mn=numel(I); Imax=max(I(:)); psnr=10*log10(mn*double(Imax)^2/sum((im2double(I(:))-im2double(Iw(:))).^2)); peaksnr=psnr(im2uint8(Iw),I);

这段代码计算的是图像I和图像Iw之间的PSNR值和峰值信噪比。

首先，代码中的`numel(I)`计算了图像I中的像素数。`Imax`计算了图像I中的最大像素值。`im2double`函数将图像I和Iw转换为双精度浮点型，并且`sum((im2double(I(:))-im2double(Iw(:))).^2)`计算了它们之间的均方误差。`psnr`函数使用均方误差计算PSNR值，其中"mn\*double(Imax)^2/sum((im2double(I(:))-im2double(Iw(:))).^2)"部分是计算峰值信噪比所需的常量。

最后，`peaksnr`函数使用`im2uint8`函数将图像Iw转换为8位整型，并计算峰值信噪比。

相关问题

逐句解释下面matlab代码：%3小波数字水印的嵌入 %初始化嵌入水印的ca2系数 ca2w=ca2; %从ca2中选择nw*Wa个系数 rng(rngseed); idx=randperm(numel(ca2),numel(Wa)); %将数字水印嵌入到ca2系数中 for i=1:numel(Wa) %二级小波系数 c=ca2(idx(i)); z=mod(c,nW); %添加水印信息 if Wa(i)%水印对应二进制位1 if z<nW/4 f=c-nW/4-z; else f=c+nW*3/4-z; end else %水印对应二进制位0 if z<nW*3/4 f=c+nW/4-z; else f=c+nW*5/4-z; end end %嵌入水印后的小波系数 ca2w(idx(i))=f; end %4根据小波系数重构图像 %harr小波逆变换重构图像 ca1w=idwt2(ca2w,ch2,cv2,cd2,'haar'); Iw=idwt2(ca1w,ch1,cv1,cd1,'haar'); %调整Iw的维度 Iw=Iw(1:mI,1:nI); %5计算水印图像峰值信噪比 mn=numel(I); Imax=max(I(:)); psnr=10*log10(mn*Imax^2/sum((I(:)-Iw(:)).^2)); %6输出嵌入水印图像的最后结果 I=cast(I,type); Iw=cast(Iw,type); if flag figure('Name','嵌入水印的图像') subplot(121) imshow(I); title('原始图像') subplot(122); imshow(Iw); title(['添加水印，PSNR=',num2str(psnr)]); end

这段 MATLAB 代码实现了数字水印的嵌入过程。下面是对代码的逐句解释：

%3小波数字水印的嵌入
%初始化嵌入水印的ca2系数
ca2w=ca2;

这个注释说明了本部分的主题，即数字水印的嵌入。`ca2w` 变量用于存储嵌入水印后的 `ca2` 系数。

%从ca2中选择nw*Wa个系数
rng(rngseed);
idx=randperm(numel(ca2),numel(Wa));

这两行代码用于从 `ca2` 系数中随机选择 `numel(Wa)` 个系数，以便嵌入数字水印。随机数种子由输入参数 `rngseed` 控制。

%将数字水印嵌入到ca2系数中
for i=1:numel(Wa)
    %二级小波系数
    c=ca2(idx(i));
    z=mod(c,nW);
    %添加水印信息
    if Wa(i)%水印对应二进制位1
        if z<nW/4
            f=c-nW/4-z;
        else
            f=c+nW*3/4-z;
        end
    else %水印对应二进制位0
        if z<nW*3/4
            f=c+nW/4-z;
        else
            f=c+nW*5/4-z;
        end
    end
    %嵌入水印后的小波系数
    ca2w(idx(i))=f;
end

这个循环用于将数字水印嵌入到 `ca2` 系数中。对于每个水印像素，先获取其对应的 `ca2` 系数 `c` 和 `mod(c,nW)` 的值 `z`，然后根据水印像素的值（0 或 1）计算出嵌入后的系数 `f`。最后将 `f` 存储到 `ca2w` 中。

%4根据小波系数重构图像
%harr小波逆变换重构图像
ca1w=idwt2(ca2w,ch2,cv2,cd2,'haar');
Iw=idwt2(ca1w,ch1,cv1,cd1,'haar');
%调整Iw的维度
Iw=Iw(1:mI,1:nI);

