基于VC的数字图像水印LSB算法实现

基于Schur分解的改进的双色图像水印。

使用matlab实现的小波变换彩色图像水印嵌入和提取程序，里面有素材，可以直接运行。亲测可用， 谢谢支持。

这项工作提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的数字图像水印鲁棒算法。 通过改变变换系数将水印嵌入到倾斜变换域中。 通过在基于 HVS 权重矩阵的选定位置嵌入水印图像，使用所提出的算法的水印图像的可感知性比基于 DCT 的算法 9 有所提高。 所提出的方法是鲁棒的，水印图像可以经受住许多图像攻击，如噪声、位平面去除、裁剪、直方图均衡、旋转和锐化。 结果与基于 DCT 的水印方法进行了比较，发现在水印图像的质量和抵御攻击的能力方面更胜一筹。 用于测试所提出算法的鲁棒性的指标是峰值信噪比（PSNR）和归一化互相关（NCC）。

在研究了小波变换的理论知识以及小波变换在图像处理中的应用的基础上，实现了一种基于小波变换的图像水印算法，同时在图像的小波变换域实现了水印的嵌入和提取。仿真实验结果表明本文的水印算法具有较好的不可见性及较好的鲁棒性，水印能够抵抗加噪、压缩、滤波等常用的信号处理操作。

更多细节可以在https://free-thesis.com/product/digital-image-watermarking-using-optimized-dwt-dct/查看 数字图像水印基于这样一个事实，即消息隐藏在图像中，这样图像就不会受到干扰，并且可以轻松检索消息。 该方法应该是稳健的。 为此，该存储库正在级联实现离散小波变换 (DWT) 和离散余弦变换 (DCT)，以便实现更高的鲁棒性和安全性。 这些方法将图像划分为不同的频率区域，以便将水印信息嵌入到不会干扰图像的最低频率区域。 首先应用 DCT，它类似于傅立叶变换，将图像分成低频和高频区域两部分。 低频区域包含大部分图像信息。

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结合ROI特性,提出一种新的水印算法。算法首先选择ROI区域,然后对图像进行小波变换并生成ROI罩,最后对ROI罩内的小波系数构造零水印。此外,新算法给出了零水印的检测算法。实验结果表明,当图像的ROI区域获得明显高于背景区域的解码质量时,新算法较其他不针对ROI的水印算法具有更好的顽健性,此外,由于采用零水印,保证了ROI中不会被加入任何干扰信息。

提出了一种Shearlet变换域嵌入强度因子能随图像内容自适应的水印算法。算法首先利用Shearlet变换对图像内容稀疏表示选择性，找出符合人眼视觉特性要求的水印嵌入位置,然后依据图像内容自适应地计算出水印嵌入强度因子，较好地解决了鲁棒性与可见性之间的矛盾。实验结果表明，该算法能够抵抗各种攻击，具有强鲁棒性。

matlab平台的基于离散余弦DCT的数字水印识别技术。有嵌入，攻击，提取三个部分。多种攻击和计算psnr峰值信噪比和nc互相关系数来评价鲁棒性。彩色图像测试，带GUI界面。