数字水印实验ppt课件.ppt

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1、W-SVD数字水印实验《信息隐藏实验教程》教学幻灯片十四1W-SVD水印算法简介W-SVD数字水印算法是美国Syracuse大学数学系和美国空军实验室通信遥感部联合于1998年发布的。该算法属于小波变换域数字水印算法，具有良好的水印不可见性和鲁棒性等特点。尽管这一算法也并不是十分完美的，而且也不具备现代数字水印自适应和盲检测的要求，但无论如何，W-SVD的经典性是无庸置疑的。2第一部分水印生成和嵌入3水印生成和嵌入策略流程图4步骤一:图像小波分解及低频系数归一化利用MATLAB的wavedec2函数对图像进行小波分解，提取低频小波系数。

2、5放缩：CAsimilar=(1/(CAmax-CAmin))×(CA-CAmin)得到了归一化后的原始图像低频矩阵。步骤一:图像小波分解及低频系数归一化6步骤二:对低频相似矩阵做SVD变换矩阵SVD变换：对于任意M×N矩阵B，都可以写成B＝UΣVT，其中U和V分别是M×M和N×N的正交矩阵。Σ是M×N的对角矩阵。SVD变换通过函数svd完成。（右图从上到下依次为U、Σ、V、）7步骤三:正交随机矩阵的生成在W-SVD算法中，我们需要生成和两个随机的正交矩阵。对于一个M×N矩阵C，其QR分解是将一个M×M的正交矩阵Q和一个M×N的矩阵R。

3、在MATLAB中，QR变换是通过内置函数qr完成的。（右图从上到下依次为一般随机矩阵、Q和R）8步骤四:随机对角矩阵的生成随机对角矩阵生成：sigma_tilda=alpha*diag(flipud(sort(rand(d,1))))；sigma_tilda就是算法中的。alpha就是强度因子α，d是根据d/n计算出的要替换的行数。9步骤五:替换水印模板的产生。用种子控制的随机正交矩阵和的后d列（行）来替换原始低频系数分解矩阵U和V的后d列（行），得到矩阵和。d是一个由比例因子d/n决定的整数。10步骤五:替换11步骤六:用替换后的低频

4、系数矩阵重构图像利用MATLAB的waverec2函数对图像进行重构。考虑到MATLAB精度对实验结果的影响，建议将重构后的图像以16位图（如png格式）的方式存储。12W-SVD数字水印算法函数代码1314151617181920W-SVD水印效果2122第二部分水印的检测23W-SVD水印的检测策略W-SVD算法采用非盲检测手段对图像进行检测。其思路为：利用原始图像生成一个理论上存在的水印模板（原始水印），从待测图像中提取可能存在的水印模板（待测水印），继而计算二者的相关性。当二者高度相关时，我们认为待测图像含有水印；反之则检测不出

5、水印。24W-SVD水印的检测策略25计算检测相关性值的方法常规检测直接相关性值d：DCT检测相关性值：W和W’分别表示原始水印和待测水印。M和N为水印模板的大小。26水印检测的具体步骤给原始图像加水印并提取其加有水印图像的小波低频系数A。提取待测图像的小波低频系数B。提取原始图像的小波低频系数C。生成原始水印（A-C）和待测水印（B-C）。计算相关性值。27一个问题的提出：计算出了相关性值如何判定是否有水印？根据一个检测阈值（Test_threshold）来决定水印的有无。在数字水印检测中，会出现两类错误：虚警错误和漏警错误。前者是指

6、将没有水印的图像判定为有水印，后者则是将有水印的图像判定为无水印。当检测阈值选取过大时，就会造成漏警概率过大；而当检测阈值选取过小时，就会造成虚警概率过大。绘制“种子—相关性值图”（SC图）是我们分析水印系统的一个重要手段。28W-SVD模型下数字水印检测29303132SC图的绘制流程图33两种检测方法所绘制的SC图34SC图的特点及作用当一个确有水印的图像检测绘制的SC图出现明显且唯一的峰值时，则表明检测手段是理想的。SC图可以给我们选择检测阈值提供依据。检测阈值给我们对水印系统的鲁棒性测试提供了保证。SC图可以给我们提供判定算法参

7、数与水印鲁棒性的关系的依据。SC图是攻击水印系统的有效手段。35第三部分W-SVD水印系统性能分析36从以下几个方面进行性能测试算法各参数与水印生成的关系算法各参数与水印鲁棒性的关系算法各参数与水印安全性的关系算法各参数与水印不可见性的关系算法各参数指：①α②d/n③使用的小波④小波分解的尺度⑤随机数种子37算法各参数与水印生成的关系d/n取值越小，表示原图像特征系数被替换得越少，水印形态与原始图像越相象。α越大水印的能量越大。不同的小波基分解和同一小波不同尺度下的分解生成的水印在形态、与原始图像的相关性、信息容量和随机性等各方面也不同

8、。38算法各参数与水印生成的关系选择不同尺度分解下的水印形态图。“水印形态图”是指以水印模板直接作为图像重构的低频系数而获得的重构图像，其与原图像越相象表明水印能量越低。39算法各参数与水印鲁棒性的关系在鲁