matlab代码实现上述过程
时间: 2023-12-28 08:03:15 浏览: 30
以下是使用MATLAB实现上述过程的示例代码:
```matlab
% 1. 计算被加上水印的图像的二维DCT
image = imread('watermark_image.jpg'); % 替换为您的图像路径
image_gray = rgb2gray(image); % 将图像转换为灰度图像
image_double = im2double(image_gray); % 将图像转换为双精度类型
dct_image = dct2(image_double); % 对图像进行二维DCT变换
% 2. 按照幅值大小定位k个最大的系数
k = 100; % 替换为您想选择的系数个数
dct_flattened = dct_image(:);
[~, idx] = sort(abs(dct_flattened), 'descend');
k_max_coefficients = idx(1:k);
% 3. 生成一个K元素伪随机数序列w1, w2, w3... wk,取均值为0、方差s=1的高斯分布
u = 0; % 均值
s = 1; % 方差
w = u + s * randn(k, 1); % 生成K个随机数,符合高斯分布
% 4. 使用公式c' = c * (1 + a * w)将水印嵌入DCT系数
a = 0.1; % 控制w对c改变程度的常数
dct_watermarked = dct_image;
dct_watermarked(k_max_coefficients) = dct_watermarked(k_max_coefficients) .* (1 + a * w);
% 5. 计算反DCT得到最终的图像
watermarked_image = idct2(dct_watermarked);
% 显示原始图像和水印图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(image_gray);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(watermarked_image);
title('加水印后的图像');
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要进行更多的处理和优化。另外,请确保将`watermark_image.jpg`替换为您自己的图像路径。