实验报告模板szm分析解析doc.docx

1、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1.3.2

2、RGB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1.2 RGB颜色色谱的分层显示1.3.3 RGB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

3、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(:,:,

4、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if level =1 imageR=imageR+0.2;endif level=2 imageG=imageG+0.2;endi

5、f level=3 imageB=imageB+0.2;endresult(:,:,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1.3 RG

6、B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

7、。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=fo

8、pen(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);if len_totalm*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; for f2=1:n for f1=1:m ste_cover(f1,f2)=ste_cover(f1,f2)-mod(ste_cover(f1,f2),2)+msg(p,1); if p=len_total break; end p=p+1; end if p=len_total break; end endste_cove

9、r=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2.1 LSB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LS

10、B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);if len_totalm*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

11、间隔函数选取像素点 row,col=randinterval(ste_cover,len_total,key);%在LSB隐秘消息 for i=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); if p=len_total break; end p=p+1;endste_cover=uint8(ste_cover);imwrite(ste_cover,output);%显示实验结果 subplot(1,2,1);imshow(cover); t

12、itle( 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function result=lsbget(output,len_tota

13、l,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;for f2=1:n for f1=1:m if bitand(ste_cover(f1,f2),1)=1 fwrite(frr,1,bit1); result(p,1)=1; else fwrite(frr,0,bit1); result(p,1)=0; end if p=len_total break

14、; end p=p+1; end if p=len_total break; endendfclose(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function result=randlsbget(output,len_total,goalfile,key)ste_cover=imread(output);ste_cover=double(ste_cove

15、r);%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);for i=1:len_total if bitand(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 if p=len_total br

16、eak; end p=p+1;endfclose(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

17、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-

18、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

19、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

20、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

21、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

22、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 wsvd 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。