基于DCT 系数关系的水印算法。图像可以分成8*8的小块，对于每个小块，首先要取得其 DCT 系数矩阵，修改 DCT 系数后进行 DCT逆变换可得携带水印信息的图像。每小块最多隐藏7比特秘密信息。Matlab代码

基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）系数的关系进行水印嵌入是一种常见的数字水印技术，它利用了JPEG编码过程中的特性。在该算法中：

1. **图像预处理**：首先对原始图像进行分块操作，通常采用8x8像素大小的块，这是为了适应JPEG的块级编码结构。

2. **计算DCT系数**：对每个小块应用DCT变换，这会将图像数据转换为频域表示，高频部分包含更多细节信息。

3. **隐藏水印信息**：选择一些特定的DCT系数（通常是低频部分），因为它们对视觉影响较小，同时能容纳更多的数据。你可以通过改变这些系数的值来隐含7位的秘密信息。例如，增加或减少系数的幅度，并将其映射到0和255之间的数值范围。

4. **水印信息编码**：将7比特的信息编码成相应的系数变化。这可能涉及到二进制映射，比如逐位设置某些系数的值。

5. **嵌入水印**：更新含有编码信息的DCT系数，然后进行DCT逆变换回到空间域。

6. **生成水印图像**：对所有小块执行逆DCT并合并，得到的就是嵌有水印的新图像。

以下是简化的Matlab代码片段（注意实际编写时需要考虑边界处理和更复杂的错误校验）：

function stego_img = dct_watermarking(img, watermark)
    % 分割图像
    img_blocks = im2uint8(blockproc(img, [8 8], @rgb2gray));

    % 计算DCT系数
    dct_blocks = dct(img_blocks);

    % 遍历每个小块
    for i = 1:size(img_blocks, 1), j = 1:size(img_blocks, 2)
        % 获取指定位置的DCT系数
        coeff = dct_blocks(i, j, :);
        
        % 编码水印信息
        encoded_coeff = encode_watermark(watermark, size(coeff, 1) * (i-1) + (j-1)); % 按行索引
        
        % 更新系数
        coeff(encoded_coeff > 0) = min(255, max(0, coeff(encoded_coeff > 0) + encoded_coeff(encoded_coeff > 0)));
        
        % 保存到新系数矩阵
        dct_blocks(i, j, :) = real(idct(coeff));
    end

    % 合并并回原尺寸
    stego_img = uint8(idct(dct_blocks));
end

% 辅助函数用于水印编码
function encoded_coeff = encode_watermark(watermark, index)
    % ... 这里实现二进制编码...
end