matlab代码实现dwt的水印图像

资 源 简 介

matlab代码实现dwt的水印图像

详 情 说 明

DWT（离散小波变换）是数字水印技术中的经典算法，通过将图像分解为不同频带实现水印的嵌入与提取。在MATLAB中实现该算法主要分为以下步骤：

图像预处理 原始载体图像和水印图像通常需要调整至相同尺寸，并进行灰度化处理。水印信息可采用二值图像或经过加密处理的灰度图像，确保嵌入后具有鲁棒性。

小波分解 使用MATLAB的`wavedec2`函数对载体图像进行多级DWT分解，得到低频近似系数（LL）和高频细节系数（LH、HL、HH）。水印通常嵌入在HH高频子带中，因其对视觉影响较小。

水印嵌入 通过修改选定频带的系数值（如叠加或替换）嵌入水印。常见方法包括加性规则（系数+水印强度×水印像素）或乘性规则（系数×调节因子），需控制嵌入强度以平衡不可见性与鲁棒性。

小波重构 用`waverec2`函数将修改后的系数重构为含水印图像。此时需验证水印不可见性，通常通过PSNR（峰值信噪比）评估图像质量。

水印提取 对含水印图像再次进行DWT分解，通过逆运算从对应频带提取水印信息。若采用盲水印算法，可能需原始载体图像参与提取过程。

关键点： 小波基选择（如Haar、db4）影响水印的隐蔽性和抗攻击能力。 嵌入层级（如二级分解）越高，鲁棒性越强但可能导致图像失真。 攻击测试（压缩、裁剪等）可验证算法鲁棒性，MATLAB提供`imnoise`等函数模拟噪声干扰。

该算法可扩展为彩色图像处理或结合SVD（奇异值分解）提升安全性。