基于MATLAB的人类视觉系统小波域水印智能处理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于人类视觉特性(HVS)的小波域数字水印技术，通过多级小波分解和视觉感知模型，智能完成水印嵌入与提取，有效平衡水印透明性和鲁棒性。

详 情 说 明

基于人类视觉系统的数字图像小波域水印智能嵌入与提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于人类视觉系统(HVS)特性的小波域数字图像水印技术。通过模拟人眼视觉感知特性，在图像小波变换域中自适应地嵌入水印信息，实现在保证图像视觉质量的前提下，将版权信息隐秘地嵌入到数字图像中。系统具有水印嵌入强度智能调整、抗攻击能力强、视觉不可感知性优等特点。

功能特性

• 多级小波分解：支持对原始图像进行1-4级小波分解，提取低频近似系数和高频细节系数
• HVS视觉建模：基于亮度掩蔽、纹理掩蔽等视觉特性建立感知模型，确定各区域嵌入容限
• 自适应水印嵌入：根据HVS模型在小波域系数中智能调整水印嵌入强度，实现隐形嵌入
• 鲁棒水印提取：采用相关检测技术从可能遭受攻击的图像中准确提取隐藏水印
• 高质量图像重构：保持图像视觉质量的同时完成水印信息的嵌入与提取
• 全面质量评估：提供PSNR、SSIM等多种客观质量指标评估处理效果

使用方法

水印嵌入流程

1. 准备原始载体图像（支持JPEG/PNG/BMP格式）和水印数据（二进制序列或二值图像）
2. 设置小波分解级数、嵌入强度阈值等参数
3. 输入加密密钥确保水印安全性
4. 系统自动完成小波分解、HVS建模、水印嵌入和图像重构
5. 输出含水印图像和处理报告

水印提取流程

1. 输入待检测的含水印图像（可能经过压缩或攻击）
2. 提供与嵌入时相同的密钥信息
3. 系统进行小波分解和水印信息检测
4. 输出提取的水印数据和完整性验证报告

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux或macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

main.m作为系统的主控入口，实现了完整的项目生命周期管理，包括图像与水印数据的载入与校验、核心算法模块的协调调用、处理参数的统一配置、水印嵌入与提取全流程控制、结果图像的重构与输出，以及最终质量评估报告的生成与展示。