用MATLAB实现经典的图片“lena.bmp”的BEMD分解

在MATLAB中实现BEMD分解，需要先安装BEMD分解的工具包。以下是实现方法：

1. 下载并安装“HHT”工具箱。

2. 在MATLAB命令窗口中输入以下代码：

img = imread('lena.bmp');
I = im2double(img(:,:,1));
imf = emd(I);
showEF(imf);

3. 运行代码，程序将自动将“lena.bmp”图像进行BEMD分解，并展示分解后的各个模态函数。

4. 如果需要输出某个模态函数的结果，可以使用下面的代码：

figure();
imshow(imf(:,:,1)); % 显示第1个分量

5. 如果需要重新生成所有分解组件，可以使用以下代码：

imf = emd(I,'Interpolation','pchip','Display',1,'StopNum',10);

6. 运行代码后，程序将重新生成BEMD分解，并显示分解后的各个模态函数。

相关问题

用MATLAB实现将灰度图像Lena.bmp图像分解成8个位平面，并分别去掉从1到7个位平面，并与剩余的位平面图像进行比较

好的，下面是MATLAB的代码，可以实现将灰度图像Lena.bmp图像分解成8个位平面，并分别去掉从1到7个位平面，并与剩余的位平面图像进行比较：

% 读取Lena.bmp图像
lena = imread('Lena.bmp');

% 将图像转换为二进制图像
lena_bin = de2bi(lena, 8);

% 分解成8个位平面
bit_planes = cell(1, 8);
for i = 1:8
    bit_planes{i} = lena_bin(:, :, i);
end

% 分别去掉从1到7个位平面，并与剩余的位平面图像进行比较
for i = 1:7
    % 去掉第1到第i个位平面
    removed_planes = bit_planes;
    for j = 1:i
        removed_planes{j} = zeros(size(removed_planes{j}));
    end
    
    % 重构图像
    removed_lena = bi2de(cat(3, removed_planes{:}));
    
    % 与剩余的位平面图像进行比较
    remaining_planes = bit_planes;
    for j = i+1:8
        remaining_planes{j} = zeros(size(remaining_planes{j}));
    end
    remaining_lena = bi2de(cat(3, remaining_planes{:}));
    diff = abs(removed_lena - remaining_lena);
    
    % 显示去掉第1到第i个位平面后的图像和与剩余的位平面图像比较的结果
    figure;
    subplot(1, 3, 1);
    imshow(removed_lena);
    title(sprintf('Removed bit planes %d-%d', 1, i));
    subplot(1, 3, 2);
    imshow(remaining_lena);
    title(sprintf('Remaining bit planes %d-%d', i+1, 8));
    subplot(1, 3, 3);
    imshow(diff, []);
    title('Difference');
end

这段代码将灰度图像Lena.bmp图像分解成8个位平面，然后分别去掉从1到7个位平面，并与剩余的位平面图像进行比较。最后显示去掉第1到第i个位平面后的图像和与剩余的位平面图像比较的结果。

python在灰度图片lena.bmp中嵌入秘密信息，这个秘密信息为二值图像水印nbut.bmp。嵌入后的图像为lenastego.bmp图像。在一行两列中输出lena.bmp和lenastego.bmp图像。

在Python中，可以使用数字水印技术（如差分水印、像素级替换等）将二值图像水印nbut.bmp嵌入到灰度图像lena.bmp中，生成新的lenastego.bmp图像。常见的库如`PIL`（Pillow）可以帮助处理图像，包括读取、修改和保存。

以下是简单的示例代码片段，展示了如何使用`PIL`实现这一过程：

from PIL import Image

# 读取原图和水印图
img_lena = Image.open('lena.bmp').convert('L')  # 转换为灰度图
img_nbut = Image.open('nbut.bmp')

# 确定嵌入位置（比如宽度的一半作为水印区域）
watermark_width = img_lena.width // 2
watermark_height = img_nbut.height

# 将水印按行两列的方式插入原图
for row in range(0, lena.bmp.height, watermark_height):
    for col in range(0, lena.bmp.width, watermark_width * 2):
        # 选取嵌入区域
        region = (col, row, col + watermark_width, row + watermark_height)
        
        # 将水印复制到原图上
        img_lena.paste(img_nbut, box=region)

# 保存嵌入水印后的图像
img_lenastego = img_lena.save('lenastego.bmp')

这段代码将把nbut.bmp的每一行重复两次，并水平地插入到lena.bmp的对应位置，形成一个新的lenastego.bmp图像。

运行此代码后，您会在当前目录下看到lena.bmp和lenastego.bmp两个文件，分别代表原始图像和嵌入水印后的图像。