利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量，得到密文图像的matlab代码实现

以下是利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量，得到密文图像的MATLAB代码实现：

% 读入原始图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);
% 将灰度图像像素值归一化至[0,1]
img_gray = double(img_gray) / 255;
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);imshow(img_gray);title('原始图像');

% 进行一级小波分解
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(img_gray, 'haar');

% 对低频分量进行Arnold置乱
N = 512; % 图像大小
iter = 30; % 置乱迭代次数
for i = 1 : iter
    for y = 1 : N
        for x = 1 : N
            % 计算Arnold置乱后的坐标
            new_x = mod(2*x + y, N);
            new_y = mod(x + y, N);
            % 将像素值复制到新坐标位置
            cA(new_x+1, new_y+1) = cA(x+1, y+1);
        end
    end
end

% 将置乱后的低频分量与高频分量合并，重构密文图像
img_crypt = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示密文图像
subplot(2,2,2);imshow(img_crypt);title('密文图像');

% 对密文图像进行解密
% 进行一级小波分解
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(img_crypt, 'haar');
% 对低频分量进行Arnold置乱，逆向置乱
for i = 1 : iter
    for y = 1 : N
        for x = 1 : N
            % 计算逆向Arnold置乱后的坐标
            old_x = mod(y - x, N);
            old_y = mod(x - 2*old_x, N);
            % 将像素值复制到新坐标位置
            cA(old_x+1, old_y+1) = cA(x+1, y+1);
        end
    end
end
% 将逆向置乱后的低频分量与高频分量合并，重构解密后的图像
img_decrypt = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示解密后的图像
subplot(2,2,3);imshow(img_decrypt);title('解密后的图像');

请注意，此代码仅适用于大小为512x512的图像。如果要处理其他大小的图像，需要相应修改代码。