cnn源码matlab #基于深度迁移学习对JPEG图像进行隐写分析 keywords：deep learning,transfer learning,steganalysis ##内容介绍 DCTR_matlab：使用MATLAB实现的残差图像的离散余弦变换算法。 SRNet：隐写分析残差网络实现，CNN网络中加入深度学习短连接（shortcut connections）的残差层。 log：保存tensorboard可视化查看日志文件，可在网页localhost：6060中打开，观察网络和张量的变化以及进行loss，acc曲线图的绘制等。 savemodel：训练过程中保存的训练模型。 conv.py：CNN网络的卷积层等部分，主要用来进行隐写特征提取。 dataload.py：对JPEG图像进行处理生成网络能够读取的格式。 dctr.py：对JPEG图像进行DCTR（残差图像的离散余弦变换）进行DCT基核滤波提取图像在变换域（频域空间）的隐写特征，以及使用高通滤波器进行空间域的特征提取。 distance：计算源域和目标域数据的KV核距离（高斯核和线性核）。 others.py：用

jpeg压缩的matlab代码 Image Quality Assessment(IQA) 测试评价图像压缩方法的质量 压缩方法 JPEG: matlab自带的压缩方法 Webp: 调用webp源码生的exe 版本: libwebp-1.1.0-windows-x64-no-wic 质量评价方法 方法 输入 输出 代码文件 参考 PNSR YCbCr空间中的Y值 值越大越好 PSNR.m SSIM YCbCr空间中的Y值 值越大越好 ssim.m , ESSIM YCbCr空间中的Y值 值越大越好 ESSIM.m , FSIM YCbCr空间中的Y值 值越大越好 FeatureSIM.m , GMSD YCbCr空间中的Y值 值越小越好 GMSD.m , MDSI RGB图像 值越小越好 MDSI.m , 测试图像 为开源的用来测试压缩质量的图像, src 文件夹为lena示例. 共测试了 18 张图像 测试方法 对图像设定不同的量化表(图像质量 quality=40:5:90 )进行压缩, 如下图所示 对不同的压缩结果计算上述IQA参数 测试结果 如下图所示, 几种IQA方法都随质量

JPEG编码程序，只需要更改接口即可，支持分辨率修改。在项目上已经成功应用。STM32F103VET6编码时间大概为1S（320*240人为估计，并未仿真）。输入BMP的数据流格式。

本资源以一幅实际的小图片为例子，介绍了JPEG中各种标注以及标志后面的数据分别代表什么，查看时需要打开显示批注功能。

基于JPEG的图像ROI编码，通过JAVA实现，通过设置不同的精度值解压不同感兴趣区域

Jpeg读写源代码.rar

一个JPEG的封装库，提供一个C++类，用于获得JPEG文件中的位图数据

使用示例请查看博客https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/83892207

JPEG标准文档，里面有完整的量化表和哈夫曼编码表。具体的JPEG编码过程也可以看我的博客内容哦。https://linjun.blog.csdn.net/article/details/109953732

#资源达人分享计划# 图形数字水印和添加水印后的jpeg攻击，裁剪攻击，噪声攻击。