本文通过比较 JPEG 编码器来进行图像压缩DWT 压缩与 DCT 压缩的性能。 小波变换已经出现图像压缩领域的尖端技术。 基于小波的编码提供以更高的压缩比显着提高图像质量。 由于多分辨率特性小波变换，它们已被 JPEG2000 标准改编为选择的变换。 DWT 产生更高的压缩比和更好的视觉质量。

实现fft,dct的图像压缩，包括以下文件 A collection of simple routines for image compression using different techniques. BTCODE: Image compression Using Block Truncation Coding. PYRAMID: Image compression based on Gaussian Pyramids. DCTCOMPR: Image compression based on Discrete Cosine Transform. IMCOMPR: Image compression based on Singular Value Decomposition.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

基于DCT的数字水印matlab源码 ，详细描述了基于DCT的数字水印方法。

数据融合matlab代码2D-DWT_SWT- 在安装和应用之前请先阅读以下内容： 算法应用平台 这些代码在MATLAB R2016b下可以完美运行，同时也可以在更高版本的MATLAB下运行。 这些代码使用MATLAB工具来读取输入数据和结果说明。 输入数据可以是任何反演软件的结果，格式和大小没有区别。 SWT算法： 执行代码的步骤： 加载包含反磁性和重力模型的数据（image_new_1和image_new_2）。 这些部分可以沿任何所需方向绘制。 所示截面是沿模型的东西方向绘制的。 可以以任何期望的水平将随机噪声添加到数据中。 这些模型受到2％的高斯噪声的污染。 为了在应用该策略的阶段对模型进行归一化，在东，北和垂直方向上，磁化率变化的范围在0-1之间，模型的大小分别为70×70×30 km。 二维小波将输入数据分解为3级，然后得出近似系数和细节系数（SWT）。 在数据上应用融合规则（通过函数fusion_detail_2D_final）。 使用平稳小波变换（ISWT）的反演进行多级二维小波重构。 基于2D-SWT算法，可以使用MATLAB的图形工具保存重力和磁逆模型的融合结果并进

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一、包括实验指导书、实验报告、测试代码和测试图片四个内容 二、代码具体内容： 1.图像处理基本操作 （1）图像的读取imread和（分通道）显示imshow; （2）图像的几何变换：放大或缩小imresize、图像旋转imrotate、图像切割imcrop。 2.整幅图像的DCT压缩于解压缩： （1）彩色图像转灰度：rgb2gray; （2）DCT正逆变换：DCT/iDCT2。 3.分块图像的DCT压缩与解压缩 （1）分块：dctmtx; （2）压缩和解压缩：blkproc。 4.彩色图像的DCT压缩及解压缩：SVD奇异值分解

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更多细节可以在https://free-thesis.com/product/digital-image-watermarking-using-optimized-dwt-dct/查看 数字图像水印基于这样一个事实，即消息隐藏在图像中，这样图像就不会受到干扰，并且可以轻松检索消息。 该方法应该是稳健的。 为此，该存储库正在级联实现离散小波变换 (DWT) 和离散余弦变换 (DCT)，以便实现更高的鲁棒性和安全性。 这些方法将图像划分为不同的频率区域，以便将水印信息嵌入到不会干扰图像的最低频率区域。 首先应用 DCT，它类似于傅立叶变换，将图像分成低频和高频区域两部分。 低频区域包含大部分图像信息。