MATLAB 请采用小波水印算法实现图像水印的嵌入和检测，并进行图像质量分析。

在MATLAB中，小波变换可以用于图像水印的嵌入和检测，因为它能够捕捉图像的局部特征。以下是使用小波变换进行彩色图像水印嵌入的基本步骤：

1. **图像预处理**[^2]:
- 加载彩色图像(`im = imread('your_image.jpg')`)。
- 使用` wavedec2`函数对图像进行二维小波分解，如 `[cA, cH, cV, cD] = wavedec2(im, 2)`。这里`2`表示分解层数，可以根据需要调整。

3. **嵌入水印**:
- 选择合适的子带（如高频子带）来隐藏信息，这通常发生在cH或cV子带中，因为它们包含更多的细节信息。

   watermarked_subband = imresize(watermark, size(cH)); % 嵌入水印
   cH_embedded = cH + watermarked_subband;

4. **重构图像**:
- 通过` waverec2`函数合并修改后的子带以得到嵌入水印后的图像。

   im_watermarked = waverec2([cA, cH_embedded, cV, cD], im.shape);

5. **图像质量分析**:
- 可以通过比较原图像和嵌入水印后的图像的峰值信噪比(PSNR)或结构相似性指数(SSIM)来评估嵌入过程对图像质量的影响。

   psnr = psnr(original_im, im_watermarked);
   ssim = ssim(original_im, im_watermarked);

6. **水印提取**:
- 如果需要恢复水印，可以通过类似的过程在提取后的子带中查找水印信号。

注意，实际操作时可能需要针对具体应用场景调整参数，如水印大小、位置和嵌入方式等。嵌入后可能会有一定程度的图像质量损失，因此在嵌入过程中需要权衡水印的不可见性和鲁棒性。嵌入和提取的代码片段仅作为指导，完整代码可能更为复杂，包括错误处理和边界条件考虑。