如何利用MATLAB源码实现哇哦算法进行图像自适应隐写？请解释自适应策略和小波变换在算法中的作用。

哇哦算法是一种先进图像自适应隐写技术，它利用小波变换的多分辨率分析特性，在MATLAB中实现时涉及图像预处理、小波分解、信息嵌入、信息提取和后处理几个关键步骤。小波变换在算法中扮演了至关重要的角色，它将图像分解为不同频率的子带，从而允许在细节系数上嵌入信息而不易被肉眼察觉，同时保持图像的整体质量。

参考资源链接：[哇哦(WOW)算法：MATLAB实现图像自适应隐写术](https://wenku.csdn.net/doc/4mrezjm1cn?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中实现哇哦算法的基本步骤如下：

1. 图像预处理：将原始图像进行灰度化处理，并进行归一化操作，确保数据适合后续的小波变换处理。

2. 小波分解：使用MATLAB中的小波工具箱进行离散小波变换（DWT），将图像分解成多个频域的子带。在Wow算法中，通常选择在细节系数上进行嵌入操作。

3. 信息嵌入：根据图像内容的特性，如边缘、纹理等，选择适合的自适应策略来确定隐藏数据的位置和嵌入强度。Wow算法利用人眼对图像不同区域敏感度不同的特性，将秘密信息嵌入到对视觉影响较小的区域，以减少被检测的可能性。

4. 信息提取：接收方利用相同的密钥和算法对带有隐藏信息的图像进行处理，通过逆小波变换恢复出隐藏的信息。

5. 后处理：对提取后的图像进行必要的后处理，如滤波、锐化等，以保证图像的视觉质量不受影响。

为了深入理解Wow算法在图像自适应隐写中的应用，可以参考《哇哦(WOW)算法：MATLAB实现图像自适应隐写术》一书。该书提供了基于Wow算法的MATLAB源码和详细的步骤说明，适合进行图像隐写研究的用户学习和实践。使用时请注意版权许可说明，确保符合教育和研究用途的规定。

参考资源链接：[哇哦(WOW)算法：MATLAB实现图像自适应隐写术](https://wenku.csdn.net/doc/4mrezjm1cn?spm=1055.2569.3001.10343)