基于小波变换的水印嵌入和提取算法matlab仿真【包括程序，注释，参考文献，操作步骤】

% 定义 MATLAB 函数 setdwtwatermark，用于在载体图像中嵌入经过 Arnold 置乱和 Haar 小波变换处理的数字水印，并计算 PSNR 值 function [Iw, psnr] = setdwtwatermark(I, W, nums, seeds, flag) % 获取载体图像 I 的数据类型 type = class(I); % 将载体图像 I 和水印 W 转换为 double 类型（I）和逻辑类型（W） I = double(I); W = logical(W); % 获取载体图像和水印的尺寸 [mI, nI] = size(I); [mW, nW] = size(W); % 对载体图像 I 进行两次 Haar 小波分解 [ca1, ch1, cv1, cd1] = dwt2(I, 'haar'); [ca2, ch2, cv2, cd2] = dwt2(ca1, 'haar'); % 如果 flag 为真，则展示载体图像的小波分解结果 if flag figure('Name', '载体小波分解'); subplot(121); imagesc([wcodemat(ca1), wcodemat(ch1); wcodemat(cv1), wcodemat(cd2)]); title('一级小波分解'); subplot(122); imagesc([wcodemat(ca2), wcodemat(ch2); wcodemat(cv2), wcodemat(cd2)]); title('二级小波分解'); end % 复制原始水印并应用 Arnold 置乱 Wa = W; H = [1, 1; 1, 2]^nums; for i = 1:nW for j = 1:nW % 计算新的坐标 idx = mod(H * [i-1; j-1], nW) + 1; % 在新的位置上设置水印位 Wa(idx(1), idx(2)) = W(i, j); end end % 如果 flag 为真，则展示水印置乱的效果 if flag figure('Name', '水印置乱效果'); subplot(121); imshow(W); title('原始水印'); subplot(122); imshow(Wa); title(['置乱水印，变换次数=', num2str(nums)]); end % 初始化用于存储修改过的小波系数变量 ca2w = ca2; % 设置随机数生成器种子 rng(seeds); % 生成随机排列索引并对小波系数进行置乱 idx = randperm(numel(ca2), numel(Wa)); for i = 1:numel(Wa) % 获取随机排列的小波系数 c = ca2(idx(i)); % 计算对应的水印位置及扰动后的值 z = mod(c, nW); if Wa(i) if z < nW/4 f = c - nW/4 - z; else f = c + nW*3/4 - z; end else if z < nW*3/4 f = c + nW/4 - z; else f = c + nW*5/4 - z; end end % 更新小波系数 ca2w(idx(i)) = f; end % 对扰动后的小波系数进行逆变换得到嵌入水印后的高频部分 ca1w = idwt2(ca2w, ch2, cv2, cd2, 'haar'); % 对高频部分再进行逆变换得到完整的嵌入水印后的图像 Iw = idwt2(ca1w, ch1, cv1, cd1, 'haar'); % 截取原始尺寸范围内的图像 Iw = Iw(1:mI, 1:nI); % 计算像素总数和最大像素值 mn = numel(I); Imax = max(I(:)); % 计算 PSNR 值 psnr = 10 * log10(mn * Imax^2 / sum((I(:) - Iw(:)).^2)); % 将处理后的图像转换回原数据类型 I = cast(I, type); Iw = cast(Iw, type); % 如果 flag 为真，则展示原始图像和嵌入水印后的图像 if flag figure('Name', '嵌入水印的图像'); subplot(121); imshow(I); title('原始图像'); subplot(122); imshow(Iw); title(['添加水印，PSNR=', num2str(psnr)]); end