Advertisement

W-SVD数字水印的MATLAB实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
生成 w-svd 水印，以及提取其水印的方法，同时提供详细的使用说明文档，教您如何有效地运用该技术。如果您在使用过程中遇到任何疑问，请仔细研读说明文档以获取更清晰的指导。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于W-SVD的数字水印实现（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了基于W-SVD算法的数字水印技术，有效增强了图像信息的安全性和不可见性。 关于w-svd水印的生成与提取方法以及相关使用说明的文章可以教你如何操作。如果你有任何不明白的地方，请仔细阅读这些说明文档。
     
  • MATLAB中的W-SVD数字水印代码
    优质
    本代码实现基于W-SVD算法的数字水印嵌入与提取过程，在MATLAB环境下运行。适用于图像版权保护及完整性认证研究。 一种经典的水印算法具备良好的不可见性和鲁棒性等特点。
     
  • RDWT-SVD图像水印：盲水印-MATLAB实现
    优质
    本项目介绍了一种基于RDWT-SVD算法的数字图像盲水印技术，并提供了MATLAB代码实现。该方法在保证高透明度的同时，具备良好的不可见性和鲁棒性。 图像隐藏在另一个图像之中。
     
  • DWT-SVD数字水印技术
    优质
    DWT-SVD数字水印技术结合了离散小波变换和奇异值分解的优势，用于增强多媒体数据的安全性和版权保护。 基于DWT-SVD的数字水印算法具有较强的鲁棒性，适用于毕业设计和研究。
     
  • 基于SVD的数字水印加密技术
    优质
    本研究探讨了一种基于奇异值分解(SVD)的数字水印加密技术，旨在提高数据安全性和不可见性。通过在图像频域嵌入信息，该方法有效防止了未经授权的信息篡改与盗用。 课程作业是用Python编写的，目前网上关于SVD数字水印加密的大多数都是针对灰度图的，我编写了一个适用于彩色图像的版本，并附带了加密解密的效果展示。
     
  • 基于SVD-DWT的音频数字水印(AudioMark)
    优质
    《基于SVD-DWT的音频数字水印(AudioMark)》提出了一种结合奇异值分解(SVD)与离散小波变换(DWT)技术，用于嵌入和提取音频文件中的不可见信息，增强了版权保护及数据安全。 音频数字水印SVD_DWTAudioMark是一种基于奇异值分解（SVD）和离散小波变换（DWT）的音频水印技术。该方法通过在音频信号中嵌入不可见的信息，实现版权保护、认证和其他安全应用的功能。SVD用于选择性地处理音频数据的关键部分以增强鲁棒性和透明度，而DWT则提供了一种有效的方式将水印信息嵌入到不同的频率子带中，从而提高抗攻击能力。 这种方法的优点包括良好的隐蔽性和稳健性，在遭受各种信号处理操作（如压缩、滤波等）时仍能保持水印的完整性。此外，SVD_DWTAudioMark技术还能够适应不同类型的音频文件，并提供灵活的方法来调整水印的强度以满足特定的应用需求。
     
  • 基于W-SVD模型的水印嵌入与检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于W-SVD模型的数字水印技术，该方法在保持图像质量的同时增强了水印的安全性和鲁棒性。 W-SVD模型下水印的嵌入算法源代码以及相应的检测算法源代码在MATLAB中有实现。
     
  • 基于MATLAB的DCT数字水印实现
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种基于离散余弦变换（DCT）的数字水印算法，实现了图像版权保护与完整性验证。 这是关于基于DCT的数字水印技术的MATLAB代码。
     
  • 基于MATLAB的SVD水印方法
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB实现的SVD图像水印算法，利用空间频率特性高的SV分解技术嵌入和提取透明度高、鲁棒性强的数字水印。 基于MATLAB编程平台，利用SVD算法实现水印嵌入，并且代码包含详细注释。
     
  • 基于DWT-SVD的数字水印技术算法
    优质
    本研究提出了一种结合离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)的新型数字水印算法。该方法利用图像频域特性嵌入不可见水印，同时确保高鲁棒性和透明性，适用于版权保护及完整性验证。 《基于DWT-SVD的数字水印算法详解》 数字水印技术是信息安全领域中的重要手段之一，主要用于保护知识产权及防止数字内容被非法篡改或复制。本段落将深入探讨一种结合离散小波变换（DWT）与奇异值分解（SVD）的数字水印方法，这种算法因其强大的鲁棒性而在学术研究和实际应用中得到广泛应用。 一、离散小波变换（DWT） 离散小波变换是一种多分辨率分析技术，它能够在时间和频率域同时提供信息。通过使用DWT，原始图像可以被分解为不同尺度和位置的细节与近似成分，使得在不同的层次上进行处理成为可能。这种特性使该方法特别适合于数字水印领域中的应用，因为它能够捕获并利用图像的局部特征来嵌入不可见且抗攻击性强的水印信息。 二、奇异值分解（SVD） 作为线性代数的一个基本工具，奇异值分解可以将任意矩阵表示为三个正交矩阵的乘积。在图像处理中，SVD可用于实现有效的压缩和恢复操作，因为它能提供一种接近最优的方式来进行低秩近似。而在数字水印技术的应用上，通过改变图像频域表示中的奇异值来嵌入信息是一种常用策略，在保持高质量视觉效果的同时隐藏了水印的存在。 三、DWT-SVD数字水印算法 基于DWT和SVD的数字水印方案通常包含以下步骤： 1. **预处理**：首先对原始图像进行必要的归一化等操作，以确保后续流程顺利执行。 2. **小波变换**：利用离散小波变换将图像分解成多个层次的低频系数（近似）和高频系数（细节），这些不同的层级为水印嵌入提供了丰富的选择空间。 3. **水印嵌入**：在经过DWT处理后的结果中选取适合的层，特别是那些包含更多视觉信息的部分，并通过SVD对该层矩阵进行分解。随后，在修改奇异值的过程中插入特定格式的信息以构成最终的数字签名或标识符。 4. **水印提取**：接收方使用相同的变换过程来复现原始图像的状态并从中恢复嵌入的数据内容，这通常涉及到对关键位置的奇异值变化做检测和重建工作。 5. **鲁棒性改进措施**：为了增强算法抵抗各种常见攻击的能力（例如缩放、旋转等），往往会选择那些能量较高的系数进行水印编码，并且在处理过程中加入一些随机化元素来增加安全性。 四、实际应用与特点 这种结合了DWT和SVD特性的数字水印技术，在版权保护以及内容验证等领域有着广泛的应用前景。由于其能够很好地适应不同的图像处理条件，因此即使面对复杂的环境挑战也能确保嵌入的标识不会轻易被破坏或移除。 综上所述，基于离散小波变换与奇异值分解相结合的方法提供了一种高效且稳健的方式来实现数字水印的技术目标，这不仅对于维护信息的安全性和完整性具有重要意义，在学术界和行业内都显示出了极高的实用价值。