【毕业设计系列】005：视频图像数字水印matlab GUI系统设计
Date: 2019.3.24
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前言
数字水印技术一般用于版权认证。在实际使用中，嵌入水印的鲁棒性就显得非常重要。通常会采用各种方式进行攻击测试，比如加噪滤波，缩放、旋转、剪切、JPEG压缩等。本文讲述了采用DCT变换的方式进行嵌入水印和提取水印，并加入高斯噪声和均值滤波进行攻击测试。
1、参考
https://blog.csdn.net/a573233077/article/details/73498650
https://blog.csdn.net/zxc024000/article/details/49429405
https://zhidao.baidu.com/question/418723318.html
http://www.pudn.com/Download/item/id/3349409.html
https://doc.mbalib.com/view/deb57fe43c2b56e02e272596ae5d855b.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_a98e39a20101507s.html
2、Matlab实现
下面只是嵌入水印部分的代码，提取部分有需要可以通过博客左侧公告栏中的QQ图标或者直接加QQ（2963033731）联系我。
%% 基于DCT的视频水印技术Matlab实现
% Date: 2019.3.22
clc;
clear all;
%mov=aviread('lww.avi'); %读取视频
%movie(mov); %显示视频内容
%% 1.读取视频内容并显示
readerobj = VideoReader('longmao.mp4','tag','myreader');
vidFrames = read(readerobj);
numFrames = get(readerobj, 'NumberOfFrames'); %获取视频帧数
for k = 1 : numFrames
mov(k).cdata = vidFrames(:,:,:,k);
mov(k).colormap = [];
end
% 创建一个显示句柄
hf = figure;
% 设置自适应视频宽高
set(hf, 'position', [150 150 readerobj.Width readerobj.Height])
%播放视频内容
movie(hf, mov, 1, readerobj.FrameRate);
[filename, filepath] = uigetfile('.bmp', '输入水印图像');
watermarkImgFile = strcat(filepath, filename);
watermarkImg = imread(watermarkImgFile);
%% 2.采用DCT方式嵌入水印图像
for m = 1 : 3 %numFrames %若需要处理全部视频帧，可以将3修改为numFrames
k=50; %设置最小相关系数差别
blocksize=8; % 设置嵌入的块尺寸
%读取嵌入对象
data = imresize(mov(m).cdata,[512 512]);%对处理的视频图像进行裁剪为512x512，便于处理
data = rgb2gray(data);%灰度化处理
%% 添加高斯噪声
Img = imnoise(data, 'gaussian',0, 0.01);
figure,
imshow(Img, []),title('高斯噪声图像');
imwrite(Img, '高斯噪声图像.jpg');
%% 对高斯噪声视频图像进行均值滤波
n = 3; % 3x3模板
A=fspecial('average',n);
FilterImg=filter2(A, Img);
figure, imshow(FilterImg, []),title('均值滤波后的图像');
cover_object= FilterImg;
FilterImg = uint8(FilterImg);
imwrite(FilterImg, '均值滤波后的图像.jpg');
%确定嵌入对象的尺寸
Mc=size(cover_object,1); %高度
Nc=size(cover_object,2); %宽度
%基于嵌入对象尺寸和和块尺寸决定最大信息量
max_message=Mc*Nc/(blocksize^2);
%读取水印图像(信息)
message=double(watermarkImg);
Mm=size(message,1); %高度
Nm=size(message,2); %宽度
% 调整信息为向量表示
message=fix(reshape(message,Mm*Nm,1)./2);
% 检查信息不能太长导致难以嵌入
if (length(message) > max_message)
error('Message too large to fit in Cover Object')
end
% 填充信息量到最大尺寸
message_pad=ones(1,max_message);
message_pad(1:length(message))=message;
% generate shell of watermarked image
watermarked_image=cover_object;
% process the image in blocks
% encodes such that (5,2) > (4,3) when message(kk)=0
% and that (5,2) < (4,3) when message(kk)=1
x=1;
y=1;
h=waitbar(0,'DCT嵌入水印，请等待');
for kk = 1:length(message_pad)
% transform block using DCT
dct_block=dct2(cover_object(y:y+blocksize-1,x:x+blocksize-1));
% if message bit is black, (5,2) > (4,3)
if (message_pad(kk) == 0)
% if (5,2) < (4,3) then we need to swap them
if (dct_block(5,2) < dct_block(4,3))
temp=dct_block(4,3);
dct_block(4,3)=dct_block(5,2);
dct_block(5,2)=temp;
end
% if message bit is white, (5,2) < (4,3)
elseif (message_pad(kk) == 1)
% if (5,2) > (4,3) then we need to swap them
if (dct_block(5,2) >= dct_block(4,3))
temp=dct_block(4,3);
dct_block(4,3)=dct_block(5,2);
dct_block(5,2)=temp;
end
end
% now we adjust the two values such that their difference >= k
if dct_block(5,2) > dct_block(4,3)
if dct_block(5,2) - dct_block(4,3) < k
dct_block(5,2)=dct_block(5,2)+(k/2);
dct_block(4,3)=dct_block(4,3)-(k/2);
end
else
if dct_block(4,3) - dct_block(5,2) < k
dct_block(4,3)=dct_block(4,3)+(k/2);
dct_block(5,2)=dct_block(5,2)-(k/2);
end
end
% transform block back into spatial domain
watermarked_image(y:y+blocksize-1,x:x+blocksize-1)=idct2(dct_block);
% move on to next block. At and of row move to next row
if (x+blocksize) >= Nc
x=1;
y=y+blocksize;
else
x=x+blocksize;
end
waitbar(kk/max_message,h);
end
close(h);
% convert to uint8 and write the watermarked image out to a file
watermarked_image_int=uint8(watermarked_image);
% 显示嵌入水印图像
imshow(watermarked_image_int,[]),title('嵌入水印图像')
imwrite(watermarked_image_int, '嵌入水印图像.jpg');
3、实验效果图
4、鲁棒性攻击测试
主要包括加噪滤波，缩放、旋转、剪切、JPEG压缩。
5、补充知识
matlab如何将矩阵保存为图片？
原文：https://blog.csdn.net/a573233077/article/details/73498650
方法一：
imwrite(mat2gray(matrix), 'matrix.tif');
不管matrix原先是double或者uint8类型，数据均被扩展到0-255的范围。
好处是打开图片后就是需要的效果，缺点是再次load该矩阵时，值不再反应原来的数值，而是0-255区间的。
方法二：
imwrite(uint8(matrix)), 'matrix.tif' );
缺点是打开图片后色彩和理想的不同，好处是完整的保存了原来的数据。load后可直接使用。
注意，保存时要是uint8数据，若是double类型直接保存，则保存的图片只有0和1数值。
matlab如何将图片保存为矩阵呢？
Mat = imread('picture');
THE END!
