实验报告模板szm分析解析doc.docx
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实验报告模板szm分析解析doc
实验一：
RGB图像分层及分层加强
一：
实验目的：
（1）了解图像的基本的类型和表示方式。
（2）了解索引图像中图像矩阵与调色板的关系。
（3）掌握RGB图像分层结构及分层加强的方法。
二：
实验内容：
（1）熟悉并尝试使用Matlab的命令方式和程序方式处理数组及图像。
（2）用Matlab对RGB图像分层，并将图像的指定层加强。
三：
实验过程：
1.3.1索引图像的操作：
>>[data,map]=imread（'c:
\lenna256.jpg','jpg'）;%从C盘中读取jpg图像
>>image（data）,colormap（map）;%将读取的索引图像显示出来。
图1.1索引图像
1.3.2RGB颜色色谱的分层显示：
>>RGB=reshape（ones（64,1）*reshape（jet（64）,1,192）,[64,64,3]）;
>>R=RGB（:
:
1）;
>>G=RGB（:
:
2）;
>>B=RGB（:
:
3）;
>>subplot（141）,imshow（R）,title（'红色分量'）;
>>subplot（142）,imshow（G）,title（'绿色分量'）;
>>subplot（143）,imshow（B）,title（'蓝色分量'）;
图1.2RGB颜色色谱的分层显示
1.3.3RGB图像分层显示和指定层的加强：
打开Matlab实验环境，在File选项中新建M-Flie。
并在M-file中写入操作代码：
%将输入的RGB图像分层，并将图像的指定层加强
%输入格式举例：
【imageRGB，imageR，imageG，imageB，result】=rgbanalysis（'c:
\lenna256.jpg','jpg',1）
function[imageRGB,imageR,imageG,imageB,result]=rgbanalysis（image,permission,level）;
imageRGB=imread（image,permission）;
imageRGB=double（imageRGB）/255;
result=imageRGB;
%对图像进行分层提取
imageR=imageRGB（:
:
1）;
imageG=imageRGB（:
:
2）;
imageB=imageRGB（:
:
3）;
%显示结果
subplot（321）,imshow（imageRGB）,title（'原始图像'）;
subplot（322）,imshow（imageR）,title（'R层灰度图像'）;
subplot（323）,imshow（imageG）,title（'G层灰度图像'）;
subplot（324）,imshow（imageB）,title（'B层灰度图像'）;
%对相应的层进行颜色加强
iflevel==1
imageR=imageR+0.2;
end
iflevel==2
imageG=imageG+0.2;
end
iflevel==3
imageB=imageB+0.2;
end
result（:
:
1）=imageR;
result（:
:
2）=imageG;
result（:
:
3）=imageB;
imwrite（result,'temp.jpg','jpg'）;
result=imread（'temp.jpg','jpg'）;
subplot（325）,imshow（result）,title（'色彩增强的结果'）;
在Matlab命令行中输入如下指令：
>>[imageRGB,imageR,imageG,imageB,result]=rgbanalysis（'c:
\lenna256.jpg','jpg',1）;
可得到实验结果图：
图1.3RGB分层显示和加强图像
四：
试验总结：
本实验是对RGB图像的分层及强化处理，而MATLAB在处理图像的时候是要将图像化为矩阵来处理，所以，在对图像处理前需要将图像转化为RGB图像矩阵，并分层提取，之后才能进行加强操作。
在分层加强层时，R、G、B分别是1、2.、3对应该层。
本次实验加深了我们对课本内容的理解，同时加强了我们的学习兴趣，动手对图像进行操作更是从另一方面让我们学习MATLAB知识。
实验二：
LSB信息隐藏和提取
一：
实验目的：
（1）深入理解信息隐藏的相关内容，能进行简单的信息隐写和数字水印操作。
（2）掌握顺序选择像素点及随机选择像素点，将消息嵌入LSB并提取消息。
（3）掌握相关工具的使用。
二：
实验内容：
（1）顺序选择像素点将消息嵌入LSB并提取消息。
（2）随机选择像素点将消息嵌入LSB并提取消息。
（3）分析LSB算法的抗攻击能力。
三：
实验详细过程：
2.3.1：
顺序选择像素点将消息嵌入LSB并提取消息。
新建M-file编写顺序隐藏代码：
%函数功能:
本函数将完成在LSB上的顺序信息隐秘
function[ste_cover,len_total]=lsbhide（input,file,output）
%读入图像矩阵
cover=imread（input）;
ste_cover=cover;
ste_cover=double（ste_cover）;
%将文本文件转换为二进制序列
f_id=fopen（file,'r'）;
[msg,len_total]=fread（f_id,'ubit1'）;
