function [Ib]=B_sy_dct(I) Ib=I(:,:,3); Ib=im2double(Ib);%图像转化为双精度值，blockproc函数需要 T=dctmtx(8);%得到8*8正交矩阵 %对图像分块，每块进行离散余弦变换 fun1=@(block_struct) T*block_struct.data*T'; B=blockproc(Ib,[8 8],fun1); %定义掩模矩阵，保留每个数据块中的主要部分 mask = [1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; Ib= blockproc(B,[8 8],@(block_struct) mask .* block_struct.data); end

这段代码是实现蓝色分量的DCT变换的函数。首先，从输入的图像 `I` 中提取出蓝色分量，并将其赋值给 `Ib`。然后，将 `Ib` 转换为双精度值。接着，使用 `dctmtx` 函数得到一个 $8\times8$ 的正交矩阵 `T`。然后，将图像 `Ib` 分块，每个块都进行离散余弦变换，并将变换后的结果拼接成一个新的矩阵 `B`。接下来，定义一个掩模矩阵 `mask`，用于保留每个数据块中的主要部分。最后，将掩模矩阵 `mask` 与 `B` 中的每个数据块进行点乘，得到加密后的蓝色分量，并将其赋值给 `Ib`，作为输出结果。

相关问题

function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles) W = handles.W; I = handles.I; Wr = handles.Wr; Wg = handles.Wg; Wb = handles.Wb; W1=rgb2gray(W); I=imresize(I,size(W1)); Ir=R_sy_dct(I); Ig=G_sy_dct(I); Ib=B_sy_dct(I); [WR,WG,WB]=qianru(Wr,Wg,Wb,Ir,Ig,Ib); [M,N]=size(W1); WR2=idwt(WR,M,N); WG2=idwt(WG,M,N); %绿色分量逆小波变换 WB2=idwt(WB,M,N); %蓝色分量逆小波变换 W2=cat(3,WR2,WG2,WB2)/255; %图像通道结合，并对橡树值做归一化处理 Wr2=R_dwt(W2); %加入水印图红色分量小波变换 Wg2=G_dwt(W2); %加入水印图绿色分量小波变换 Wb2=B_dwt(W2); %加入水印图蓝色分量小波变换 [Ir1,Ig1,Ib1]=tiqu(Wr2,Wg2,Wb2,Wr,Wg,Wb);%提取水印 [Ir2]=jieya(Ir1); %水印红色分量逆dct变换 [Ib2]=jieya(Ib1); %水印绿色分量逆dct变换 [Ig2]=jieya(Ig1); %水印蓝色分量逆dct变换 I2=cat(3,Ir2,Ig2,Ib2); imshow(I2,[],'Parent',handles.axes5); title(handles.axes5,'提取水印图');

这段代码是一个 MATLAB GUI 中的回调函数，用于将一个水印图像嵌入到另一幅图像中，并提取出水印图像。具体实现过程如下：

1. 读入主图像 W 和待嵌入水印的图像 I。

2. 将主图像 W 转换成灰度图像 W1，并将 I 调整为和 W1 相同的大小。

3. 对 W1 进行小波变换，将其分解成红、绿、蓝三个通道的小波系数 Ir、Ig、Ib。

4. 将待嵌入水印的图像 I 进行小波变换，将其分解成红、绿、蓝三个通道的小波系数 Ir1、Ig1、Ib1。

5. 将水印系数和主图像系数进行嵌入，得到新的红、绿、蓝三个通道的小波系数 WR、WG、WB。

6. 对 WR、WG、WB 进行逆小波变换，得到嵌有水印的图像 W2。

7. 将 W2 分解为红、绿、蓝三个通道的小波系数 Wr2、Wg2、Wb2。

8. 根据 Wr2、Wg2、Wb2 和原始的水印系数 Wr、Wg、Wb，提取出水印系数 Ir1、Ig1、Ib1。

9. 对 Ir1、Ig1、Ib1 分别进行逆小波变换和逆 DCT 变换，得到水印图像的红、绿、蓝三个通道 Ir2、Ig2、Ib2。

10. 将 Ir2、Ig2、Ib2 合成为一个彩色图像 I2，显示在 MATLAB GUI 中。

总体来说，这段代码实现了一种基于小波和 DCT 变换的数字图像水印嵌入和提取技术。

if (lossless == 1) { shift = 2; inverse_walsh_hadamard_transform(shift); } else { uint8_t n = log2w; uint8_t r = row_clamp_range; if (tx_type == DCT_DCT || tx_type == ADST_DCT || tx_type == FLIPADST_DCT || tx_type == H_DCT) { inverse_dct(n, r); } else if (tx_type == DCT_ADST || tx_type == ADST_ADST || tx_type == DCT_FLIPADST || tx_type == FLIPADST_FLIPADST || tx_type == ADST_FLIPADST || tx_type == FLIPADST_ADST || tx_type == H_ADST || tx_type == H_FLIPADST) { inverse_adst(n, r); } else { inverse_identity_transform(n); } wait(); }

这段代码是一个条件语句块，根据`lossless`变量的值进行分支处理。

如果`lossless`等于1，则执行以下操作：
1. 将`shift`赋值为2。
2. 调用`inverse_walsh_hadamard_transform()`函数，并将`shift`作为参数传递给该函数。

否则，执行以下操作：
1. 声明并初始化两个`uint8_t`类型的变量`n`和`r`，分别赋值为`log2w`和`row_clamp_range`。
2. 根据`tx_type`的值进行条件判断：
- 如果`tx_type`等于DCT_DCT、ADST_DCT、FLIPADST_DCT或H_DCT，则调用`inverse_dct()`函数，并将`n`和`r`作为参数传递给该函数。
- 如果`tx_type`等于DCT_ADST、ADST_ADST、DCT_FLIPADST、FLIPADST_FLIPADST、ADST_FLIPADST、FLIPADST_ADST、H_ADST或H_FLIPADST，则调用`inverse_adst()`函数，并将`n`和`r`作为参数传递给该函数。
- 否则，调用`inverse_identity_transform()`函数，并将`n`作为参数传递给该函数。
3. 调用`wait()`函数进行等待操作。

以上是根据代码逻辑理解的执行流程，具体函数的功能和实现细节可能需要查看函数的定义部分来确定。