如何用matlab实现，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中实现小波水印算法通常包括以下几个步骤：

1. **图像预处理**：首先加载原始图像并对其进行预处理，如灰度化、滤波（如去噪）、大小调整等。

% 加载图像
img = imread('input_image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

2. **选择小波基和分解**：选择合适的离散小波变换（DWT），例如Haar、Daubechies、Coiflet或Mexican Hat等。对图像进行小波系数分解。

% 使用Haar小波分解
[wavelet coeffs] = wavedec(gray_img, 'haar', 'symmetric');

3. **水印嵌入**：将水印信息编码到一部分重要的低频系数中。这可能涉及到掩码操作或直接修改某些系数。

% 嵌入水印
watermark = randi([0 1], [1 height(coeffs)/4 width(coeffs)/4]); % 创建随机水印
coeffs_watermarked = insertband(coeffs, 'highpass', watermark, 'DC');

4. **重构和嵌入后的图像**：将处理过的系数逆转换回图像空间。

reconstructed_img = waverec(coeffs_watermarked, 'haar', 'symmetric');

5. **水印检测**：从嵌入后的图像提取特征，然后比较它们与原始图像的差异以判断是否成功检测出水印。

% 检测水印
detected_watermark = im2double(watermarking_detection(reconstructed_img));

6. **图像质量评估**：通过一些量化指标，比如峰值信噪比（PSNR）和结构相似指数（SSIM）来评估嵌入和检测过程对原始图像质量的影响。

% 计算PSNR和SSIM
psnr = psnr(gray_img, reconstructed_img);
ssim = ssim(gray_img, reconstructed_img);