基于小波变换的脆弱水印嵌入与提取算法（MATLAB实现）

本文介绍一种基于离散小波变换（DWT）的脆弱水印算法，并提供MATLAB代码示例。

算法原理

该算法首先对原始图像进行一层离散小波变换，得到LL，LH，HL，HH四个子带。然后，根据LH和HL子带的平均值大小关系，选择其中一个子带嵌入水印信息。最后，对嵌入水印的子带进行逆离散小波变换，得到嵌入水印的图像。

代码实现

1. 水印嵌入函数 wm_embed.m

function J = wm_embed(I, w)
% 水印嵌入函数
% 输入：I为原始图像，w为水印信息
% 输出：J为嵌入水印的图像

% 对原始图像进行一层小波分解
[LL,LH,HL,HH] = dwt2(I,'haar');

% 计算LH和HL子带的平均值
avr_LH = mean(LH(:));
avr_HL = mean(HL(:));

% 选择嵌入水印的子带
if avr_LH <= avr_HL
    LH = wm_embed_type1(LH, w);  % 调用水印嵌入子函数
else
    HL = wm_embed_type0(HL, w);  % 调用水印嵌入子函数
end

% 重构图像
J = idwt2(LL,LH,HL,HH,'haar');
end

2. 水印提取函数 wm_extr.m

function rw = wm_extr(J)
% 水印提取函数
% 输入：J为嵌入水印的图像
% 输出：rw为提取的水印信息

% 对嵌入水印的图像进行一层小波分解
[LL,LH,HL,HH] = dwt2(J,'haar');

% 计算LH和HL子带的平均值
avr_LH = mean(LH(:));
avr_HL = mean(HL(:));

% 判断嵌入水印的子带
if avr_LH <= avr_HL
    num = 0; 
    loca = LH;
else
    num = 1; 
    loca = HL;
end

% 提取水印信息
if num == 0
    rw = wm_extr_type1(loca);  % 调用水印提取子函数
else
    rw = wm_extr_type0(loca);  % 调用水印提取子函数
end
end

3. 水印嵌入子函数 wm_embed_type1.m 和 wm_embed_type0.m

% 请根据实际水印嵌入算法定义这两个函数
function data = wm_embed_type1(data, w)
% 水印嵌入子函数1
% 在此实现具体的嵌入算法
end

function data = wm_embed_type0(data, w)
% 水印嵌入子函数2
% 在此实现具体的嵌入算法
end

4. 水印提取子函数 wm_extr_type1.m 和 wm_extr_type0.m

% 请根据实际水印提取算法定义这两个函数
function w = wm_extr_type1(data)
% 水印提取子函数1
% 在此实现具体的提取算法
end

function w = wm_extr_type0(data)
% 水印提取子函数2
% 在此实现具体的提取算法
end

总结

本文介绍了一种基于离散小波变换的脆弱水印算法，并提供了MATLAB代码示例。您可以根据实际需求修改水印嵌入和提取子函数，实现自定义的脆弱水印算法。该算法可以应用于图像版权保护等场景。