add_score.m

在图像中加入某个分数值（int）

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% filename: add_score.m
% function: 在图像中加入某个分数值（int），然后检测这个分数，要求在图像受到攻击时能有效（100%）提取这个值
%     date: 
% develope: sd
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function   add_score ()

% 将从键盘输入的分数值嵌入到图像中
score=input('请输入分数：');                      % 从键盘输入某个分数

% display('这个分数是：');disp(score);                    % 显示这个分数
disp('这个分数是：');disp(score);                    % 显示这个分数

% str_score=dec2bin(score);                         % 转换后的值是一个字符串
% num_score=str2num(str_score);                     % 转化为 10 进制          

% disp(str_score);                                  % 只显示变量
bit_matrix = bitget(score,8:-1:1);                  % 生成对应的位矩阵

disp('对应的比特流是：');disp(bit_matrix);                    % 显示这个分数对应的比特流

for i=1:length(bit_matrix)                          % 小矩阵可以用循环指令，对于大的矩阵，可用 find 命令
    if bit_matrix(i)==0
        bit_matrix(i)=-1;
    end
end
% bit_matrix, 测试

% 将这个向量作为水印序列加入到图像中,共有8个值，因此将图像分为8块即可，每一块加入1bit 信息
% 文件名称：C:\MATLAB6p5p1\work\S05370902150452_01_5.JPG（560x764）
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% 定义常量
% size=256;                   % 对图像进行分块处理，每块进行DCT变换
block=8;                        % 图像分为8块，对应8个比特值

I=imread('C:\MATLAB6p5p1\work\S05370902150452_01_5','jpg');   % 读入图像文件
[height width]=size(I);                                       % 得到图像的行和列

block_row=height/2;
block_colum=width/4;                % 8块=2x4

% LENGTH=size*size/64;                % 高斯水印的长度，每一块加入一个水印值
% Alpha1=0.02;  Alpha2=0.1;           % 定义参数 0.02~0.1
Alpha1=0.05;
Alpha2=0.05;
T1=1000;                               % 阈值参数，这是一个经验值，需要大量的实验

I=zeros(height,width);                 % 空白图像，图像中0为最黑，1为最白
D=zeros(height,width); 
BW=zeros(height,width);               % 256X256
block_dct1=zeros(block_row,block_colum);
%产生高斯水印，并显示水印信息；

% randn('seed',10);mark=randn(1,LENGTH);

% mark=abs(mark*100);                                                    % 将水印信号放大 50 倍，改变水印嵌入算法,并且为正值

mark=bit_matrix;                                                % 水印信号更新
subplot(2,3,1);bar(mark);title('水印:分数比特流');              %  watermarc:Gaussian noise

%显示原图
I=imread('C:\MATLAB6p5p1\work\S05370902150452_01_5','jpg');   % 读入图像文件（第五题）

% image(I);                                       % 可显示真彩图像
subplot(2,3,2);
imshow(I);title('真彩图像 256X256X3 格式*.jpg');
%-----------------------------------------真彩时备用---------------------------
%I=rgb2gray(I);                                  % 将 rgb 格式的图像转化为灰度图像
% I,
% imview(I)  ;                                    % 察看图像文件
%imwrite(I,'C:\MATLAB6p5p1\work\S05370902150452_01_5_1.jpg');        % 保存转化后的图像文件为 lena_256x256_gray.jpg

%-----------------------------------------真彩时备用---------------------------
subplot(2,3,3);
imshow(I);title('灰度图像 256X256X1 格式*.jpg');              % 显示原始的图像

%显示prewitt为算子的边缘图
BW=edge(I,'prewitt');subplot(2,3,4);imshow(BW);  % 图像的高频信息（边缘信息）,能量主要集中在高频部分(对英语图像中的白色线条)  
title('图像的高频信息（边缘信息）');
% return
%嵌入水印
k=1;
T=[];
for m=1:2
   for n=1:4
      x=(m-1)*block_row+1;      y=(n-1)*block_colum+1;
        block_dct1=I(x:x+block_row-1,y:y+block_colum-1);     % 截取图像块 block_rowXblock_colum
        block_dct1=dct2(block_dct1);               % 对图像进行二维 DCT 变换，能量主要集中在低频部分,也就是矩阵中的第一个值 
    BW_8_8=BW(x:x+block_row-1,y:y+block_colum-1);
      if m<=1|n<=1
         T_sub=0;
      else
         T_sub=sum(BW_8_8);    T_sub=sum(T_sub);               % 对每个块的边缘信息求和  （矩阵求和需要两个sum）
      end
      if T_sub>T1
         Alpha=Alpha2;                             % 如果高频能量大于设定的值，选择相对较大的水印嵌入强度系数 
      else
         Alpha=Alpha1;                              % 如果高频能量小于设定的值，选择相对较小的水印嵌入强度系数 
      end

dct_org(k,1)=block_dct1(1,1);                       % 保存原始的dct系数，大小为 m*n 的列向量，用于提取水印

 block_dct1(1,1)=block_dct1(1,1)*(1+Alpha*mark(k));  % 水印的嵌入（图像块的第一个值） ,嵌入到 DCT 

% block_dct1(1,1)=block_dct1(1,1)+Alpha*mark(k);

block_dct1=idct2(block_dct1);                       % 反离散余玄变换
D(x:x+block_row-1,y:y+block_colum-1)=block_dct1;              % 恢复图像的像素

aifa(k,1)=Alpha;
T(k,1)=T_sub;
      k=k+1;
   end
end
% T=T,                                                % 显示图像块的高频系数和，每个元素对应一个图像块，是一个列向量        

