基于LSB与DCT及DWT算法的数字图像水印系统

资 源 简 介

本项目是基于MATLAB开发的数字图像水印处理集成工具，实现了三种核心算法的完整流程。 其中LSB（Least Significant Bit）算法模块通过直接替换载体图像像素值的最低有效位来存入水印信息，其特点是算法复杂度低、嵌入容量大且具有极高的视觉隐蔽性。 DCT（Discrete Cosine Transform）算法模块利用离散余弦变换将载体图像由空域转为频域，并将水印序列调制到中频系数上，该方法能够很好地抵抗JPEG压缩、剪裁和滤波攻击，显著提升了水印的鲁棒性。 DWT（Discrete Wa

详 情 说 明

基于LSB、DCT及DWT算法的MATLAB数字图像水印系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的数字图像水印集成演示系统。它涵盖了从空间域到频率域的三种典型图像隐藏算法：最低有效位嵌入（LSB）、离散余弦变换（DCT）以及离散小波变换（DWT）。该系统旨在通过统一的评估标准（PSNR和NC值），对比分析不同水印算法在隐蔽性与鲁棒性上的差异，适用于信息安全、版权保护领域的相关研究与教学演示。

功能特性

1. 完整流程集成：单次运行即可实现三种算法的载体预处理、水印生成、信息嵌入、水印提取及性能评估。
2. 自动化图像准备：系统支持自动读取标准测试图像或生成测试基准图，并自动生成带有特定字符（如“ST”）的二值化水印。
3. 多指标评估：内置峰值信噪比（PSNR）用于衡量含水印图像的视觉质量，归一化相关系数（NC）用于衡量提取出的水印与原水印的相似度。
4. 矩阵式可视化：通过12格图表对比展示，直观呈现原始图像、水印图像以及三种算法对应的嵌入效果图与提取结果图。

实现逻辑与算法详情

#### 1. 载体与水印预处理 系统首先将输入的载体图像统一缩放为512x512像素的灰度图像。若图像为彩色，则会自动转换为灰度图。水印部分生成一个64x64的二值化图像，并在其中嵌入特定文本，确保实验数据的代表性。

#### 2. LSB（最低有效位）算法实现 嵌入逻辑：该模块工作在空间域。系统将水印图像扁平化为一维序列，随后遍历载体图像的前N个像素（N为水印总像素数），利用位操作函数将每个像素值的第1位（最低位）替换为水印数据。 提取逻辑：直接读取含水印图像对应位置像素的最低有效位，并将其重新恢复为64x64的二维矩阵。 特点：该方法计算复杂度最低，提取结果在无攻击情况下极其精准，但对图像压缩等修改非常敏感。

#### 3. DCT（离散余弦变换）算法实现 嵌入逻辑：系统采用基于块的处理方式。首先将载体图像分割为多个8x8的小块，对每个块进行二维离散余弦变换。水印信息以加性方式嵌入到每个块的中频系数（坐标为4,4）中，嵌入强度由预设参数控制。最后通过逆离散余弦变换（IDCT）重构图像。 提取逻辑：系统执行盲提取尝试，通过计算含水印图像块与原始图像块在中频位置系数的差值，并与嵌入强度阈值进行对比，从而判定水印位为0或1。 特点：相比LSB，DCT具有更好的鲁棒性，能够在中频区域有效承载信息。

#### 4. DWT（离散小波变换）算法实现 嵌入逻辑：系统对载体图像进行二级Haar小波分解。首先分解为LL1、LH1、HL1、HH1四个子带，接着对低频部分LL1再次分解。水印信息经过尺寸调整后，以加性算法嵌入到二级高频细节子带（HL2）中。最后通过两级逆变换还原为空间域图像。 提取逻辑：系统通过获取含水印图的对应子带，计算其与原图中相应子带的差值，经过强度缩放和二值化处理还原出原水印。 特点：利用多分辨率分析特性，水印能量分布在特定的高频分量中，取得了视觉隐蔽性与稳定性的平衡。

性能评估指标

峰值信噪比 (PSNR)：通过计算原始图像与嵌入水印后图像的均方误差（MSE）来得出。PSNR越小，代表图像失真越大；值越高（通常大于30dB）代表肉眼难以察觉差异。 归一化相关系数 (NC)：用于量化提取出的水印与原始水印的相似度，取值范围在0到1之间。NC值越接近1，说明提取效果越鲁棒，算法防攻击能力越强。

使用方法

1. 运行环境：确保MATLAB已安装图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
2. 执行程序：直接在MATLAB命令行窗口输入该主函数名称并回车。
3. 获取结果：系统将依次在控制台输出LSB、DCT、DWT对应的PSNR和NC数值，并弹出一个综合对比图像窗口，展示所有嵌入和提取的实验结果。

系统要求

MATLAB版本：R2016b 及以上版本。 必要依赖：需具备影像处理相关的函数库（如dwt2, idwt2, dct2, bitset等）。 数据资源：内置支持 cameraman.tif 标准图像，若环境缺失则会自动生成渐变填充图。