圖像小波水印縮放python（小波變換 水印）

本文目錄一覽：

• 1、python如何實現類似matlab的小波濾波？
• 2、數字水印的水印算法
• 3、用matlab做數字水印嵌入和提取，結果提取出來的水印與原水印完全不同，難道水印圖像和原圖像有一定的要求
• 4、有誰熟悉python里的小波變換pywt.wavelet么
• 5、什麼是小波圖像處理技術?
• 6、如何使用python畫小波圖像

python如何實現類似matlab的小波濾波？

T=wpdec(y,5,’db40′);

%信號y進行波包解層數5T波樹plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10節點[1,0]進行重構信號貌似沒層重構說吧能某層某節點進行重構節點編號波樹

%以下為濾波程序（主要調節參數c的大小）

c=10;

wn=0.1;

fs=50000; %採樣頻率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%對y濾波。

數字水印的水印算法

近年來，數字水印技術研究取得了很大的進步，下面對一些典型的算法進行了分析，除特別指明外，這些算法主要針對圖像數據(某些算法也適合視頻和音頻數據)。 該類算法中，大部分水印算法採用了擴展頻譜通信(spread spectrum communication)技術。算法實現過程為：先計算圖像的離散餘弦變換(DCT)，然後將水印疊加到DCT域中幅值最大的前k係數上(不包括直流分量)，通常為圖像的低頻分量。若DCT係數的前k個最大分量表示為D=，i=1 ，… ，k，水印是服從高斯分布的隨機實數序列W =，i=1 ，… ，k，那麼水印的嵌入算法為di = di(1 + awi)，其中常數a為尺度因子，控制水印添加的強度。然後用新的係數做反變換得到水印圖像I。解碼函數則分別計算原始圖像I和水印圖像I*的離散餘弦變換，並提取嵌入的水印W*，再做相關檢驗 以確定水印的存在與否。該方法即使當水印圖像經過一些通用的幾何變形和信號處理操作而產生比較明顯的變形後仍然能夠提取出一個可信賴的水印拷貝。一個簡單改進是不將水印嵌入到DCT域的低頻分量上，而是嵌入到中頻分量上以調節水印的頑健性與不可見性之間的矛盾。另外，還可以將數字圖像的空間域數據通過離散傅里葉變換(DFT)或離散小波變換(DWT)轉化為相應的頻域係數；其次，根據待隱藏的信息類型，對其進行適當編碼或變形；再次，根據隱藏信息量的大小和其相應的安全目標，選擇某些類型的頻域係數序列（如高頻或中頻或低頻）；再次，確定某種規則或算法，用待隱藏的信息的相應數據去修改前面選定的頻域係數序列；最後，將數字圖像的頻域係數經相應的反變換轉化為空間域數據。該類算法的隱藏和提取信息操作複雜，隱藏信息量不能很大，但抗攻擊能力強，很適合於數字作品版權保護的數字水印技術中。

1. 基於離散餘弦變換的數字水印

最早的基於分塊DCT水印技術出現於E Koch，J Zhao的文獻。針對靜止圖像和視頻壓縮標準（JPEG和MPEG），他們的水印方案中圖像也被分成8×8的塊，由一個密鑰隨機的選擇圖像的一些分塊，在頻域的中頻上稍微改變一個三元組以隱藏二進序列信息。選擇在中頻分量編碼是因為在高頻編碼易於被各種信號處理方法破壞，而在低頻編碼則由於人的視覺對低頻分量很敏感，對低頻分量的改變易於被察覺。未經授權者由於不知道水印嵌入的區域，因此是很難測出水印的，此外，該水印算法對有損壓縮和低通濾波是魯棒的。將圖像分割成8×8塊，並對每個塊做DCT變換，然後隨機選擇構造所有塊的一個子集，對子集的每一個塊，選擇一組頻率並嵌入二進制水印信息。由於頻率組的選擇不是基於最顯著分量，並且頻率係數的方差較小，因此該方法對噪聲、幾何變形以及多文檔攻擊比較敏感。

Cox等人於1995年提出了基於圖像全局變換的水印方法，稱之為擴頻法。這也是目前大部分變換域水印算法中所用到的技術。它將滿足正態分布的偽隨機序列加入到圖像的DCT變換後視覺最重要係數中，利用了序列擴頻技術（SS）和人類視覺特性（HVS）。算法原理為先選定視覺重要係數，再進行修改，最常用的嵌入規則如下：

其中分別是修改前和修改後的頻域係數，α是縮放因子，是第i個信息位水印。

一般說來，乘法準則的抗失真性能要優於加法準則。水印的檢測是通過計算相關函數實現的。從嵌入水印的圖像中提取出是嵌入規則的逆過程，把提取出來的水印與原水印作相似性運算，與制定的閾值比較，可確定是否存在水印。這是穩健性水印的奠基性算法。

Chiou-Ting Hsu等人提出一種基於分塊DCT的水印，他們的水印是可辨識的圖像，而不是簡單的一個符號或一個隨機數。通過有選擇地修改圖像的中頻係數來嵌入水印。驗證時，衡量提取出的水印同原水印之間的相似性來判斷是否加入了水印

