用MATLAB 对灰度图像进行位平面分解，并显示各个位平面的内容，然后分别在各位平面嵌入自己设计的二值图内容，显示嵌入后各位平面效果以及组合的图像，将LSB嵌入水印的图像分别保存为bmp和jpg文件，然后再打开，查看最低位的内容发生的变化。

在MATLAB中，你可以通过以下几个步骤对灰度图像进行位平面分解、嵌入信息并保存结果：

1. **加载和预处理图像**：

   img = imread('your_gray_image.bmp'); % 替换为你要处理的图片路径

2. **位平面分解**：
MATLAB的`im2double`函数可以将图像转换为0到1之间的双精度浮点数，方便操作。接下来，位平面分解通常会将图像分为8个位平面，每个对应图像的最左上角的一个像素位。

   planes = bitand(img, [256*(ones(1,8) - ones(1,8).^8)]);

3. **嵌入自定义二值图**：
设定你要嵌入的信息（比如二值图`watermark`），然后选择最低有效位（LSB，Least Significant Bit）进行嵌入，可以逐个位平面上进行。

   for i = 1:8
       planes(:, :, i) = im2uint8(bitshift(planes(:, :, i), -1)); % 移除最高位
       planes(:, :, i) = planes(:, :, i) | uint8(watermark); % 将水印插入最低位
   end

4. **组合位平面并显示**：
使用`repmat`和`bitwise_or`合并位平面回原。

   combined = reshape(repmat(uint8([1:8]), size(img, 1), size(img, 2)), size(img));
   result = bitwise_or(combined, planes);
   imshow(result)

5. **保存嵌入水印后的图像**：

   imwrite(result, 'embedded_watermark_' ~mod(i, 2) '.bmp', 'bmp'); % 按照二进制位保存，如.bmp或.jpg
   imwrite(result, 'embedded_watermark_' ~mod(i, 2) '.jpg', 'jpg');

6. **验证嵌入效果**：
打开嵌入水印后保存的图像，检查是否有明显变化，特别是在最低位平面（通常为第一张保存的.bmp或.jpg）。