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结合置乱变换和DCT变换的图像水印分析

结合置乱变换和dct域变换的图像水印分析,用于研究图像处理,可以作为毕业设计的参考。
2011-11-17 上传大小:351KB
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基于DCT变换和DFT变换的数字图像压缩Matlab仿真

基于DCT变换和DFT变换的数字图像压缩Matlab仿真,包含DCT变换,DFT变换,性能对比

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基于DCT变换的数字水印算法

DCT离散余弦变换实现数字水印算法;在进行水印嵌入时,先对水印用了Arnold变换;包含了几种不同的水印攻击

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dct变换图像水印

图像的dct变换生成水印

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利用MATLAB对图像进行DCT变换的代码

利用MATLAB对图像进行DCT变换,并滤掉高频分量,保留低频分量,并查看结果

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数字图像处理DCT矩阵分块变换matlab程序

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matlab实现彩色图像DCT变换

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DCT变换及IDCT变换

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opencv处理图像8*8分块DCT变换和量化

自己编写的opencv处理图像DCT,8*8分块DCT变换和量化。量化步长自己定义8*8矩阵输入

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python实现数字水印添加与提取及鲁棒性测试(GUI,基于DCT,含测试图片)

由python写的GUI,可以实现数字水印的添加与提取,提取是根据添加系数的相关性,实现了盲提取。含有两种攻击测试方法(高斯低通滤波、高斯白噪声)。基于python2.7,watermark.py为主程序,没有打包成exe.

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DCT变换的C++实现

JPEG标准中DCT变换的C++语言实现.DCT变换是JPEG标准中必须的一步数据处理算法。

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将MATLAB自带的cameraman.tif 图像分成8ⅹ8或8ⅹ8的小块,进行DCT变换,然后再对变换后的系数进行量化、编码,舍弃那些不严重影响图象8ⅹ8重构接近0的系数,并用图像的客观保真度衡量重构前后的图像

将MATLAB自带的cameraman.tif 图像分成8ⅹ8或8ⅹ8的小块,进行DCT变换,然后再对变换后的系数进行量化、编码,舍弃那些不严重影响图象8ⅹ8重构接近0的系数,并用图像的客观保真度衡量重构前后的图像。

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图像变换到频谱图-有FFT-DCT等4种变换-可直接运行

可以将灰度图变换为对应的频谱图,其中有傅里叶变换,快速傅里叶变换,离散余弦变换等4种变换的实现,VC++编写,有界面,可直接运行

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使用C++进行图像的DCT变换

使用C++语言来对256*256的灰度图像进行DCT变换,同时,对变换后结果进行处理,再进行IDCT反变换后查看影响

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图像处理 离散余弦变换 C/C++语言实现

图像处理 离散余弦变换 C/C++语言实现....................................

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基于DCT系数统计特性的JPEG图像隐写分析

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)系数统计特性的JPEG 图像隐写分析算法。该算 法在分析JPEG 图像DCT 系数的统计特性的基础上,提取了8 维特征向量,通过最小二乘支持向 量机(LS-SVM)分类器对待测图像进行分类,以达到检测载密图像的目的。算法实现简单,计算复 杂度低。实验结果表明,该算法检测速度快,具有较高的检测正确率,能够实现针对各类JPEG 图 像信息隐写算法的有效检测。

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matlab实现基于DCT的图像变换编码

编写一个Matlab程序,实现基于DCT的图像变换编码。 编码过程:将原始图像划分成8×8的图像块,采用离散余弦变换(DCT)对图像块进行变换。 解码过程:对于每个图像块,使用一定比例的最低频DCT系数(被舍弃的高频DCT系数设为0)做逆离散余弦变换(IDCT),得到重构的图像块。最后,将所有重构的图像块按顺序拼接成完整的解码图像。 分别取32、16、8个最低频DCT系数(如图1所示)进行反变换得到重构的图像,比较图像的质量,计算这三种情况下的峰值信噪比。 峰值信噪比的计算公式:PSNR = 10 log10 (2552/ MSE) 其中,MSE(Mean Squared Error)指原始图像和重构图像之间的均方误差。

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基于DCT的图像变换编码

实现步骤:(1) 通过编码量化矩阵; (2) 通过矩阵整体赋值的方式改变DCT系数,将被舍弃的高频DCT系数设为0; (3) 改变DCT系数后进行选择性重建图像; (4) 使用matlab的函数将重构图像、误差图像等输出; (5) 运用均方差和峰值信噪比公式算出均方差及峰值信噪比并输出。

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8x8点DCT变换matlab代码

8点DCT 变换matlab算法,通过乘加实现。 适用于jpeg编码

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Arnold置乱变换的matlab代码.

Arnold置乱变换的matlab代码,适用于对图像进行置乱加密

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matlab实现DCT变换和量化

作为图像压缩的必要步骤,本代码给出了由.dat文件读取图像,再将图像进行DCT变换,量化,反变换,量化采用两个不同量化步长的量化表,得到清晰度不同的量化图像。 本代码适合学习数字视频,数字图像的matlab初学者实验实现图像压缩,并可对比不同量化步长所带来图像的不同效果。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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