✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
摘要
本文提出了一种基于DCT（离散余弦变换）的文字水印隐写方法。该方法将水印信息嵌入到图像的DCT系数中，从而实现水印的隐藏。该方法具有较高的嵌入容量和较好的鲁棒性，能够抵抗常见的图像处理操作，如JPEG压缩、滤波、裁剪等。
1. 概述
水印是一种将信息嵌入到数字媒体中的技术，可以用于版权保护、内容认证和数据隐藏等。水印可以分为可见水印和不可见水印两种。可见水印是指肉眼可见的水印，而不可见水印是指肉眼不可见的水印。
文字水印是一种不可见水印，它将水印信息嵌入到图像的像素值中，从而实现水印的隐藏。文字水印具有较高的嵌入容量和较好的鲁棒性，能够抵抗常见的图像处理操作，如JPEG压缩、滤波、裁剪等。
2. DCT变换
DCT变换是一种正交变换，它将一个信号分解成一系列正交的余弦函数的加权和。DCT变换广泛应用于图像处理和信号处理领域，如JPEG图像压缩、MP3音频压缩等。
DCT变换的公式如下：
3. 水印嵌入
水印嵌入过程如下：
-
将水印信息转换为二进制比特流。
-
将二进制比特流嵌入到图像的DCT系数中。
-
将修改后的DCT系数反变换，得到水印嵌入后的图像。
水印嵌入算法如下：
4. 水印提取
水印提取过程如下：
-
将水印嵌入后的图像进行DCT变换。
-
从DCT系数中提取水印信息。
-
将提取的水印信息转换为二进制比特流。
水印提取算法如下：
5. 实验结果
为了评估该方法的性能，我们进行了如下实验：
-
将水印信息嵌入到一张512x512的灰度图像中。
-
对水印嵌入后的图像进行JPEG压缩、滤波和裁剪等操作。
-
从处理后的图像中提取水印信息。
实验结果表明，该方法能够抵抗常见的图像处理操作，如JPEG压缩、滤波和裁剪等。即使在图像质量严重下降的情况下，也能成功提取水印信息。
6. 结论
本文提出了一种基于DCT的文字水印隐写方法。该方法具有较高的嵌入容量和较好的鲁棒性，能够抵抗常见的图像处理操作，如JPEG压缩、滤波、裁剪等。该方法可以应用于版权保护、内容认证和数据隐藏等领域。
[1]吴和静,闵昆龙,刘芳,等.基于DCT域的图像数字水印算法及matlab实现[J].中国科技信息, 2014(9):2.DOI:10.3969/j.issn.1001-8972.2014.09.040.
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类