%判断嵌入消息量是否过大
[m,n]=size（ste_cover）;
iflen_total>m*n
error（'嵌入消息量过大，请更换图像'）;
end
%p作为消息嵌入位数计数器
p=1;
forf2=1:
n
forf1=1:
m
ste_cover（f1,f2）=ste_cover（f1,f2）-mod（ste_cover（f1,f2）,2）+msg（p,1）;
ifp==len_total
break;
end
p=p+1;
end
ifp==len_total
break;
end
end
ste_cover=uint8（ste_cover）;
imwrite（ste_cover,output）;
%显示实验结果
subplot（1,2,1）;imshow（cover）;title（'原始图像'）;
subplot（1,2,2）;imshow（output）;title（'隐藏信息的图像'）;
保存后在命令行执行：
>>[ste_cover,len_total]=lsbhide（'lenna512.bmp','1.txt','d.bmp'）;
得到如下对比图像：
图2.1LSB空域信息隐藏后图像与原始图像对比
2.3.2：
随机选择像素点将消息嵌入LSB并提取消息：
新建M-file文件写入代码：
%函数功能:
本函数将完成随机选择LSB的信息隐秘
function[ste_cover,len_total]=randlsbhide（input,file,output,key）
%读入图像矩阵
cover=imread（input）;
ste_cover=cover;
ste_cover=double（ste_cover）;
%将文本文件转换为二进制序列
f_id=fopen（file,'r'）;
[msg,len_total]=fread（f_id,'ubit1'）;
%判断嵌入消息量是否过大
[m,n]=size（ste_cover）;
iflen_total>m*n
error（'嵌入消息量过大，请更换图像'）;
end
%p作为消息嵌入位数计数器
p=1;
%调用随机间隔函数选取像素点
[row,col]=randinterval（ste_cover,len_total,key）;
%在LSB隐秘消息
fori=1:
len_total
ste_cover（row（i）,col（i））=ste_cover（row（i）,col（i））-mod（ste_cover（row（i）,col（i））,2）+msg（p,1）;
ifp==len_total
break;
end
p=p+1;
end
ste_cover=uint8（ste_cover）;
imwrite（ste_cover,output）;
%显示实验结果
subplot（1,2,1）;imshow（cover）;title（'原始图像'）;
subplot（1,2,2）;imshow（output）;title（'隐藏信息的图像'）;
在命令行输入如下指令：
>>[ste_cover,len_total]=randlsbhide（'lenna512.bmp','1.txt','hided.bmp',213）
得到随机隐藏信息的图像:
图3.2随机选择像素点将消息嵌入LSB并提取消息
2.3.3：
隐藏信息的提取：
前面通过实验已经将秘密信息隐藏在图像中，下面通过实验将隐藏的秘密信息提取出来：
新建M-file文件：
%函数功能:
本函数将完成提取隐秘于LSB上的秘密消息
functionresult=lsbget（output,len_total,goalfile）
ste_cover=imread（output）;
ste_cover=double（ste_cover）;
%判断嵌入消息量是否过大
[m,n]=size（ste_cover）;
frr=fopen（goalfile,'a'）;
%p作为消息嵌入位数计数器,将消息序列写回文本文件
p=1;
forf2=1:
n
forf1=1:
m
ifbitand（ste_cover（f1,f2）,1）==1
fwrite（frr,1,'bit1'）;
result（p,1）=1;
else
fwrite（frr,0,'bit1'）;
result（p,1）=0;
end
ifp==len_total
break;
end
p=p+1;
end
ifp==len_total
break;
end
end
fclose（frr）;
在命令行执行如下代码：
result=lsbget（'d.bmp',1736,'secret.txt'）;
可得到隐藏信息文件secret.txt，打开原文件对比：
图3.3隐藏信息与提取信息对比
在新建随机信息提取文件M-file：
%函数功能:
本函数将完成提取隐秘于LSB上的秘密消息
functionresult=randlsbget（output,len_total,goalfile,key）
ste_cover=imread（output）;
ste_cover=double（ste_cover）;
%判断嵌入消息量是否过大
[m,n]=size（ste_cover）;
frr=fopen（goalfile,'a'）;
%p作为消息嵌入位数计数器,将消息序列写回文本文件
p=1;
%调用随机间隔函数选取像素点
[row,col]=randinterval（ste_cover,len_total,key）;
fori=1:
