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SVD-DWT水印的嵌入与提取。

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简介:
利用SVD奇异值分解以及DWT小波变换等技术,实现水印嵌入和提取的可靠性得到了显著提升。此外,Arnold置乱算法的应用进一步增强了水印的抗干扰能力,从而保证了在复杂环境下的稳定性能。

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客服
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  • 基于SVD-DWT方法
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    本研究提出了一种结合奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)技术的数字水印算法。该方法在保证图像质量的同时,增强了水印的安全性和鲁棒性。 SVD奇异值分解与DWT小波变换可用于水印的嵌入和提取。Arnold置乱也是一种常用的技术。
  • DWT源代码
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    本项目提供了一套基于DWT(离散小波变换)技术实现图像盲水印算法的完整源代码,包括水印嵌入和提取两个部分。 数字水印程序包括多分辨嵌入水印、提取水印程序,盲水印嵌入、提取程序,以及滤波攻击和JPEG攻击程序。此外还包括PSNR和相似度计算公式(MATLAB)。
  • 基于DWT-DCT-SVD算法音频MATLAB仿真
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    本研究利用MATLAB平台,设计并实现了结合离散小波变换(DWT)、离散余弦变换(DCT)及奇异值分解(SVD)技术的音频水印嵌入与提取算法。通过详尽实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。 基于DWT-DCT-SVD算法的音频水印嵌入和提取方法的MATLAB仿真研究
  • 基于DWTSVD融合MATLAB代码-new
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    本作品介绍了一种结合离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)技术的数字图像水印算法,并提供相应的MATLAB实现代码。该方法能够有效增强水印的安全性和鲁棒性,适用于版权保护、数据完整性验证等领域。 我编写了一段基于DWT和SVD结合的水印嵌入方法的MATLAB代码,并附有详细注释。希望如果有人引用这段代码,请注明出处。
  • 基于DWTSVD融合MATLAB实现代码
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    本项目提供了一种利用离散小波变换(DWT)和奇异值分解(SVD)相结合技术进行数字图像水印隐藏的MATLAB源码,实现了不可见性和鲁棒性的优化。 自己编写了一段基于DWT和SVD结合的水印嵌入的MATLAB代码,并附有详细注释。希望引用该代码的人能够注明出处。
  • LSB
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    简介:本文探讨了LSB(最小显著位)技术在数字图像中嵌入和提取水印的方法。通过修改图像文件的最低有效位来隐藏信息,既保证了信息的安全传输,又不影响图像的质量。该方法被广泛应用于版权保护、数据加密等领域。 嵌入过程包括以下步骤:第一步是考虑数字水印的数据量,在原始图像的最低位进行嵌入操作。如果只使用最低一位,则可以嵌入的信息量为原始图像信息量的1/8;若采用两个最低位,可增加到1/4,以此类推。使用的比特数越多,能嵌入更多的信息但同时可能对视觉效果产生更大的影响。 第二步是根据数字水印的数据需求调整其大小和比特数目以适应容量要求。 第三步是对水印图像进行预处理操作,将其转换为二值形式(0或1)的图像。 第四步将上述经过预处理后的数字水印嵌入到原始图片中最低位的部分。 第五步是通过计算峰值信噪比(PSNR)来评估含有水印的图像质量。提取过程包括如下步骤:第一步是从已经嵌入了水印信息的图象中抽取其最底有效比特,这即为所要提取出来的水印。 第二步则是根据误码率对已提取出的数字水印进行质量评价。
  • 基于DWT彩色图像数字
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    本研究探讨了一种利用离散小波变换(DWT)技术在彩色图像中嵌入和提取数字水印的方法,旨在增强信息的安全性和隐蔽性。 数字水印的经典算法源代码对于研究数字水印编程具有重要的指导意义,特别是在彩色图像处理方面更为难得。
  • 数字
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    数字水印技术是指将标识信息直接嵌入数字载体对象当中,或适当修改载体以隐藏标识信息。本研究探讨了如何有效地在多媒体数据中嵌入和提取这种隐形标识。 基于MATLAB的数字水印添加与提取源代码,适用于BMP文件。很高兴与大家分享。
  • 基于DWT小波变换数字技术
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    本研究探讨了利用离散小波变换(DWT)在数字媒体中嵌入和提取不可见水印的技术,确保版权保护和数据安全。 **基于DWT的小波水印技术详解** 在数字媒体安全领域内,数字水印技术是版权保护的重要手段之一。其核心在于将隐藏的信息(称为水印)嵌入原始数据中以证明所有权或验证内容的完整性。其中,基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)的技术因其多分辨率分析和信号处理的优势而被广泛应用于图像、音频及视频文件的安全保护。 小波变换作为一种信号分析工具,在时间和频率域上提供了局部化特性,相较于传统的傅立叶变换而言,它能更好地捕捉非平稳信号的细节。在数字水印领域中,DWT的重要优势在于它可以将图像分解为不同层次的细节和平均分量,从而实现水印嵌入到各个频段的可能性,并达成鲁棒性和透明性的平衡。 进行基于DWT的数字水印嵌入时,首先需要选择适当的小波基(如Haar、Daubechies或Symlets等),接着根据待嵌入信息的特点和宿主媒体的特性来确定合适的策略。这包括在低频系数中引入微小扰动,在高频部分插入特定信息或者利用统计特征进行编码。 提取水印时,同样需要对原始数据执行DWT,并依据先前定义的位置检测并恢复出隐藏的信息。由于这些变化通常设计为不干扰用户感知的细微调整,因此确保不会显著影响媒体质量是关键所在。此外,为了提高水印的鲁棒性以抵御如缩放、剪切、滤波和压缩等攻击手段的影响,需要开发相应的算法。 详细的技术实现步骤、具体算法描述及实际应用案例在提供的文档中有所阐述。这些内容深入探讨了如何选择最佳的小波基、确定嵌入强度以及优化水印检测过程,并评估其鲁棒性和不可见性方面的性能表现。 基于DWT的数字水印技术是一种强大的版权保护工具,它结合小波变换的优点,在确保媒体质量和安全性之间实现了有效的平衡。通过深入了解和应用这项技术,我们可以为各类数字内容提供更加可靠的防护措施来抵御非法复制与篡改行为的发生。
  • 数字算法
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    本研究探讨了数字水印技术中的关键问题,提出了一种新颖的水印嵌入和提取方法。该算法在保证版权保护的同时,还能有效抵抗各种攻击,并具有良好的透明性和鲁棒性。 基于小波分解的图像数字水印算法涵盖了数字水印的嵌入与提取过程。