仿真实现基于DWT的邻近值水印算法源代码

以下是基于DWT的邻近值水印算法的MATLAB源代码示例：

% 读取原始图像
I = imread('lena.jpg');
% 将原始图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 显示原始图像
figure,imshow(I),title('原始图像');

% 读取水印图像
watermark = imread('watermark.png');
% 将水印图像转换为二值图像
watermark = im2bw(watermark);
% 将水印图像调整为与原始图像大小相同
watermark = imresize(watermark, size(I));
% 显示水印图像
figure,imshow(watermark),title('水印图像');

% 进行DWT变换
[cA, cH, cV, cD] = dwt2(I, 'haar');

% 提取低频分量
LL = cA;

% 将水印嵌入到低频分量中
alpha = 0.1;
watermark_embedded = LL + alpha * watermark;

% 进行IDWT反变换
I_embedded = idwt2(watermark_embedded, cH, cV, cD, 'haar');

% 显示嵌入水印后的图像
figure,imshow(uint8(I_embedded)),title('嵌入水印后的图像');

% 提取水印
LL_embedded = watermark_embedded - alpha * watermark;
watermark_extracted = im2bw(LL_embedded);

% 显示提取出的水印
figure,imshow(watermark_extracted),title('提取出的水印');

该算法的实现步骤如下：

1. 读取原始图像和水印图像，并将水印图像转换为二值图像。
2. 对原始图像进行DWT变换，提取低频分量。
3. 将水印嵌入到低频分量中，其中alpha是嵌入强度系数。
4. 进行IDWT反变换，得到嵌入水印后的图像。
5. 从嵌入水印后的图像中提取低频分量。
6. 根据低频分量和alpha系数，提取水印。

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和处理步骤。