基于二维CS-SCHT变换和LABS方法的水印嵌入和提取算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.算法理论概述

水印嵌入原理

LABS方法在这里不太明确，如果指的是色彩空间转换，可能是在嵌入或提取阶段将RGB图像转换至LAB色彩空间，因为LAB空间更适合人眼对颜色的感知，有利于隐藏水印而不易察觉。

水印提取原理：

将嵌入水印的图像再次进行二维CS-SCHT变换。

提取变换后的低频系数，并按照嵌入时的规则去除宿主图像内容的影响，恢复出水印信息 Wm′。

如果“LABS方法”涉及某种特定的解码策略，则在此步骤中可能会进一步应用相应的色彩空间处理和解码算法，以确保正确无误地还原水印信息。

4.部分核心程序

%对水印进行置乱
Marks1s     = Arnold(Marks1,1,0); 
  
figure(1)
subplot(131);
imshow(I0,[]);
title('原始图像');
subplot(132);
imshow(Marks1,[]);
title('水印');
subplot(133);
imshow(Marks1s,[]);
title('置乱后水印');
%对图像进行处理
Mwk_1st   = func_wk_insert(I0,Marks1s,Power,Blksize,RR,CC);
  
  
if SEL == 1
%噪声攻击
noise0    = 20*randn(size(Mwk_1st));
Mwk_1st   = double(Mwk_1st) + noise0;
end
if SEL == 2
%旋转攻击
Mwk_1st   = double(imrotate(Mwk_1st,0.1,'bilinear','crop'));
end
if SEL == 3
%剪切攻击
Mwk_1st(501:800,501:800) = 255*rand(300,300);
end
if SEL == 4
%缩放攻击
Mwk_1st   = imresize(Mwk_1st,1/2);
Mwk_1st   = imresize(Mwk_1st,2);
end
if SEL == 5
%去除行列攻击
Mwk_1st(200,:) = 255*rand(1,1024);
Mwk_1st(:,400) = 255*rand(1024,1);
end
if SEL == 6
%模糊攻击
G = fspecial('gaussian', [5 5], 0.5);
Mwk_1st = imfilter(Mwk_1st,G,'same');
end
if SEL == 7
%增强攻击
Mwk_1st = double((1.2*Mwk_1st));
end
  
  
Msg1      = func_wk_desert(Mwk_1st,Blksize,RR,CC,4);
%对水印进行逆置乱
Msg1s     = Arnold(uint8(255*Msg1),1,1); 
  
figure(2)
subplot(221);
imshow(I0,[]);
title('原始图像');
subplot(222);
imshow(Marks1,[]);
title('水印');
subplot(223);
imshow(Mwk_1st,[]);
title('加入攻击的图像');
subplot(224);
imshow(Msg1s,[]);
title('水印提取');
  
  
%%
%水印提取，计算NC和PSNR
Marks1   = imresize(Marks1,[RR,CC]);
NC(indx) = func_nc(uint8(Marks1),uint8(Msg1s)); 
pause(1); 
end
  
figure;
plot(NC,'b-o');
grid on
xlabel('视频帧数');
ylabel('比特率');
axis([0,15,0.8*min(NC),1.1*max(NC)]);
  
save R1.mat NC