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。
时间: 2024-02-15 22:03:47 浏览: 94
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。
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