matlab代码实现结合svd与dwt

资 源 简 介

matlab代码实现结合svd与dwt

详 情 说 明

结合SVD（奇异值分解）与DWT（离散小波变换）的程序在MATLAB中实现，能够有效提升数字水印的鲁棒性，使其具备抗压缩攻击、抗剪切攻击等优秀特性。这种组合方法在图像处理和数字水印领域具有广泛的应用前景。

SVD是一种矩阵分解方法，能够将图像矩阵分解为三个子矩阵，其中奇异值矩阵包含了图像的主要能量信息。通过修改奇异值矩阵，可以在不影响图像视觉质量的前提下嵌入水印信息。而DWT是一种多分辨率分析方法，能够将图像分解为不同频率的子带（低频、水平、垂直和对角高频），便于在特定的频带中嵌入水印，以提高抗干扰能力。

结合SVD和DWT的优势在于： 抗压缩攻击：DWT在低频子带嵌入水印，压缩算法通常优先保留低频信息，因此水印不易被破坏。 抗剪切攻击：SVD分解的稳定性使得即使图像被部分剪切，仍然可以提取出嵌入的水印。 增强鲁棒性：SVD的全局特性与DWT的局部特性相结合，使得水印在多种攻击下仍能保持较好的可检测性。

MATLAB实现的基本思路是：首先对原始图像进行DWT分解，获取低频子带；然后对低频子带进行SVD分解，修改奇异值矩阵以嵌入水印；最后逆变换重构图像。在提取水印时，反向执行该过程即可。这种方法适用于版权保护和身份认证等领域。