DWT水印技术在MATLAB中的实现与图像处理

本文档主要介绍了如何在MATLAB中实现一个有意义的水印算法，具体针对DWT（离散小波变换）技术进行嵌入和提取。以下步骤详细阐述了整个过程： 1. **载荷图像并预处理**: 首先，使用`imread`函数加载一个名为'cameraman.tif'的载体图像，并将其转换为双精度类型，以便于后续操作。接着，定义一个'db1'小波滤波器，然后使用`dwt2`函数对图像进行二维小波分解，得到低频（LL）、水平细节（LH）、垂直细节（HL）和对角线细节（HH）四个子带。 2. **水印图像处理**: 使用另一个图像'lena.tif'作为水印，通过二值化（`graythresh`函数确定阈值）将其转换为二值图像，并与载体图像进行融合。这里使用了α通道透明度（alpha）来调整水印的嵌入程度。 3. **嵌入水印**: 将水印图像乘以α后，与LL子带相加，形成带有水印的新子带LL_1。随后，使用`idwt2`函数将这些子带合并回原始尺寸，生成含有水印的图像（Y）。为了保存结果，可以选择以JPEG格式保存图像。 4. **提取水印**: 从嵌入后的图像中提取水印，通过计算LL_1与LL之间的差异，再次进行二值化并展示提取出的水印图像。 5. **信噪比（SNR）评估**: 计算嵌入水印后图像（Y）与原始载体图像（X）之间的信噪比（SNR），以衡量水印的隐藏效果。通过遍历图像像素并计算相关系数来得出SNR值。 6. **相似系数（SF）评估**: 为了评估水印提取的准确性，定义相似系数（SF），通过计算嵌入水印后的图像（Y）与原始载体图像（X）在某些区域的相似度来度量水印的完整性。 这个代码演示了利用离散小波变换在图像中嵌入和提取有意义的水印的方法，包括预处理、嵌入、提取以及性能评估。这是一种常见的数字水印技术，用于保护版权和验证图像来源。通过这种方式，可以确保即使经过一定程度的图像处理或压缩，嵌入的水印仍能保持一定的可见性和可提取性。