%  dct_org(1:10),
%  aifa, 
%显示嵌入水印后的图像
subplot(2,3,5);imshow(D,[]);title('嵌入水印后的图像');  % 这里要特别注意 imshow()函数中，参数[]不能缺省

% 保存嵌入水印以后的图像
%  image(D)   ;
%  imview(D)  ;
D=uint8(D);
imwrite(D,'C:\MATLAB6p5p1\work\S05370902150452_01_5_wmk.jpg');                % 保存文件时，矩阵类型必须是 uint8，uint16,或者是 double型 

%**************************************************************************
% 提取水印，需要原始的文件 lena_256x256_gray.jpg
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ImageOrg=imread('lena_256x256_gray.jpg');        % 只有文件名称时，默认路径在 work目录 下
ImageWmk=imread('C:\MATLAB6p5p1\work\S05370902150452_01_5_wmk.jpg');    % 读入图像文件

% <0> 对图像进行攻击

% ImageWmk=sub1(ImageWmk,block_row,block_colum);            % 子程序1 灰度变化
ImageWmk=sub2(ImageWmk,block_row,block_colum);            % 子程序2 图像剪切

% imshow(I),pause

% <1> 对加入水印后的图像分割（8X8的图像块）进行 DCT 变换

I=ImageWmk;                                      % I是加入水印以后的图像
k=1;                                             % 初始化 dct 系数下标   
for m=1:2
   for n=1:4
      x=(m-1)*block_row+1;      y=(n-1)*block_colum+1;
        block_dct1=I(x:x+block_row-1,y:y+block_colum-1);     % 截取图像块 8x8
        block_dct1=dct2(block_dct1);               % 对图像进行二维 DCT 变换，能量主要集中在低频部分,也就是矩阵中的第一个值 
        
    BW_8_8=BW(x:x+block_row-1,y:y+block_colum-1);            % 根据原始图像的边缘信息确定 aifa(水印嵌入强度) 的大小，其中 BW 是原始图像的边缘信息矩阵（256X256）
    
 %    if m<=1|n<=1
 %        T=0;
 %     else
 %        T=sum(BW_8_8);    T=sum(T);               % 对每个块的边缘信息求和  （矩阵求和需要两个sum）
 %     end
 %     if T>T1
 %        Alpha=Alpha2;                             % 如果高频能量大于设定的值，选择相对较大的水印嵌入强度系数 
 %     else
 %        Alpha=Alpha1;                              % 如果高频能量小于设定的值，选择相对较小的水印嵌入强度系数 
 %    end 

dct_wmk(k,1)=block_dct1(1,1);                       % 保存加入水印后的dct系数，大小为 m*n 的列向量，用于提取水印

k=k+1;                                             % k 的数值决定于循环的次数,k的最大值为 mxn
   end
end
%**************************************************************************
% <2> 提取水印算法(嵌入算法的逆过程)，输入 dct_wmk  dct_org,aifa 输出 wmk
%**************************************************************************
% dct_org_t=dct_org(1:10)',
% dct_wmk_t=dct_wmk(1:10)',                                   % 测试用
dct_org_t=dct_org,dct_wmk_t=dct_wmk,
 
 wmk=sign(dct_wmk -dct_org);                % 计算水印的表达式
% wmk=(dct_wmk-dct_org)./aifa;

subplot(2,3,6);bar(wmk);title('抽取的水印')
% aifa_aifa=aifa(1:10)',
% wmk_org=mark(100:113),
% wmk_dec=wmk(100:113)',

return
%**************************************************************************
% <3> 抽取的水印序列与原水印序列的相关值
%**************************************************************************
% 请输入原始的水印序列,以 head_10000 模型为例
% load wmk_285_inf.mat,                  % 包含有 aifa,wmk_50,n_wmk_index,n_wmk_num四个变量
    wmk=wmk_org;                                % 原始的水印 wmk
% 请输入抽取的水印序列
% load ex_wmk_285_noise_n0,                   % 抽取的水印 ex_wmk_50

% wmk_test=sign(wmk_test);
wmk_test=wmk_dec;
% setdiff(wmk,wmk_test),比较wmk,wmk_test两个向量
% <1> 求wmk的平均值和wmk_test的平均值
n_wmk_num=blockno*blockno;
wmk_jun=sum(wmk)/n_wmk_num,
wmk_test_jun=sum(wmk_test)/n_wmk_num,

a=wmk-wmk_jun;
b=wmk_test-wmk_test_jun;
c=sum(a.*b),

d1=sum(a.*a);d1=d1^0.5;
d2=sum(b.*b);d2=d2^0.5;
d=d1*d2;

display('相关值为：')
corr_result=c/d,

return
%**************************************************************************
%********************SUB 子程序********************************************
%**************************************************************************
%子程序 sub1 ,输入：I ,输出： I ,功能：对加入水印后的图像进行攻击（灰度值进行变化,加入随机噪声）***********
function xx=sub1(ImageWmk,block_row,block_colum)
% ImageWmk=double(ImageWmk)-0.5;
ImageWmk=double(ImageWmk);         %  数据类型转换
[m n]=size(ImageWmk);
ImageWmk=ImageWmk+randn(m,n);       % 加入随机噪声
xx=ImageWmk;
return
%**************************************************************************
%子程序 sub2 ,输入：I ,输出： I ,功能：对加入水印后的图像进行攻击（图像的剪切）***********
function xx=sub2(ImageWmk,block_row,block_colum)
% ImageWmk=double(ImageWmk)-0.5;
ImageWmk=double(ImageWmk);         %  数据类型转换

ImageWmk(230:238,25:35)=0;          %  剪切掉中间的一块,背景黑
% ImageWmk(230:238,25:35)=255;        %  剪切掉中间的一块，背景白 
xx=ImageWmk;

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