【图像加密】基于行列像素置乱+DWT小波变换图像隐藏加密matlab源码.md

matlabKong洞填代码填Kong 关于填充二进制图像Kong的matlab代码，Kong的形式为0到255（像素）

我认为创建的行是最合适的，但如果不是，请告诉我您的想法:) 命令行------------ 结果=linept2（矩阵，X1，Y1，X2，Y2） 矩阵：我要写的矩阵(X1, Y1), (X2, Y2) : 点连接结果：矩阵+行 笔记---- 矩阵可以包含任何内容(X1, Y1), (X2, Y2) 可出矩阵 例子------- a = linept(zeros(5, 10), 2, 2, 3, 9) 一 = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

//统计各个灰度级像素的个数 for i=0:m_imgHeight //m_imgHeight为图像高度 for j=0:m_imgWidth //m_imgWidth为图像宽度 { gray；//从*fp文件类指针获取第i行、第j列的灰度值， m_histArray[gray]++;//统计像元个数 Histratio[i]);//各灰度级像素出现的频率计算 } }

玩法，教学和说明都在压缩包中

为改善传统立体匹配视差图中目标边缘的毛刺现象，以及弱纹理和视差不连续区域的“阶梯效应”等，提出了一种结合局部二进制表示和超像素分割的立体匹配方法。首先融合二进制表示的窗口内像素的空间和颜色特征进行代价计算，并以此求得初始视差;然后将简单线性迭代聚类方法分割的结果作为像素的空间和颜色标记，为超像素内的目标边缘和其他像素点选择恰当的稳定点进行视差传播，以达到视差优化时边缘保持和空间平滑的目的。在Middlebury数据集上分别进行代价计算与优化方法的对比实验，结果表明，采用该算法获取的目标边缘的视差更为平滑，在左右视图中的遮挡区和不重叠区域获得的视差也比较准确，有效地降低了非遮挡区、全图、不连续区域的误匹配率。

出版日期和地址； U. Erkan, L. Gokrem, 基于像素密度的椒盐噪声去除新方法, Turk J Elec Eng & Comp Sci, 26, (2018), 162-171, doi:10.3906/elk-1705-256 摘要：在本文中，我们提供了一种去除椒盐噪声的新方法，我们将其称为基于像素密度滤波器 (BPDF)。 该方法的第一步是确定一个像素是否有噪声，然后我们决定接受噪声像素作为中心的自适应窗口大小。 窗口内重复次数最多的无噪声像素值被设置为新的像素值。 通过使用18张测试图像，我们给出了峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、图像增强因子（IEF）、标准中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、自适应模糊滤波器 (AFM)、渐进式切换中值滤波器 (PSMF)、基于决策的算法 (DBA)、改进的基于决策的非对称修整中值滤波器 (MDBUTMF)

提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案，力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用超分辨率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊，从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于机器视觉CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后，实验分析和比较了基于机器视觉的零件尺寸测量的应用效果。

焦点深度 捕获具有不同焦点设置的一系列图像，使用这些图像找到场景中每个像素的深度，然后使用此深度图来估计全焦图像

主要介绍了Python用61行代码实现图片像素化的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