len_total
ifbitand（ste_cover（row（i）,col（i））,1）==1
fwrite（frr,1,'bit1'）;
result（p,1）=1;
else
fwrite（frr,0,'bit1'）;
result（p,1）=0;
end
ifp==len_total
break;
end
p=p+1;
end
fclose（frr）;
在命令行执行如下代码：
result=randlsbget（'hided.jpg',424,'secret2.txt',1988）
即可得到隐藏的信息共424，（原始隐藏文件是53个字符，对应与2进制正好424）
四：
实验总结：
通过本次实验使我们对图像处理和信息隐藏有了更深的了解。
图像在存储的时候是2进制代码形式，所以在本次实验中对信息的隐藏是通过将信息转化为2进制代码，替换到图像的最低有效位中去。
另外，本实验对图像和信息数据量都是有要求的，为了能将图像简单处理，实验中用的几乎都是一些特殊大小的图像，隐藏的信息也是有大小限制的，为了能将信息全隐藏进图像，实验用的信息只有424Byte。
综合评分：
实验三：
W-SVD数字水印实验
【实验目的】：
（1）了解图像小波变换。
（2）掌握W-SVD数字水印生成、嵌入、检测的方法。
（3）了解数字水印基本模型。
（4）学会stirmark攻击W-SVD的方法。
【实验内容】：
（请将你实验完成的项目涂“■”）
实验完成形式：
■用MATLAB函数实现W-SVD的三大策略
□用MATLAB命令行方式实现实现W-SVD的三大策略
□其它：
（请注明）
实验效果和分析所使用的手段：
□结合水印性能分析使用StirMark对水印进行了攻击
■结合水印性能分析编写程序绘制了“攻击-健壮性曲线”
■结合水印性能分析编写程序绘制了“强度-不可见性曲线”
■对W-SVD进行了合谋攻击并给出分析
□其它：
（请注明）
【实验工具及平台】：
■Windows+Matlab□其它：
（请注明）
【实验分析】：
1、请尽量使用曲线图、表等反映你的实验数据及性能
2、对照实验数据从理论上解释原因
3、如无明显必要，请不要大量粘贴实验效果图
4、说明你在以下栏目中分析所使用的方法，给出实验数据，最后总结结论
1、水印强度参数α对水印鲁棒性的影响：
（如果完成了本部分实验请写明你的方法、实验数据及结论）
方法是将a分别取0.01，0.05，0.1，0.5得到四张不同的嵌入水印图像（保持其他参数不变），再对这些图像做jpeg压缩，计算出相应的相关值，用matlab编程实现，得到下面四。
上面四张图分别是a=0.01,a=0.05,a=0.1,a=0.5,由上面四张图可以看出，水印强度系数a越大，水印鲁棒性越好。
实验时d/n=0.99。
所以检测的阙值取0.1，随着a的增大，误检率降低。
2、水印强度参数α对水印不可见性的影响：
（如果完成了本部分实验请写明你的方法、实验数据及结论）
用均方差来衡量a对水印不可见的影响。
用matlab编写plotmse（）函数绘图如下：
3、水印容量参数d/n对水印鲁棒性的影响：
（如果完成了本部分实验请写明你的方法、实验数据及结论）
方法是将d/n分别取0.01，0.1，0.3，0.99得到四张不同的嵌入水印图像，再对这些图像做jpg压缩，计算出相应的相关值，画出jpeg攻击-健壮性曲线和种子相关曲线。
当d/n=0.6时。
要正确测出水印，把检测阙值定为0.8，在它的jpeg攻击-健壮性曲线上可以看出相关性值高于0.8的区域很少，它抗jpeg攻击的能力就很小。
当d/n=0.99时，要正确检测出水印，就要把检测阙值定为0.1，在它的jpeg攻击-健壮性曲线上可以看出相关性值高于0.1的区域比较大，它抗jpeg攻击的能力就越强，
所以，d/n越接近于1，水印的鲁棒性就越强。
4、水印容量参数d/n对水印不可见性的影响
（如果完成了本部分实验请写明你的方法、实验数据及结论）
用均方差来衡量d/n对水印不可见性的影响
由上图可见，d/n的值对于水印的不可见性影响不大。
d/n由0变化到1，MSE的值总在16.35到16.5之间。
5、水印其它参数（小波尺度、小波基等）对水印性能的影响
（如果完成了本部分实验请写明你的方法、实验数据及结论）
1．小波尺度对水印不可见性的影响：
小波尺度对水印不可见性的影响：
小波尺度从1到6，计算出的MSE分别是输入数据的MSE:
16.3541，16.375，16.586，16.789，16.6537，16.6481，说明它对水印不可见性的影响不大。
2．小波尺度对水印鲁棒性的影响
由图可见，小波尺度为5和2的检测阈值都可以设为0.1。
但是小波尺度越大，检测就越困难。
由攻击曲线可以看出小波尺度大的鲁棒性好一些，因为水印嵌入的是图象能量更高的地方，所以它的鲁棒性好一些，但是它嵌入的信息就少要一些，这就加大了检测的难度。
【实验结论】：
1、请绘制W-SVD水印对应的理论模型图（参照《实验教程》P213-215面）
2、结论：
由w－svd水印的原理和上述实验数据可知，d/n是指随机模版占水印的比例，比例越大，水印具有的随机性就越好，拥有的信息量也越多，因此检测起来也就更方便。
水印强度参数a越大，水印数据就越大，那么水印的鲁棒性就越好，但是不可见性就越差。
小波尺度越大，水印嵌入的是图象能量越高的地方，所以它的鲁棒性好一些，但是它嵌入的信息就少要一些，这就加大了检测的难度。
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