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一种用于版权通知和保护的多功能水印算法----水印提取算法目录1.两种水印应具备的特征2.不可见水印提取算法的设计与实现3.相似度分析4.鲁棒性能实验和分析5.小结6.结论可见水印的特征水印在图像中可见；水印在图像中不太醒目；水印很难被去除；水印加在不同的图像中具有一致的视觉突出效果；不可见水印的应有特性水印在通常或特定视觉条件下不可见；加水印的图像经过普通的图像处理技术后水印仍然保持在图像中未经授权者很难检测出水印；经授权者能很快地抽取出水印；返回目录数字水印提取算法的设计确定提取策略确定提取公式确定反置乱算法根据嵌入模型确定提取策略原始图象三色分离红色分量绿色分量蓝色分量DWTDWT嵌入可见水印嵌入不可见水印密钥密钥IDWTIDWT三色合成含水印图象确定提取方案含水印图象三色分离原始图象三色分离蓝色分量蓝色分量DWTDWT提取水印密钥可能的攻击抽样反置乱原水印相似度分析根据嵌入公式确定提取公式嵌入公式：提取公式：反置乱算法的确定（1/2*2）按列1/2抽样按行1/2抽样反置乱算法（1/2*2）抽样置乱：A′=XAX反置乱：A=X-1A′X-1，即可恢复原图像一次、两次、三次置乱效果一次、两次、三次反置乱效果返回目录其中，X是经过单位方阵两行两列互换后的矩阵相似度分析对于提取出来的水印和原始水印，相似到哪一种程度，需要客观的衡量方式，而不能靠主观因素来衡量，在数字水印方法中通常使用NC系数（NormalizedCorrelation）,即相似度，衡量提取出来的水印与原水印的相似程度。NC值越接近于1，说明提取出来的水印越相近于原水印。相似性度量定义W为原始水印图像，W′为提取出来的水印图像。返回目录鲁棒性能实验和分析我们选用256╳256的真彩色图像作为原图像，可见、不可见水印分别选用64╳64、32╳32的灰度图象可见水印：不可见水印：水印图像提取实验原始图像含不可见水印的图像含可见与不可见水印的图像原水印提取的水印NC=0.9970含水印图像涂抹实验含水印的图像涂抹后图像原水印提取的水印NC=0.9263水印图像salt噪声实验（0.02）含水印的图像加入salt噪声后提取出来的水印NC=0.8777水印图像salt（0.02）噪声再滤波实验加入salt噪声滤波后提取的水印NC=0.5434水印图像裁剪实验NC=0.6392NC=0.9970NC=0.9970NC=0.9970JPEG压缩实验一压缩比：80%60%55%50%NC值：0．94140．76050.74630.4706JPEG压缩实验二可以看出当压缩比为50%时，提取出来地水印图像已经不清晰了，相似度为0.4706，一般情况下，嵌入时，通过加大α系数的值，来增强水印的鲁棒性，下面实验把α系数值增加的0.5压缩比：80%60%50%40%30%20%NC值：0.9540,0.9301,0.5350,0.5123,0.4917,0.4678返回目录小结实验结果表明，该算法对于常见的图象处理操作具有较好的鲁棒性，提取出的水印具有较好的分辨性。同时，也可以看到可见水印也具有较强的鲁棒性，通过以上的抗攻击实验中，仍然能够存在返回目录2.根据水印的嵌入策略，实现了水印相应的提取算法。4.实现了原水印和提取水印的相似度分析。5.对水印进行鲁棒性能实验，实验表明，该算法具有较强的鲁棒性。致谢谢谢各位老师评审！