MATLAB小波水印算法实现详解

"这篇MATLAB代码示例展示了如何实现一种基于小波变换的水印算法。这个算法适合初学者学习，简洁易懂，主要用于在图像中嵌入水印以保护版权或验证图像的真实性。" 在图像处理领域，水印技术是一种重要的数字版权保护手段。小波水印算法利用小波变换的特性，能够在不显著影响图像视觉质量的前提下，将水印信息巧妙地嵌入到图像的高频或低频部分。这个MATLAB代码实例具体展示了如何使用Haar小波进行离散小波变换（DWT）和逆离散小波变换（IDWT）来实现这一过程。 首先，代码读取一个名为"lena_g512by512.bmp"的原始图像，并将其转换为双精度浮点型矩阵`x`，便于计算。接着，对图像进行两次离散小波变换，得到四个子带系数：近似系数`ca1`、水平细节系数`ch1`、垂直细节系数`cv1`和对角细节系数`cd1`。 然后，代码加载了待嵌入的水印图像"water2_g64by64.bmp"，同样转换为双精度浮点型矩阵`y`。为了将水印嵌入原始图像，代码选择性地修改了原始图像的小波系数，这里选择了中间频率部分（例如`ch3(17:48,17:48)`、`cv3(17:48,17:48)`等）并添加了水印图像的对应系数。这样，水印信息就被“隐藏”在原始图像的小波系数中。 完成水印嵌入后，通过逆小波变换将修改过的小波系数恢复为图像形式。这个过程包括三次逆离散小波变换，最后得到的矩阵`w3`即为带有水印的新图像。这个新图像被转换回无符号8位整型，以符合标准的图像文件格式要求，并保存为"dwt3_watermarked.bmp"。 为了展示水印的嵌入效果，代码还创建了一个包含两个子图的图像显示窗口。左边子图显示了带有水印的新图像，右边子图则显示了原始图像，以便对比。 整个过程中，CPU的执行时间也进行了记录，用于评估算法的效率。 通过这段代码，初学者可以理解小波水印的基本原理和MATLAB实现步骤，包括小波变换、系数修改以及逆变换的过程，这对于进一步研究更复杂的小波水印算法或相关图像处理技术具有基础性的指导意义。