基于四元数变换的彩色图像水印算法设计与实现.zip

# 🥤 毕业设计 * 题目：基于四元数变换的彩色图像水印算法设计与实现 * 变换算法：`QDFRNT, 四元数分数阶随机变换`、`QDFRFT, 四元数分数阶傅里叶变换` * 水印算法： * 基于 `SVM` 的自适应彩色图像水印算法 * 基于量化的自适应彩色图像水印算法 (`TODO`) # ☕ Matlab 算法仿真 ## 环境搭建 我采用的 `Matlab` 版本为 `R2018a`，其他版本的兼容性没有测试过，建议直接安装 `R2018a`，为了运行代码，你需要在 `Matlab` 中将项目中的 `/matlab` 目录及其子目录添加到 `Matlab` 的执行目录。 项目分为两大块： * 函数 * 测试用例 你可以在 `/matlab/function` 中找到该水印算法群所需要的一切函数，具体目录的功能如下： * `/matlab/function/deal`：一些处理函数 * `/matlab/function/mask`：自适应掩蔽因子相关函数 * `/matlab/function/tool`：一些工具函数 * `/matlab/function/transform`：变换函数，主要是 `DFRNT` 变换簇和 `DFRFT` 变换簇 * `/matlab/function/watermark`：水印相关函数，包括多种水印嵌入、`SVM` 训练、水印提取 另外，在 `/matlab/test` 目录下，你可以找到相关函数的使用实例，基本上每一个函数都有着自己的测试用例，你可以通过看这些测试用例了解各种函数的用法，另外，函数本身，每个文件中也有着详细的注释和参数说明。 ## 例子 这里给出一组简单的测试效果图： <div> <img src="./doc/example-source.bmp" width="30%" alt="source"/> <img src="./doc/example-marked.bmp" width="30%" alt="source"/> <div/> <div> <img src="./doc/example-secret.bmp" width="10%" alt="source"/> <img src="./doc/example-restored.bmp" width="10%" alt="source"/> <div/> 按照顺序，给出的图分别为原图、嵌入水印的图、水印图像、还原得到的水印图像，使用的算法为 `QDFRNT-SVM`。 # 🍱 C/Cpp 实现 `C++` 版本采用了高性能的库和实现，算法速度能够达到 `Matlab` 版本的十倍以上，但是由于很多功能都需要自己造轮子，实现出来的结果可能与 `Matlab` 版本有着一定程度上的不同，稳定性也不如 `Matlab` 版本，可以说 `Matlab` 适合研究，但是 `C++` 版本可以用于工程化。 该实现是跨平台版本，使用 `cmake` 进行项目管理，你可以在 `MSVC` 或者 `GNU/GCC` 上部署该版本。 ## 环境搭建 环境的搭建主要是安装和引入一些库，大多数库我都已经在 `cmake` 的配置文件中添加了，你要做的事情，就是在部署之前，把各种库按照正确的方法安装，并且添加合适的环境变量，使得我在 `cmake` 配置文件的使用的环境变量能够正常工作，只要能找到库，就能编译成功。 这里给出使用到的库的一个简要列表： * 高性能矩阵库 `Armadillo` * 图像处理库 `OpenCV 4` * 命令行参数解析库 `Cmdline` * `SVM` 库 `LibSVM` 其中 `Armadillo` 和 `LibSVM` 没什么好说的，使用最新版本即可，但是 `OpenCV` 的版本需要规定，一定要为 `4`，其他的版本不行，`Cmdline` 是 `github` 上的一个开源项目，地址在这里：[Cmdline - C++ Cmd Arguments Parser](https://github.com/tanakh/cmdline)，这个项目在 `Windows` 平台上运行需要做一些其他的工作，后面会提到。 ### Windows 首先是 `Armadillo` 的安装，直接在官网下载 `Windows` 版本的二进制发行包即可，在下载完成后，你需要为其配置两个环境变量： * `ARMADILLO_INCLUDE_DIR` * `ARMADILLO_LIB_DIR` 第一个指向 `Armadillo` 发行包文件夹下的 `include` 文件夹，第二个指向发行包文件夹下的 `example/lib_win64`，另外，你还需要将 `example/lib_win64` 这个文件夹添加到 `path` 中，因为用到了其中的两个 `dll` 动态链接库 接下来是 `OpenCV 4` 的配置，依然是在官网下载最新的 `Windows` 二进制发行包，假设我的包名叫 `Opencv`，首先你需要将 `OpenCV/build/x64/vc15/bin` 添加到 `path` 中，这里存放了 `OpenCV` 的可执行程序，需要用到。