MATLAB实现：小波变换数字图像水印处理

"这篇文档是关于使用MATLAB实现基于小波变换的数字图像水印处理的教程，包含源代码。作者通过一个简单的示例展示了如何将水印嵌入到原始图像中，以及如何从嵌入水印的图像中提取水印。" 在数字图像处理领域，水印技术是一种用于保护版权和确保图像真实性的方法。这里，作者采用小波变换作为主要工具，因为小波变换在处理图像时具有多分辨率特性，能够很好地捕获图像的细节信息，适合于信息隐藏。 小波变换（Wavelet Transform）是数学分析中的一种工具，它将信号分解成不同频率的局部特征，即小波函数。在图像水印处理中，小波变换可以将图像转换到不同频域，便于在高频部分嵌入水印而不影响图像的视觉质量。 在给出的MATLAB代码中，首先定义了原图像的长度（M=256）和水印的长度（N=64）。然后，用户被引导选择要处理的原始图像（'filename1'），并加载水印图像（'imagew'）。代码通过`subplot`函数创建了一个2x2的图像窗口来展示原始图像、原始水印、嵌入水印后的图像以及提取出的水印。 水印嵌入的过程主要包括以下步骤： 1. 对原始图像进行两次小波分解，使用Daubechies小波基（'db1'）。 2. 检查水印图像的每个像素，如果值为0，则在对应的小波系数上乘以-1（代表0），否则乘以1（代表非0）。这是为了在小波系数中嵌入水印信息。 3. 将调整过的小波系数与原始小波系数相加，然后进行逆小波变换，得到嵌入水印后的图像。 4. 显示嵌入水印后的图像，并将其保存为'watermarked.bmp'。 水印提取的步骤类似，但反向进行： 1. 读取原始图像和带有水印的图像，转换为双精度浮点型。 2. 对两者分别进行小波分解。 3. 对带有水印的图像的小波系数进行比较，根据嵌入水印时的规则（非0值乘以1，0值乘以-1）来恢复水印信息。 4. 通过逆小波变换提取出水印图像。 整个过程展示了如何利用MATLAB的`dwt2`和`idwt2`函数进行二维小波变换和逆变换，以及如何操作小波系数来实现图像水印的嵌入和提取。这种方法对于图像的版权保护和防止未经许可的使用具有实际应用价值。