嵌入成本计算函数 EmbeddingCost - 图像处理算法

该代码实现了一个计算嵌入成本的函数 EmbeddingCost。以下是对代码的详细解析：

1. 第1行定义了一个名为 EmbeddingCost 的函数，该函数有一个输入参数 cover 和一个输出参数 cost。

2. 第2行定义了一个 3×3 的高通滤波器 HF，用于检测图像中的高频内容。

3. 第3行使用 fspecial 函数创建了一个 3×3 的平均滤波器 H2，用于平滑图像。

4. 第4行将输入参数 cover 转换为双精度类型，并将其保存在 cover 变量中。

5. 第5行使用 size 函数获取 cover 的大小，并将其保存在 sizeCover 变量中。

6. 第6行计算了需要使用 padarray 函数进行填充的大小，即 HF 的尺寸。

7. 第7行使用 padarray 函数对 cover 进行填充，填充大小为 padsize，并使用对称填充方式。

8. 第8行使用 conv2 函数对填充后的 cover 进行 HF 滤波操作，并将结果保存在 R 变量中。

9. 第9行使用 conv2 函数对 R 的绝对值进行 H2 平均滤波操作，并将结果保存在 W 变量中。

10. 第10行根据 HF 的大小调整 W 的位置，使得 W 与 cover 的大小相同。

11. 第11行计算嵌入成本 cost，公式为 1./(W+10^(-10))。注意到这里加上了一个很小的数 10^(-10)，是为了避免除 0 错误。

12. 第12行定义了一个很大的成本 wetCost，用于处理异常值。

13. 第13行将 cost 赋值给 rhoA。

14. 第14行将 rhoA 中大于 wetCost 的值设置为 wetCost。

15. 第15行将 rhoA 中的 NaN 值设置为 wetCost。

16. 第16行使用 fspecial 函数创建一个 15×15 的平均滤波器 HW。

17. 第17行使用 imfilter 函数对 rhoA 进行平滑操作，使用平滑器 HW，对称填充方式，保持尺寸不变。

18. 最后将平滑后的结果作为输出参数 cost 返回。

该函数通过高通滤波器、平均滤波器以及图像平滑操作来计算嵌入成本，并处理异常值和 NaN 值，最终返回一个表示嵌入难度的成本值。