基于dwt数字图像水印攻击提取MATLAB

数字图像水印攻击提取往往需要使用一些图像处理的算法和技术。其中，小波变换是一种非常常用的数字图像处理技术，可以用于数字图像的压缩、滤波、去噪等操作。

在MATLAB中，可以使用以下命令进行小波变换和反变换：

[c,s] = wavedec2(X,n,wname);
X_rec = waverec2(c,s,wname);

其中，`X`是原始图像，`n`是小波变换的阶数，`wname`是小波类型，`c`是小波系数，`s`是小波分解结构。反变换后的图像`X_rec`即为小波变换后的图像。

对于数字图像水印攻击提取，可以使用以下步骤：

1. 对原始图像进行小波变换，得到小波系数和分解结构。
2. 将水印图像进行嵌入，得到嵌入后的水印图像。
3. 将嵌入后的水印图像进行小波变换，得到小波系数和分解结构。
4. 对小波系数进行差值，得到差值系数。
5. 对差值系数进行统计分析，得到水印信息。

具体实现可以参考以下代码：

% 读取原始图像和水印图像
X = imread('lena.bmp');
W = imread('watermark.bmp');

% 小波变换和嵌入水印
[c,s] = wavedec2(X,2,'haar');
[cw,sw] = wavedec2(W,2,'haar');
alpha = 0.1;
cwh = c(1:length(cw)) + alpha*cw;
c_rec = zeros(size(c));
c_rec(1:length(cw)) = cwh;

% 反小波变换和提取水印
X_rec = waverec2(c_rec,s,'haar');
[c_recw,sw] = wavedec2(X_rec,2,'haar');
c_diff = c_rec(length(cw)+1:end) - c(length(cw)+1:end);
diff_mean = mean(c_diff);
diff_std = std(c_diff);
threshold = diff_mean + 3*diff_std;
idx = find(abs(c_diff) > threshold);
W_rec = zeros(size(W));
W_rec(idx-length(cw)) = 255;

其中，`alpha`是嵌入系数，`idx`是提取的水印信息。