利用小波分析实现数字图像水印隐藏与检测

本篇代码是关于小波分析在数字水印技术中的应用实例，主要关注于嵌入和提取数字水印的过程。首先，作者使用的是2维离散Daubechies小波变换（dwt2函数），这是一种常见的信号处理工具，用于分析信号的多尺度特性。"loadwoman"函数用于加载一幅名为"woman"的图像，将其转换为变量I。 代码的核心部分是对图像I进行小波分解，得到低频系数矩阵CA1和高频系数矩阵C1。通过定义阈值T1（这里设为50），对每一个像素进行判断：如果其系数大于T1，则认为是需要嵌入水印的位置。接着，作者引入了一个随机噪声矩阵marked1，以α（这里是0.2）的比例与系数相乘并添加到系数矩阵上，这样就实现了水印的嵌入。这个过程保证了水印的不可见性，因为它只影响了超过阈值的部分。 嵌入后的系数矩阵通过idwt2函数进行逆小波变换（即重构），生成了一张包含嵌入水印的新图像R1。然后，通过比较原始图像I和重构图像R1的差异，可以分离出水印部分，存储在watermark1中。最后，代码显示了原始图像、小波变换后的图像以及提取的水印图像，便于评估水印的效果和验证嵌入的正确性。 这段代码展示了如何利用小波分析技术在数字图像中实现隐秘的水印嵌入，这对于版权保护、防伪和数据完整性检查等领域具有重要意义。通过调整参数和算法，可以根据实际需求对水印的强度、透明度进行控制，同时保证了图像的视觉质量。