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基于DCT离散余弦变换的数字水印嵌入与提取系统
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资 源 简 介
该项目利用离散余弦变换（DCT）技术在数字图像中实现鲁棒性水印的嵌入与提取。系统首先将原始宿主图像划分为8x8像素的互不重叠子块，并对每个子块进行二维DCT变换，将图像能量从空间域转换到频率域，使信号能量集中在低频系数。为了平衡水印的不可见性和健壮性，算法选择中频系数作为嵌入位置，通过修改系数值之间的相对大小或引入量化步长的方式，将经过置乱处理（如Arnold变换）的二值水印图像嵌入其中。嵌入过程完成后，通过逆离散余弦变换重构含水印图像。提取阶段则执行相反的操作，在不需要原始图像的情况下实现盲提取。此外，
详 情 说 明
基于DCT离散余弦变换的数字水印嵌入与提取系统
项目介绍
本项目是一个基于离散余弦变换（DCT）的数字图像水印处理系统。系统利用频率域变换技术，将二值化的水印信息隐蔽地嵌入到宿主图像的中频分量中。该方案能够平衡水印的不可见性（隐蔽性）与健壮性（鲁棒性），并实现在无需原始图像参与下的水印盲提取。系统内置了完整的安全性处理、嵌入逻辑、攻击模拟及性能评估模块，适用于版权保护和防伪验证。功能特性
- 安全性预处理：对水印图像进行Arnold置乱变换，通过改变像素的空间分布来增强系统的安全性，防止非法提取。
- 频率域嵌入：利用8x8分块DCT变换，将图像能量集中在低频部分，选择对视觉影响较小的中频系数进行水印信息编码。
- 盲提取能力：提取逻辑基于DCT系数之间的相对大小关系，无需原始宿主图像即可恢复水印。
- 多维度攻击模拟：内置高斯噪声、JPEG压缩、均值滤波及局部剪切等常见的图像处理攻击。
- 量化性能评估：自动计算含水印图像的PSNR（峰值信噪比）以及提取水印的NC（归一化相关系数），直观反映算法的有效性。
系统要求
- MATLAB R2016b 或更高版本
- Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
实现逻辑与功能细节
#### 1. 初始化与数据生成 系统首先设置嵌入强度（Alpha=20）和Arnold置乱迭代次数（3次）。程序自动生成一张256x256的灰度宿主图像（通过卷积平滑处理生成）以及一张32x32的二值随机水印图像，并校验宿主图像的分块数量是否足以容纳水印容量。
#### 2. Arnold置乱变换 为提高安全性，水印图像在嵌入前经过Arnold变换（也称猫映射）。通过对像素坐标执行模运算线性变换，将原始水印的视觉特征打碎。恢复阶段则使用对应的逆变换逻辑。
#### 3. DCT分块嵌入
- 分块处理：宿主图像被划分为若干互不重叠的8x8像素子块。
- 频域转换：对每个子块进行二维DCT变换，提取频域矩阵。
- 系数修改：选择中频位置的两个系数 (5,2) 和 (2,5) 进行操作。当水印位为1时，强制调整 (5,2) 的值使其大于 (2,5) 加嵌入强度；当水印位为0时，调整 (2,5) 的值使其大于 (5,2) 加嵌入强度。
- 重构图像：完成修改后，通过逆DCT变换（IDCT）将图像块返回空间域，最终合并生成含水印图像。
- 高斯噪声：添加均值为0，方差为0.005的噪声。
- JPEG压缩：通过写入并在50%质量因子下读取图像，模拟压缩损失。
- 均值滤波：使用3x3算子进行邻域平均，模拟平滑处理。
- 局部剪切：将图像坐标 (10:60, 10:60) 区域内的像素置为0，模拟局部遮挡。
- 提取逻辑：在受攻击图像中重复分块DCT过程。比较每个块中DCT系数 (5,2) 与 (2,5) 的大小。若前者大于后者则判定提取位为1，否则为0。
- 逆置乱恢复：对提取出的二值序列应用逆Arnold变换，恢复为原始的水印排列。
- 量化指标：
关键算法说明
离散余弦变换 (DCT) 系统利用DCT的能量聚集特性。在8x8矩阵中，左上角代表直流分量和低频信息，右下角代表高频噪声。选择中频位置（如本案中的 (5,2) 和 (2,5)）嵌入水印，既能避开对视觉敏感的低频区，又能防止在高频攻击（如压缩、滤波）中丢失信息。
Arnold变换
一种基于像素坐标替换的图像置乱技术。其正向变换公式利用矩阵乘法 [1 1; 1 2] 对坐标进行线性映射，使图像呈现杂乱无章的状态。只有掌握迭代次数和变换矩阵，才能通过相应的逆变换恢复原始信号。
盲提取机制 本系统的提取过程不依赖于原始宿主图像的像素值，仅依赖于频域系数的相对大小关系。这种设计大大增加了系统的实用性，使其可以应用于宿主图像不可知的真实版权溯源环境。
