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数字水印算法

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基于DCT的信息隐藏.zip （14个子文件）

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基于DCT的信息隐藏毕业设计源码

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carrier_image.bmp 82KB

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截图

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基于DCT的信息隐藏毕业设计报告.doc 392KB

I

目录

1 信息隐藏与数字水印算法的概要设计...............................................1

2 信息隐藏与数字水印算法的可行性分析...........................................2

3 信息隐藏与数字水印算法的详细设计...............................................3

4 编码及测试...........................................................................................4

5 组内分工...............................................................................................6

6 心得.......................................................................................................7

7 附录：程序源代码...............................................................................8

1

1 信息隐藏与数字水印算法的概要设计

（1）在实现图片信息隐藏和水印提取的功能时，使用 DCT 域图像水印技术避免

了傅里叶变换中的复数运算，他是基于实数的正交变换，DCT 变换矩阵的基向量近似

于 Toeplitz 矩阵（系数矩阵对称且沿着与主对角线平行的任一对角线上的元素相等）

的特征向量，而 Toeplitz 矩阵又体现了人类语言及图像信号的相关特性，故 DCT 常

常被认为是对语音和图像信号的准最佳变换，同事 DCT 算法较易于在数字信号处理器

中快速实现，因此它目前在图像编码中占有重要的地位，成为一系列有关图像编码的

国际标准（JPEG、MPEG、H.261 等）的主要环节。

与空域图像水印相比，离散余弦变换（DCT）域图像水印对压缩、滤波和其他一

些数字处理算子具有更强的稳健性，同时又与常用的图像压缩标准 JPEG 兼容，因而

得到了广泛的重视，基于 DCT 的数字水印技术是目前水印技术中研究得最多、最深入，

而且也是最成熟的。

（2）DCT 变换的原理

离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）是可分离的变换，其变换核

为余弦函数。DCT 除了具有一般的正交变换性质外，它的变换阵的基向量能很好地描

述人类语音信号和图像信号的相关特征。因此，在对语音信号、图像信号的变换中，

DCT 变换被认为是一种准最佳变换。

数字图像 X（m,n）是具有 M 行 N 列的一个矩阵。为了同时减弱或去除图像数据

相关性，可以运用二维 DCT，将图像从空间域转换到 DCT 变换域。根据定域，二维离

散余弦变换（DCT）定义如图 1 所示：

图 1.二维 DCT 变换示意图

（3）宿主图像的 DCT 变换

对于 N×N 大小的 256 灰度级的宿主图像 I 进行 N×N 二维离散余弦变换（DCT）。

2

以 ZigZag 方式对于 DCT 变换后的图像频率系数重新排列成一维向量 Y={y1, y2,…yN

×N}. 并取出序列中第 L+1 到 L+M 的中频系数部分,得到 YL={ YL+1, YL+2,…,

YL+M}。

2 信息隐藏与数字水印算法的可行性分析

DCT 是正交变换，它可以将 8x8 图像空间表达式转换为频率域，只需要用少量的

数据点表示图像；DCT 产生的系数很容易被量化，因此能获得好的块压缩；DCT 算法

的性能很好，它有快速算法，如采用快速傅立叶变换可以进行高效的运算，因此它在

硬件和软件中都容易实现；而且 DCT 算法是对称的，所以利用逆 DCT 算法可以用来解

压缩图像。在基于 DCT 的变换编码中，图像是先经分块（8×8 或 16×16）后再经

DCT，这种变换是局部的，只反映了图像某一部分的信息。当然也可以对整幅图像的

特点，但是运算速度比分块 DCT 要慢。图像经 DCT 后，得到的 DCT 图像有三个特点：

(1). 系数值全部集中到 0 值附近（从直方图统计的意义上），动态范围很小，

这说明用较小的量化比特数即可表示 DCT 系数；

(2). DCT 变换后图像能量集中在图像的低频部分，即 DCT 图像中不为零的系数大

部分集中在一起（左上角），因此编码效率很高。

(3). 没有保留原图像块的精细结构，从中反映不了原图像块的边缘、轮廓等信

息，这一特点是由 DCT 缺乏时局域性造成的。

在嵌入过程中，水印嵌入经变换后的数据块，不可见性较好；采用比较中频系数

法，并参考 JEPG 压缩模型，提高水印的抗压缩能力；水印的嵌入位置经大量试验选

择在分块 DCT 域的中频段，可在鲁棒性和透明性之间得到较好的协调。

3 信息隐藏与数字水印算法的详细设计

（1）DCT 数字水印嵌入算法流程

在图片嵌入程序中，首先读取水印图片 sss.bmp，通过 rgb2gray 函数使其变成灰

度图，然后通过 im2bw 函数是水印图像变成二值图，同时记录下水印图像的长 rm 和

宽 cm，以同样的方法读取载体图片 cover_image.bmp。DCT 变换把水印图片分成 8X8

的矩阵之后，通过 after(x+i,y+j)=before(x+i,y+j)+alpha*k(1)，在结果矩阵的中频段嵌

入水印，然后通过 blkproc 函数做 DCT 逆变换后输出保存在 markresule.bmp 图片中。

3

图 2.DCT 数字水印嵌入算法流程

（2）DCT 数字水印提取算法流程

使用 blkproc 函数将灰度层分块进行 DCT 变换，通过

p(1)=after_2(x+1,y+8); 讲之前改变过数值的店的数值提取出来，再通过比较提

取处理啊的数值与随机频率 k1 和 k2 的相似度，还原水印图像。

图 3.数字水印提取算法流程

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weixin_54935766

2023-05-03

简直是宝藏资源，实用价值很高，支持！
m0_75101473

2023-04-12

资源不错，对我启发很大，获得了新的灵感，受益匪浅。
m0_69347523

2024-04-14

资源使用价值高，内容详实，给了我很多新想法，感谢大佬分享~

shejizuopin

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