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数字图像水印：采用混合DWT-HD-SVD技术的抗攻击性研究及PSNR、SSIM、NC分析

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简介：
本研究探讨了利用混合离散小波变换(DWT)、Hilbert变换(HD)和奇异值分解(SVD)技术在数字图像水印中的应用，特别关注其抵抗各种攻击的能力，并通过峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)及归一化互相关(NC)等指标进行效果评估。 基于混合DWT-HD-SVD技术的数字图像水印方法：该方法探讨了在不同攻击下的性能指标，包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）以及归一化相关系数（NC）。

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  • 数字图像水印：采用混合DWT-HD-SVD技术的抗攻击性研究及PSNR、SSIM、NC分析
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    本研究探讨了利用混合离散小波变换(DWT)、Hilbert变换(HD)和奇异值分解(SVD)技术在数字图像水印中的应用，特别关注其抵抗各种攻击的能力，并通过峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)及归一化互相关(NC)等指标进行效果评估。 基于混合DWT-HD-SVD技术的数字图像水印方法：该方法探讨了在不同攻击下的性能指标，包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）以及归一化相关系数（NC）。
     
  • 基于DWT-HD-SVD的数字图像水印抗攻击分析（附带PSNR、SSIM、NC指标及Matlab代码 3713期）.md
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    本文探讨了DWT-HD-SVD方法在数字图像水印中的应用，并对其进行了多种攻击下的性能评估，提供了PSNR、SSIM和NC等评价指标以及详细的Matlab实现代码。 ### 混合DWT-HD-SVD数字图像水印攻击技术与评价指标 混合DWT-HD-SVD（离散小波变换-海森堡变换-奇异值分解）数字图像水印技术结合了多种信号处理方法，旨在将水印嵌入到数字图像中。这种技术能够确保即使在遭受压缩、裁剪或噪声污染等攻击后，仍能准确提取出水印信息。该类技术广泛应用于版权保护、数据隐藏和数字版权管理等领域。 #### 水印嵌入与提取算法概述 1. **水印嵌入算法**： - 输入：水印信息（W）和载体图像（C）。 - 输出：含水印图像（C*）。 - 尺寸说明：载体图像与水印图像尺寸分别为M×M和N×N，输出图像保持与载体图相同的大小。 - 算法流程包括对载体图像进行多级离散小波变换（DWT），在最低频分量上执行海森堡变换（HD），再利用奇异值分解（SVD）来处理水印信息和变换结果。 - 嵌入过程涉及混沌系统的加密、缩放因子α的应用，以及逆奇异值分解以构建带水印的子带H*，并最终通过逆离散小波变换重建含水印图像。 2. **水印提取算法**： - 输入：加水印的宿主图像（C*）。 - 输出：提取的水印（W*）。 - 尺寸说明：提取的水印保持原始尺寸N×N。 - 算法流程包括对含水印图像进行与嵌入过程相对应的多级离散小波变换，执行海森堡变换和奇异值分解，并通过混沌系统的解密操作来完成整个过程。 - 提取过程依赖于逆奇异值分解来重构出原始水印。 #### 水印攻击与评价指标 对含水印图像进行各种处理尝试破坏或移除嵌入的水印，称为水印攻击。评价指标用于衡量嵌入技术在面对不同类型的攻击时的表现情况以及图像质量的变化。 - **PSNR（峰值信噪比）**：一种衡量图像质量的标准，其值越大表示图像的质量越高。 - **SSIM（结构相似性指数）**：比较两幅图的相似度，该指标越接近于1则表明这两张图片越相似。 - **NC（归一化相关性）**：用于评估提取出的水印与原始水印之间的匹配程度，值越大表示两者间的相似度越高。 ### Matlab仿真开发 博主通过Matlab这一强大的数值计算和模拟平台进行科研工作，并且利用它来实现复杂的图像处理算法及模型仿真。此软件不仅提供了广泛的图像处理工具箱，还允许用户自行编写代码以优化特定的应用场景，非常适合数字水印领域的研究项目。 #### 学习资源与合作信息 - **个人主页**：提供博主的个人作品展示和联系方式。 - **代码获取方式**：为有兴趣的研究人员和开发者提供途径来访问相关的仿真源码。 - **座右铭**：“行百里者，半于九十”，强调持之以恒的重要性，并且展示了作者对科研工作的热情以及在技术上的深入追求。 - **其他Matlab资源链接**：博主提供了多个领域的学习材料，如图像处理、路径规划、神经网络预测分类等。
     