这几行代码用于根据嵌入水印后的 `ca2w` 系数重构图像。首先，使用逆二级哈尔小波变换重构出一级小波系数 `ca1w`，然后再使用逆一级哈尔小波变换重构出原始图像 `Iw`。最后，将 `Iw` 调整为与原始图像 `I` 相同的尺寸。

%5计算水印图像峰值信噪比
mn=numel(I);
Imax=max(I(:));
psnr=10*log10(mn*Imax^2/sum((I(:)-Iw(:)).^2));

这个部分用于计算嵌入水印后的图像与原始图像之间的峰值信噪比。计算方法为 `psnr=10*log10(mn*Imax^2/sum((I(:)-Iw(:)).^2))`，其中 `mn` 是图像中像素的总数，`Imax` 是图像中像素的最大值。

%6输出嵌入水印图像的最后结果
I=cast(I,type);
Iw=cast(Iw,type);
if flag
    figure('Name','嵌入水印的图像')
    subplot(121)
    imshow(I);
    title('原始图像')
    subplot(122);
    imshow(Iw);
    title(['添加水印，PSNR=',num2str(psnr)]);
end

这个部分用于输出嵌入水印后的图像和峰值信噪比。如果输入参数 `flag` 为真，则在新窗口中显示原始图像和嵌入水印后的图像，并在标题中显示峰值信噪比。最后，将 `I` 和 `Iw` 转换为原始数据类型。

for flg = 1:numel(fil_all) fil_nam = fil_all{flg}; [Sig,Fs ]=audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam)); Ns = numel(Sig); SegT = 60*2;%Segmaent Time,unit:s Np = Fs*SegT; Nseg = floor(Ns/Np); SegFreq = 1000; Res = round(Fs/SegFreq); Nfft = ceil(Np/Res)*Res; WINDOW = gausswin(Np); NOVERLAP=[]; Pcel=[]; for i = 1:Nseg SigTmp =zeros(Np,1); SigTmp(1:Np) = Sig(((i-1)*Np+1):i*Np); SigTmp= SigTmp.*WINDOW; Cpx = fft(SigTmp,Nfft)/Np; Pcel(:,i) = abs(Cpx(1:end/2)).^2; % [Pcel{i},W] = pwelch(Sig(((i-1)*Np+1):i*Np),WINDOW,NOVERLAP,Nfft); end什么意思

这段代码是一个循环，用于对每个文件进行分段频谱分析。循环中的每个步骤如下：

1. 在每次循环开始时，将`fil_all`中的文件名提取出来，并存储在变量`fil_nam`中。

2. 使用`audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam))`函数读取完整路径为`fullfile(dat_dir,fil_nam)`的音频文件，并将返回的信号数据存储在变量`Sig`中，采样率存储在变量`Fs`中。

3. 计算信号的样本数，将结果存储在变量`Ns`中。

4. 设置每个分段的时间长度为2分钟（单位：秒），将结果存储在变量`SegT`中。

5. 计算每个分段的样本数，将结果存储在变量`Np`中，计算方法为采样率乘以分段时间。

6. 计算信号可以被分成多少个完整的分段，将结果向下取整并存储在变量`Nseg`中。

7. 设置分段频率为1000Hz，将结果存储在变量`SegFreq`中。

8. 计算每个分段的频率分辨率，将结果取整并存储在变量`Res`中，计算方法为采样率除以分段频率。

9. 计算进行FFT变换时需要使用的点数，将结果向上取整并存储在变量`Nfft`中，计算方法为每个分段的样本数除以频率分辨率，再乘以频率分辨率。

10. 使用`gausswin(Np)`函数生成一个长度为Np的高斯窗口，将结果存储在变量`WINDOW`中。

11. 初始化`NOVERLAP`和`Pcel`为空数组。

12. 开始循环，对每个分段进行处理。

a. 初始化一个长度为Np的零向量`SigTmp`，并将当前分段的音频数据复制到`SigTmp`中。

b. 将`SigTmp`乘以窗口函数`WINDOW`，以减少频谱泄漏的影响。

c. 对经过窗口函数处理后的信号进行FFT变换，并将结果除以Np进行归一化。

d. 计算频谱的功率谱密度，将结果的前半部分存储在列向量`Pcel`的第i列中。

13. 循环结束。