如何在MATLAB环境下使用UERD算法进行图像的隐写和隐写分析？请详细描述算法的实现步骤。

UERD算法是数字媒体领域中的一种高级图像隐写技术，其核心在于通过特定的小波变换技术将秘密信息嵌入到图像文件中，而不被肉眼察觉。若想在MATLAB环境下应用UERD算法，首先需要对UERD算法的具体实现文件进行深入分析，这些文件可能包括LQL_UERD_DWT.m、UERD.m、J_embed_show.m、jpeg_read.mexw64、jpeg_write.mexw64和stc_pm1_pls_embed.mexw64等。具体步骤如下：

参考资源链接：[UERD图像隐写算法实现与分析](https://wenku.csdn.net/doc/733r6i54m5?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 图像预处理：首先，使用jpeg_read.mexw64文件读取需要处理的JPEG图像文件，进行必要的预处理，如转换图像格式或调整图像大小等。

2. 小波分解：接着，利用LQL_UERD_DWT.m文件执行图像的多级小波分解，将图像分解为不同的子带。这一步是UERD算法的关键，因为它为信息的嵌入提供了合适的变换域。

3. 信息嵌入：核心文件UERD.m将负责信息的嵌入工作。在这个过程中，算法会计算并调整残差的分布，优化嵌入策略以最大化隐写容量同时保持图像质量。嵌入的具体策略可能包括stc_pm1_pls_embed.mexw64文件中实现的特殊编码技术。

4. 逆变换与保存：嵌入完毕后，通过逆变换将图像还原。最后，使用jpeg_write.mexw64文件将带有嵌入信息的图像保存为JPEG格式。

5. 隐写分析：针对隐写分析，可利用J_embed_show.m文件来展示信息嵌入前后图像的差异，从而对隐写效果进行评估。

为了更好地理解UERD算法的实现细节和操作过程，强烈推荐查看《UERD图像隐写算法实现与分析》资源。该资源详细解释了UERD算法的原理和关键步骤，并且提供了一系列的代码文件供参考，帮助读者实现和分析UERD算法。掌握了UERD算法后，你将能够在MATLAB环境中进行图像的隐写和隐写分析，深入了解数字图像隐写术的复杂性和挑战。

参考资源链接：[UERD图像隐写算法实现与分析](https://wenku.csdn.net/doc/733r6i54m5?spm=1055.2569.3001.10343)