用matlap实现实验1. 仿真实现基于DWT的邻近值水印算法。 水印的嵌入过程： （1）对载体图像做一级小波变换； （2）利用邻近值算法（P95），在HL1（或LH1）系数中嵌入水印数据（二值数据）； 邻近值算法的思想：设定步长a，对于数值 ，根据水印比特的取值0或1，修改 的值。当要嵌入1时，取 为最接近 的偶数个a的值；当要嵌入0时，取 为最接近 的奇数个a的值。 （3）嵌入水印后，对系数做一级小波逆变换，得到含水印图像。

好的，你的问题是如何用matlab实现基于DWT的邻近值水印算法，我明白了。以下是代码实现：

%读入图像
I = imread('lena.jpg');
%将图像转换为灰度图
I = rgb2gray(I);
%将图像转换为double类型
I = im2double(I);

%设置步长a
a = 0.01;

%进行一级小波变换
[LL1, LH1, HL1, HH1] = dwt2(I, 'haar');

%生成水印数据（假设水印为10101010）
watermark = [1 0 1 0 1 0 1 0];

%获取HL1系数矩阵的行数和列数
[rows, cols] = size(HL1);

%遍历HL1系数矩阵
for i = 1:rows
    for j = 1:cols
        %获取当前系数
        coef = HL1(i, j);
        %获取最接近的偶数个a的值
        even_values = [floor(coef / a)*a, ceil(coef / a)*a];
        nearest_even = even_values(abs(even_values - coef) == min(abs(even_values - coef)));
        %获取最接近的奇数个a的值
        odd_values = [floor((coef - a) / a)*a + a, ceil((coef - a) / a)*a - a];
        nearest_odd = odd_values(abs(odd_values - coef) == min(abs(odd_values - coef)));
        %根据水印比特的取值修改系数
        if watermark(mod(i*cols + j, length(watermark)) + 1) == 1
            HL1(i, j) = nearest_even;
        else
            HL1(i, j) = nearest_odd;
        end
    end
end

%进行一级小波逆变换
watermarked_I = idwt2(LL1, LH1, HL1, HH1, 'haar');

%显示原始图像和含水印图像
figure;
imshow(I);
title('Original Image');
figure;
imshow(watermarked_I);
title('Watermarked Image');

需要注意的是，这里使用了haar小波，如果需要使用其他小波，可以将函数 `dwt2` 和 `idwt2` 中的小波类型参数改为相应的小波类型即可。另外，这里的水印数据是手动生成的，实际应用中需要根据需求生成相应的水印数据。