接下来依然是添加两个环境变量： * `OPENCV_INCLUDE_DIR` * `OPENCV_LIB_DIR` 他们的值分别为 `OpenCV\build\include` 和 `OpenCV\build\x64\vc15\lib` 至于 `LibSVM`，依然是下载发行包，接下来将发行包根目录中的 `svm.h` 和 `svm.cpp` 两个文件分别复制到 `cpp` 项目中的 `lib/include` 和 `lib/src` 中，如果没有该目录，则需要你自己新建一个，因为这两个文件为库，我用 `git` 把它 `ignore` 掉了，所以没有的话你需要自己建立。`LibSVM` 不需要配置环境变量。 最后是 `Cmdline`，对于 `Windows` 来说，官方给出的版本并无法使用，因为他们是为 `GNU` 特制的，有位朋友进行了一些改写，我们可以使用改写后的版本，在这里：[Cmdline - VS Version](https://blog.csdn.net/10km/article/details/50982993)，将文件存为 `cmdline.h`，并且存放到一个特定目录，接下来配置环境变量： * `CMDLINE_INCLUDE_DIR` 这个环境变量就设置到 `cmdline.h` 所在的目录即可 ### Linux/Unix/MacOS 首先需要安装上面说到的几个库： * `OpenCV 4` * `Armadillo` * `LibSVM` * `Cmdline` 首先是 `OpenCV 4` 的安装，根据官方的教程，首先去官网下载源码包：[Source Code - OpenCV 4](https://opencv.org/releases/) 在开始编译之前，你需要安装 `OpenCV 4` 所需要的一切依赖： ``` # 编译套件 sudo apt-get install build-essential # 必要依赖 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev # 可选依赖 sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev ``` 进入源码包目录并且使用 `cmake` 生成 `Makefile`： ``` cd ~/opencv mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. ``` 接着使用 `make install` 指令编译并安装包： ``` sudo make install ``` 漫长的等待即可，如果内存过小可能会导致失败，如果失败了可以适当调节 `swap` 文件的大小后重试，已经编译过的文件将不会再次被编译，可以直接重上次失败的地方开始，你要做的只有安装 `OpenCV` 本身，你无需再配置其他的参数等 接下来是 `Armadillo`，首先你需要在官网下载最新的源码包：[Armadillo](http://arma.sourceforge.net)，如果遇到被墙的情况，可以使用 [SourceForge Images](http://sourceforge.mirrorservice.org/) 下载，找到 `arma` 即可。 下载源码包之后，依然是先安装依赖： ``` sudo apt-get install libopenblas-dev sudo apt-get install liblapack-dev sudo apt-get install libarpack2-dev sudo apt-get install libsuperlu-dev ``` 接着进入源码目录使用 `cmake` 生成 `Makefile` 然后使用 `make` 编译并安装即可： ``` cd ~/armadillo mkdir build cd build cmake .. sudo make install ``` 至于 `LibSVM`，我们只需要两个文件，`svm.h` 和 `svm.cpp`，这两个文件都可以在官方的源码包得到，或者你也可以从官方的 `github` 下载，地址在这里：[LibSVM - github](https://github.com/cjlin1/libsvm)，下载后将这两个文件分别放在 `cpp` 项目中的 `lib/include` 和 `lib/src` 目录下，如果没有则手动新建 最后是 `Cmdline`，这个库只需要一个头文件 `cmdline.h`，我们可以在官方 `github` 上获取，地址在这里：[Cmdline - github](https://github.com/tanakh/cmdline)，下载头文件之后将头文件放在 `/usr/include` 或者 `/usr/local/include` 目录下即可 最后是 `Linux` 平台上项目的编译运行，进入 `cpp` 项目： ``` cd ~/graduation-project/cpp ``` 使用 `cmake` 生成 `Release` 版本的 `makefile`： ``` mkdir build cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release .. make ``` 即可得到