波变换
2.在三级变换后的低频LL_3分量上依次量化嵌入水印,水印图片是提前设计好的具有多个重复证明版权字段的图像,且需要将水印图片resize成LL_3的尺寸
3.嵌入完成后三级小波逆变换得到迁入后图像
## 水印图片
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/data/wm3.png)
## 待嵌入图像
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/data/6.jpg)
## 嵌入后图像
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/dwt_6.jpg)
### 提取过程
1.在整幅图上做三级小波变换
2.在三级变换后的低频LL_3分量上依次量化提取水印
3.得到水印图像
## 在这里,我设计了4种不同的攻击模式,包括裁减、缩放、先裁减后缩放、先缩放后裁减,裁减缩放的比例都是随机的,对应的图片为
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/crop_dwt_10.jpg)
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/scale_dwt_10.jpg)
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/crop_scale_dwt_10.jpg)
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/scale_crop_dwt_10.jpg)
## 对应提取出的水印图片如下
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/ex_crop_dwt_10.jpg)
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/ex_scale_dwt_10.jpg)
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/ex_crop_scale_dwt_10.jpg)
![image](https://github.com/dong-zhang1/Blind-Watermark-Based-on-DWT/blob/master/output/ex_scale_crop_dwt_10.jpg)
# 需要说明的是,此方法仅在图像画面不复杂时有效,对lena图进行测试时无论有误攻击,提取出的都是噪声!
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
一种仅基于DWT但提取效果较好的盲水印算法.zip
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资料总结
.gitattributes 33B
data
10.JPG 5.65MB
6.jpg 3.44MB
水印二值化.py 344B
wm3.png 6KB
output
ex_scale_dwt_10.jpg 69KB
scale_crop_dwt_10.jpg 722KB
ex_crop_scale_dwt_10.jpg 9KB
crop_dwt_10.jpg 1.13MB
crop_scale_dwt_10.jpg 362KB
dwt_6.jpg 2.67MB
scale_dwt_10.jpg 2.78MB
ex_crop_dwt_10.jpg 30KB
ex_scale_crop_dwt_10.jpg 18KB
.gitignore 1KB
arnold置乱.ipynb 18KB
README.md 2KB
自适应dwt水印嵌入.py 6KB
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妄北y
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