使用matlab写一份自适应算法

以下是一个基于人类视觉模型的自适应水印算法的MATLAB代码示例：

% 读入原始图像
I = imread('lena.png');

% 将图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 对图像进行离散余弦变换
I_dct = dct2(I_gray);

% 设置水印信息
watermark = [1 0 1 0 1 0 1 0]; % 水印信息

% 计算人类视觉模型掩码
mask = ones(size(I_gray));
for i = 1:8:size(I_gray,1)
    for j = 1:8:size(I_gray,2)
        mask(i:i+7,j:j+7) = 1 - 0.05 * abs(dct2(I_gray(i:i+7,j:j+7)));
    end
end

% 嵌入水印
alpha = 0.1; % 嵌入强度
I_wm = I_dct;
for i = 1:8:size(I_gray,1)
    for j = 1:8:size(I_gray,2)
        block = I_dct(i:i+7,j:j+7);
        if sum(block(:)) > 0 % 避免对DC系数进行嵌入
            mask_block = mask(i:i+7,j:j+7);
            threshold = alpha * max(abs(block(:))) / sum(mask_block(:));
            if watermark(mod(i/8-1,length(watermark))+1)
                I_wm(i:i+7,j:j+7) = block + threshold * mask_block;
            else
                I_wm(i:i+7,j:j+7) = block - threshold * mask_block;
            end
        end
    end
end

% 对含水印图像进行逆离散余弦变换
I_wm = idct2(I_wm);

% 显示原始图像和含水印图像
subplot(1, 2, 1), imshow(I_gray), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(I_wm), title('Watermarked Image');

该算法的基本思路是首先对原始图像进行离散余弦变换，然后根据人类视觉模型计算掩码，接着根据水印信息和掩码进行水印嵌入，最后对含水印图像进行逆离散余弦变换得到最终的水印图像。其中，嵌入强度alpha可以根据实际需要进行调整。