DWT数字水印实现及源码解析

"该资源是一个基于离散小波变换（DWT）的数字水印嵌入和提取的MATLAB源代码。代码旨在演示如何在图像中嵌入水印信息，并利用DWT对图像进行处理。" 这篇源码是用于实现数字水印技术的一种方法，特别是利用离散小波变换来隐藏数据。数字水印是一种在数字媒体中嵌入不可见或微不可见的信息的技术，通常用于版权保护、验证和追踪图像的来源。 首先，代码设置了关键参数，如`k=20`可能表示某种控制变量，而`blocksize=8`定义了对图像进行小波变换的块的大小。接着，源码读取原始图像（`cover_object`）和水印图像（`message`），并计算可以嵌入的最大水印信息量。如果水印图像的像素数量超过这个最大值，程序会报错。 代码中使用了MATLAB的`imread`函数来读取图像，`double`将图像转换为双精度浮点型数组，便于计算。`dwt2`函数执行二维离散小波变换，其中'haar'参数指定了使用Haar小波基。Haar小波是一种简单且计算效率高的小波函数，常用于图像处理。 接下来，源码使用一个循环来遍历图像，对每个块进行DWT，并根据水印信息（`message_vector`）决定如何修改小波系数。在嵌入水印时，它可能会修改某些小波系数的值，这取决于水印位（0或1）。这里，`if(message_vector(kk)==0)`条件判断可能表示嵌入0值代表的水印位，而不同的比较操作可能用于确定如何改变小波系数以嵌入水印。 在水印嵌入过程中，代码使用了`waitbar`来显示进度条，提供用户界面反馈，表明程序正在运行。一旦所有块都处理完毕，`watermarked_image`将包含嵌入水印的新图像。 此代码示例为初学者提供了一个理解DWT在数字水印中的应用的基础，但需要注意的是，实际的数字水印算法可能会更复杂，包括更高级的水印隐藏策略、鲁棒性增强以及对抗各种攻击的能力。 这段源码涉及到以下关键知识点： 1. 数字水印：在图像中嵌入不可见信息的技术，用于版权保护和验证。 2. 离散小波变换（DWT）：一种信号分析方法，可用于图像分解，便于在不同尺度上处理图像。 3. Haar小波：一种简单的小波基，常用于图像处理和计算机视觉应用。 4. 图像块处理：将大图像分割成小块进行操作，以减少计算复杂性。 5. 源码中的嵌入逻辑：根据水印位调整小波系数，实现信息隐藏。 6. MATLAB编程：用于图像处理和科学计算的语言，包含用于读取、处理和显示图像的函数。 这个代码可以作为进一步学习和研究数字水印和小波变换的起点，通过理解并改进这段代码，可以创建更强大、更鲁棒的水印系统。