  • DWT-SVD数字水印技术
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    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DWT-SVD领域的鲁棒性数字图像水印技术
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    本研究提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解相结合的方法，在保护版权的同时增强了数字图像水印的安全性和不可见性。 本段落提出了一种基于DWT-SVD域的鲁棒数字图像水印算法。该算法利用灰度图像作为水印，并对其进行置乱加密后再进行SVD分解，然后将得到的奇异值嵌入到图像小波变换后的各频带的奇异值之中，且不同频带中的嵌入强度有所差异。实验结果显示，这种算法对于常见的信号处理、JPEG压缩和几何失真具有较高的鲁棒性。
     
  • 关于DWT-SVD的数字图像水印算法的研究
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    本研究探讨了基于离散小波变换与奇异值分解相结合的数字图像水印技术，旨在提高水印的安全性和鲁棒性。 基于DWT-SVD的数字图像水印算法研究探讨了如何利用离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）与奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）技术来嵌入和提取隐藏信息，以提高数字图像的安全性和版权保护能力。该方法通过改变或替换选定的奇异值来实现水印数据的集成，同时保持原始图像的质量不受显著影响。研究还分析了不同参数设置下算法的有效性、鲁棒性和不可见性，并提出了改进方案以应对各种攻击和信号处理操作。
     
  • 基于DWT-SVD的音频数字水印技术研究_SVD_DWT音频水印
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    本研究探讨了运用离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)相结合的方法，在保障音频质量的同时，实现高效、鲁棒性强的音频数字水印嵌入与提取技术。 基于DWT-SVD的音频数字水印技术可以实现二值图片嵌入到音频文件中的操作，并能够从音频中提取出这些图像信息。这种方法在版权保护、信息安全等领域具有广泛的应用价值。通过结合离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD），可以在保持音质的同时，高效地将视觉内容隐藏于听觉媒介之中，从而达到隐蔽通信或数据安全传输的目的。
     
  • 基于DWT-HD-SVD混合技术的MATLAB数字图像水印方法测试（JPEG、JPEG2000压缩及高斯和中值滤波）
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    本研究提出了一种结合离散小波变换(DWT)、霍夫变换(HD)与奇异值分解(SVD)的混合技术，在MATLAB环境下进行数字图像水印嵌入。测试了该方法在JPEG及JPEG2000压缩以及高斯和中值滤波下的鲁棒性，旨在验证其抗攻击能力。 基于DWT-HD-SVD混合技术的数字图像水印方法在MATLAB环境下进行了测试，包括JPEG压缩、JPEG2000压缩、高斯滤波、中值滤波、高斯噪声以及图像变形等攻击（attack）测试，并提供了相应的源码。
     
  • 基于DWT-SVD的数字水印技术算法
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    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。
     
  • MATLAB数字水印抗伪（DWT DCT多攻击GUI界面）.zip
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    本资源提供了一个图形用户界面(GUI)工具箱，用于实现基于离散小波变换(DWT)和离散余弦变换(DCT)的数字水印技术。该工具箱能够有效抵抗多种类型的图像攻击，确保信息的安全传输与隐藏。 本课题研究基于MATLAB的小波变换dwt与离散余弦dct的多方法对比数字水印系统，并包含GUI交互界面。该系统有一个主界面GUI，可以调用小波变换和离散余弦变换两种方法的子界面。整个流程包括读取宿主图像和水印图像、嵌入水印、多种攻击方式（如剪切、加噪、旋转等）、提取以及利用psnr峰值信噪比评价不同攻击下的鲁棒性表现。如果遇到不兼容问题，可能需要自行调试解决。本课题要求有一定的基础才能进行研究。
     
  • MATLAB_利用离散余弦变换(DCT)实现数字图像水印技术——嵌入、提取及抗攻击性能分析
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    本研究探讨了基于MATLAB平台下，通过离散余弦变换（DCT）进行数字图像水印技术的应用。重点分析了水印的嵌入方法、提取过程及其在面对各种攻击时的表现和稳定性。 基于离散余弦变换(DCT)的数字图像水印算法研究与仿真，包括数字水印的嵌入、提取以及对鲁棒性的测试实验。