global cover_object; global watermark_en; global CWI; %将水印变成单行矩阵1*4096 w=reshape(watermark_en,1,64*64); Z=cover_object; Z_uint8=uint8(Z); %嵌入水印过程 %一次小波变换 s=double(Z_uint8); [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(s,'haar'); [cA2,cH2,cV2,cD2]=dwt2(cA1,'haar'); num = size(cA2,1) * size(cA2,2); %将矩阵输出向量 cd222=MZigZag(cA2,num); %cd222=reshape(cA2,[4096,1]); %生成1*4096全零矩阵 ff=zeros(1,4096); for i=1:4096 m=round(cd222(i)/30); %t=cd222(i)-m*30; %LL大于零，水印为1 奇数加了30 if cd222(i)>=0&w(i)==1 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30; else ff(i)=m*30+30; end end %LL > 零，水印=0 偶数加了30 if cd222(i)>=0&w(i)==0 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30+30; else ff(i)=m*30; end end %LL < 零，水印=1 奇数加了30 if cd222(i)<0&w(i)==1 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30; else ff(i)=m*30+30; end end %LL < 零，水印=0 偶数加了30 if cd222(i)<0&w(i)==0 if mod(m,2)==0 ff(i)=m*30+30; else ff(i)=m*30; end end end dd=invzigzag(ff); cax1=idwt2(dd,cH2,cV2,cD2,'haar'); water=idwt2(cax1,cH1,cV1,cD1,'haar'); CWI=uint8(water); psnr=PSNR(Z,water) cq=CQ(Z,water) axes(handles.axes3); imshow(CWI); title('含水印信息的载体图像'); global CWI;

这段代码是一个嵌入水印的过程，主要涉及小波变换、Zigzag编码、水印嵌入和逆Zigzag解码等步骤。其中，将水印转换成1*4096的矩阵，通过Zigzag编码转换成1*64*64的矩阵，并且基于小波变换将载体图像进行分解，然后将水印信息嵌入到LL分量中，最后通过逆小波变换得到含水印信息的载体图像。其中，PSNR和CQ用于评估嵌入水印后的图像质量。

相关问题

global cover_object; global watermark_en; global CWI; % 将载体图像进行DCT变换 dct_carrier = dct2(cover_object); % 对水印图像进行二值化处理 bw_watermark = imbinarize(watermark_en); % 将二值化的水印图像进行重复，以达到和载体图像相同的大小 bw_watermark = repmat(bw_watermark,[size(carrier,1)/size(bw_watermark,1),size(carrier,2)/size(bw_watermark,2)]); % 将二值化后的水印图像转换为1和-1的矩阵 bw_watermark(bw_watermark==0) = -1; % 获取DCT变换后的载体图像的大小 dct_size = size(dct_carrier); % 循环遍历DCT变换后的载体图像的每一个8x8的块 for i=1:8:dct_size(1)-8 for j=1:8:dct_size(2)-8 % 获取当前8x8块的DCT系数 dct_block = dct_carrier(i:i+7,j:j+7); % 获取当前8x8块的最低频率DCT系数，并将其用于嵌入水印 lowest_dct = dct_block(1,1); if bw_watermark((i-1)/8+1,(j-1)/8+1) == 1 dct_block(1,1) = lowest_dct + 10; else dct_block(1,1) = lowest_dct - 10; end % 将修改后的8x8块的DCT系数放回载体图像 dct_carrier(i:i+7,j:j+7) = dct_block; end end % 将修改后的DCT变换后的载体图像进行反DCT变换 watermarked_carrier = idct2(dct_carrier); CWI=uint8(watermarked_carrier); axes(handles.axes2); imshow(CWI); title('含水印信息的载体图像'); global CWI;

这段代码是一个简单的数字水印嵌入算法。它通过将水印图像二值化和重复，使其与载体图像具有相同的大小。然后将二值化后的水印图像转换为1和-1的矩阵。接下来，该算法循环遍历DCT变换后的载体图像的每一个8x8的块，并获取当前8x8块的DCT系数。然后，它获取当前8x8块的最低频率DCT系数，并将其用于嵌入水印。如果当前像素为1，则将最低频率DCT系数加上10，否则将其减去10。最后，该算法将修改后的DCT变换后的载体图像进行反DCT变换，以得到嵌入水印后的载体图像。代码中的变量 cover_object 和 watermark_en 分别代表载体图像和水印图像，而 CWI 则是嵌入了水印的载体图像。

watermark_image = reshape(watermark, [], 8);

这段代码的作用是将一个大小为 $m \times n$ 的水印图像 `watermark` 转换为一个大小为 $p \times 8$ 的矩阵 `watermark_image`，其中 $p = m \times n / 8$ 表示水印图像中像素个数除以 8，也就是将每 8 个像素视为一组，并将这些组按列排列成一个新的矩阵。

具体而言，`reshape` 函数用于将 `watermark` 矩阵重塑为一个 $p \times 8$ 的矩阵。第一个输入参数是要重塑的矩阵，第二个输入参数是新矩阵的行数，而列数则根据第二个参数和原矩阵的元素个数自动计算得出。

因此，`reshape(watermark, [], 8)` 的作用就是将 `watermark` 矩阵重塑为一个 $p \times 8$ 的矩阵，其中 `[]` 表示告诉 MATLAB 根据原矩阵的元素个数和第二个参数自动计算出新矩阵的行数。