随着数字技术的发展，数字水印技术在版权保护、信息安全等领域得到了广泛应用。然而，传统的水印嵌入方法在面对噪声干扰、压缩、剪切、旋转等攻击时，易出现信息丢失或水印不可恢复的问题。为此，本文提出了一种基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）的图像水印算法，利用压缩感知的稀疏性和随机测量特性，提高水印的嵌入效率和抗攻击能力。
项目信息
编号：MCV-78
大小：5M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
随着数字技术的发展，数字水印技术在版权保护、信息安全等领域得到了广泛应用。然而，传统的水印嵌入方法在面对噪声干扰、压缩、剪切、旋转等攻击时，易出现信息丢失或水印不可恢复的问题。为此，本文提出了一种基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）的图像水印算法，利用压缩感知的稀疏性和随机测量特性，提高水印的嵌入效率和抗攻击能力。
本算法首先对载体图像进行 离散小波变换（DWT），提取其低频子带（ca2） 作为水印嵌入区域，以保证水印的透明性和鲁棒性。同时，采用 Arnold 变换 对水印图像进行置乱处理，提高安全性。随后，结合 压缩感知测量（CS 编码），对水印进行降维编码，并将其嵌入 DWT 低频系数中。实验结果表明，本文算法在 噪声攻击、JPEG 压缩、旋转、剪切 等恶劣条件下仍能保持较高的水印可提取性，其峰值信噪比（PSNR）保持在 35dB 以上，水印归一化相关性（NC）在 0.75 以上，优于传统的 DWT 和 SVD 结合的水印算法。
本文算法在提高水印安全性的同时，兼顾了 透明性、抗攻击能力和计算效率，为数字水印的应用提供了一种新的研究思路。未来工作可结合**深度学习（CNN、Transformer）**优化水印提取，提高水印对未知攻击的自适应能力。
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运行效果
运行 MainFrame.m
远程部署
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– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
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