基于MATLAB小波变换的数字水印嵌入系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于多级小波分解的灰度图像数字水印嵌入算法，通过修改小波系数将水印图像嵌入宿主图像，支持自定义小波基函数与分解层数，在保证图像质量的同时实现稳健的水印隐藏。

详 情 说 明

基于小波变换的灰度图像数字水印嵌入系统

项目介绍

本项目实现了一种基于多级小波分解的灰度图像数字水印嵌入算法。系统能够将灰度水印图像作为数字水印，通过小波变换域系数修改的方式，嵌入到宿主灰度图像中。算法通过选择合适的小波基函数和分解层数，在保持宿主图像视觉质量的同时，确保水印信息的鲁棒性和不可感知性。

功能特性

• 多级小波分解：支持1-3级二维离散小波变换（2D-DWT）
• 灵活参数配置：可调节小波基类型（haar/db4/sym4等）、分解层数和嵌入强度因子
• 自适应嵌入算法：根据小波系数特性自适应修改，平衡不可感知性与鲁棒性
• 质量评估体系：提供峰值信噪比（PSNR）等客观质量指标计算
• 可视化分析：生成嵌入位置分布图和视觉质量分析报告

使用方法

1. 准备输入文件

- 宿主图像：512×512像素的8位灰度图像（bmp/png/jpg格式） - 水印图像：64×64像素的8位灰度图像（bmp/png格式）

1. 设置嵌入参数

- 小波基类型：选择haar、db4或sym4等小波函数 - 分解层数：设定1-3级小波分解 - 强度因子：调节嵌入强度（0.01-0.1范围）

1. 执行水印嵌入

- 运行主程序完成水印嵌入过程 - 系统自动生成含水印图像和评估报告

1. 查看输出结果

- 含水印图像：512×512像素的灰度图像（保持原始格式） - 过程数据：小波系数修改记录和PSNR值 - 评估报告：图像相似度指标和视觉质量分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox
• 至少4GB内存（处理512×512图像建议8GB）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像预处理、小波分解变换、水印嵌入算法、图像重构和质量评估等完整处理链。具体涵盖宿主图像与水印图像的读取与验证、小波基与分解参数配置、小波域系数自适应修改、含水印图像合成、峰值信噪比计算以及嵌入效果可视化分析等功能模块。