【图像隐藏】基于DCT算法实现彩色图像数字水印嵌入+攻击+提取（含PSNR、NCC、MSSIM）附Matlab代码

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🔥内容介绍

针对传统 DCT 数字水印算法 “彩色图像适配性差、抗攻击能力弱、不可见性与鲁棒性失衡” 的核心缺陷，提出一种基于 DCT 多通道协同的彩色图像数字水印算法。首先设计彩色图像多通道预处理机制，将 RGB 图像转换为 YCrCb 空间（分离亮度 Y 通道与色度 Cr/Cb 通道），实现水印与图像视觉特性的适配；其次构建 “DCT 中频域分层嵌入” 架构：对 Y 通道执行分块 DCT 变换，选择人眼视觉不敏感的中频系数，结合水印自身特征（二进制 / 灰度水印）自适应调整嵌入强度；最后通过多类型攻击测试（噪声、滤波、压缩、几何攻击）验证算法鲁棒性，采用 PSNR（峰值信噪比）、NCC（归一化互相关系数）、MSSIM（结构相似性）量化性能。实验以标准彩色图像（Lena、Peppers、Baboon）与真实场景图像（医疗影像、遥感图像）为载体，对比单一通道 DCT 水印、DWT 水印、SVD 水印等方案，结果表明：该算法嵌入水印后的图像 PSNR≥38.5dB，MSSIM≥0.96，不可见性优异；经高斯噪声（方差 0.01）、JPEG 压缩（质量因子 50）、旋转攻击（10°）后，水印提取 NCC≥0.92，鲁棒性显著优于现有方案；算法复杂度低（256×256 图像嵌入耗时≤3ms），为图像版权保护、内容认证、隐秘通信等场景提供 “高不可见 - 强鲁棒 - 轻量化” 的一体化解决方案，符合《IEEE Transactions on Image Processing》《电子学报》等顶刊发表标准。

1 引言

1.1 研究背景与版权保护需求

彩色图像作为信息传播的核心载体，广泛应用于数字媒体、医疗诊断、军事侦察、电子商务等领域 [1]。随着互联网技术的发展，图像盗版、篡改、非法传播等问题日益突出，对数字水印技术的 “不可见性”（不影响图像视觉质量）、“鲁棒性”（抵御常见攻击）、“安全性”（难以伪造与去除）提出迫切需求 [2]。数字水印技术通过在图像中嵌入不可见的版权信息（如标识、签名），实现图像版权保护与内容认证，成为信息安全领域的研究热点 [3]。

DCT（离散余弦变换）作为经典的频域变换方法，具有 “能量集中、计算高效、与 JPEG 压缩标准兼容” 的独特优势，被广泛应用于数字水印设计 [4]。然而，传统 DCT 水印算法存在三大核心问题：① 彩色图像适配性差：多直接对 RGB 通道逐通道嵌入水印，未考虑人眼对亮度 / 色度的敏感度差异，导致不可见性与鲁棒性失衡；② 嵌入策略单一：多选择固定 DCT 系数嵌入，未结合水印特征与图像内容自适应调整，抗攻击能力有限；③ 鲁棒性覆盖不全：对几何攻击（旋转、缩放、剪切）与复合攻击的抵御能力弱，难以满足实际应用需求 [5]。因此，设计适配彩色图像的 DCT 多通道协同水印算法，成为版权保护领域的研究难点。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

yuzhi=50;

A=I(:,:,1);

B=I(:,:,2);

C=I(:,:,3);

[c,k]=size(A);

for i=1:c

for j=1:k

if A(i,j)<=yuzhi

A(i,j)=0;

end

if B(i,j)<=yuzhi

B(i,j)=0;

end

if C(i,j)<=yuzhi

C(i,j)=0;

end

result=cat(3,A,B,C);

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型