2. 基於離散小波變換的數字水印

與傳統的DCT變換相比，小波變換是一種變分辨率的，將時域與頻域相聯合的分析方法，時間窗的大小隨頻率自動進行調整，更加符合人眼視覺特性。小波分析在時、頻域同時具有良好的局部性，為傳統的時域分析和頻域分析提供了良好的結合[6]。

目前，小波分析已經廣泛應用於數字圖像和視頻的壓縮編碼、計算機視覺、紋理特徵識別等領域。由於小波分析在圖像處理上的許多特點可用於信息隱藏的研究，所以這種分析方法在信息隱藏和數字水印領域的應用也越來越受到廣大研究者的重視，目前已經有很多比較典型的基於離散小波變換的數字水印算法。

除了上述有代表性的變換域算法外，還有一些變換域水印算法，它們中有相當一部分是上述算法的改進及發展。

總的來說，與空域的方法相比，變換域的方法具有如下優點：

(1) 在變換域中嵌入的水印信號能量可以分布到空域的所有像素上，有利於保證水印的不可見性；

(2) 在變換域，人類視覺系統(HVS) 的某些特性（如頻率掩蔽特性）可以更方便地結合到水印編碼過程中，因而其隱蔽性更好；

(3) 變換域的方法可與國際數據壓縮標準兼容，從而易實現在壓縮域(compressed domain) 內的水印算法，同時也能抵抗相應的有損壓縮。 人的生理模型包括人類視HVS(HumanVisualSystem)和人類聽覺系統HAS。該模型不僅被多媒體數據壓縮系統利用，同樣可以供數字水印系統利用。利用視覺模型的基本思想均是利用從視覺模型導出的JND(Just Noticeable Difference)描述來確定在圖像的各個部分所能容忍的數字水印信號的最大強度，從而能避免破壞視覺質量。也就是說，利用視覺模型來確定與圖像相關的調製掩模，然後再利用其來插入水印。這一方法同時具有好的透明性和強健性。

用matlab做數字水印嵌入和提取，結果提取出來的水印與原水印完全不同，難道水印圖像和原圖像有一定的要求

clc

[a type]=myfunction(0.7,0);/a嵌入強度，type攻擊類型

x=imread(‘E:\ori1.bmp’);

subplot(2,3,1);

image(x);

title(‘初始待加入水印圖du像’);

w=imread(‘E:\water1.bmp’);

subplot(2,3,2);

imshow(w);

title(‘待用水印圖像’);

w=w/255;

[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(x,’haar’);% 對原始圖像x進行小波分解zhi

[cA2,cH2,cV2,cD2]=dwt2(cA1,’haar’);

[cA3,cH3,cV3,cD3]=dwt2(cA2,’haar’);

title(‘加入水印後的圖像’);

%(1)放大兩倍的操作，（當然提取之前要先縮小兩倍）

xxx1=imresize(Y,2,’bicubic’);

xxx2=imresize(xxx1,1/2,’bicubic’);

Y= double(xxx2);

end

%(8) JPEG壓縮

if type==8

A=’JPEG壓縮，強度=10′

imwrite(uint8(round(Y)),’jpeg_n.jpg’,’jpg’,’Quality’,10);%按壓縮因子Quality的比例，將J2壓縮到jpeg_n.jpg中。

end

title(‘提取結果’);

原圖像512*512 水印64*64

函數聲明為function [a type]=myfunction(a,type)

圖像降維dao，是因為，音頻是zhi一維的dao，所以要用到 reshape 這個函版數。

置亂權，這個 有很多種的，一般用RandStream 這個來設定亂數。

密鑰：圖像（watermark）算法（比如XOR） 亂數 。

嵌入與提取： 根據算法和處理方法不同方法不同。小波 一般利用平均差值 嵌入的，提取的時候可以根據與差值比較 ，大的時候1小的時候0等方法。

擴展資料：

MATLAB由一系列工具組成。這些工具方便用戶使用MATLAB的函數和文件，其中許多工具採用的是圖形用戶界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調試器、路徑搜索和用於用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器。隨着MATLAB的商業化以及軟件本身的不斷升級，MATLAB的用戶界面也越來越精緻，更加接近Windows的標準界面，人機交互性更強，操作更簡單。

而且新版本的MATLAB提供了完整的聯機查詢、幫助系統，極大的方便了用戶的使用。簡單的編程環境提供了比較完備的調試系統，程序不必經過編譯就可以直接運行，而且能夠及時地報告出現的錯誤及進行出錯原因分析。

參考資料來源：百度百科-MATLAB

有誰熟悉python里的小波變換pywt.wavelet么

T=wpdec(y,5,’db40′); %信號y進行波包解層數5T波樹plot看 a10=wprcoef(T,[1,0]); %a10節點[1,0]進行重構信號貌似沒層重構說吧能某層某節點進行重構節點編號波樹看

什麼是小波圖像處理技術?

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如何使用python畫小波圖像

最簡單有效的庫是來自於約翰內斯布赫爾的imagehash庫。可以在庫中實現多種圖像散列：aHash，pHash，dHash。

所有三種方法的縮放圖像轉換成灰度級8×8的圖像首位。

然後該庫執行用於每個64像素的一些計算並分配一個二進制的1或0的值。這些64bit值形成算法的輸出。