【图像融合】基于curvelet变换实现图像融合（评价指标）含Matlab源码

数字图像处理系统的基本功能实现（含完整代码），使用matlab实现，构建GUI人机交互界面，上传的是全部的代码（m文件），供大家使用。直方图均衡化处理，规定化处理，对图像进行局部均衡化处理，将图像按位平面进行切片展示、使用多种算子对图像进行锐化处理、使用多种处理方法对加噪图像进行平滑处理、使用多种方法对图像进行伪彩色增强、对图像进行同态滤波增强、对图像进行灰度变换（线性变换和非线性变换）、对图像进行简单的取反操作处理、使用多种方法对加噪图像进行滤波处理。

主要介绍了python使用OpenCV模块实现图像的融合示例代码，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

基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 基于图像分块加密算法实现图像加密python源码+算法流程图+项目说明文档.zip 【算法解析】 该算法整体思路是通过位平面和分块加密，嵌入信息，并且能够实现可以提取信息而不解密图像，不提取信息解密图像，以及同时获取信息和图像。 恢复图像原理是通过图像平整度去判定是否恢复到原图像，所以对于某些特殊图像，无法完全复现出原本图像。 【算法流程】 加密算法->嵌入算法->解密算法->提取算法->恢复（解密+提取）算法

MetaFormer是颜水成大佬的一篇Transformer的论文，该篇论文的贡献主要有两点：第一、将Transformer抽象为一个通用架构的MetaFormer，并通过经验证明MetaFormer架构在Transformer/ mlp类模型取得了极大的成功。 第二、通过仅采用简单的非参数算子pooling作为MetaFormer的极弱token混合器，构建了一个名为PoolFormer。 文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128494941

第4章 FFT图像数字水印 4.1 DFT原理 4.1.1 DFT的定义 4.1.2 二维DFT的性质 4.1.3 DFT图像 4.2 一维FFT 4.2.1 DIT-FFT算法基本原理 4.2.2 DIT-FFT编程思路 4.2.3 一维IFFT的JAVA实现 4.3 二维FFT的JAVA实现 4.4 二维图像FFT的 JAVA实现 4.4.1 二维图像FFT幅度谱JAVA实现 4.4.2 二维图像FFT数字水印JAVA实现 第5章 FDWT图像数字水印 5.1 卷积运算JAVA实现 5.1.1 卷积运算介绍 5.1.2 卷积运算JAVA实现 5.2 一维FDWT的JAVA实现 5.2.1 一维FDWT原理 5.2.2 一维FIDWT原理 5.2.3 一维FDWT的JAVA实现 5.2.4 一维FIDWT的JAVA实现 5.3 二维FDWT的JAVA实现 5.3.1 二维FDWT原理 5.3.2 二维FDWT的JAVA实现 5.3.3 二维FIDWT的JAVA实现 5.4 二维图像FDWT的JAVA实现 5.5 二维图像FDWT数字水印JAVA实现

实验任务：利用理想低通滤波器实现图像平滑 实现步骤： 读入图像（baby_noise.bmp） 利用imidealflpf函数生成和图像大小一样的低通滤波器 利用imfreqfilt函数实现图像的频率域滤波 创建两个窗口，一个显示空间域图像，一个显示频率域相应频谱。 空间域图像（原始图像、freq=20的理想低通滤波后图像、 freq=40的理想低通滤波后图像、 freq=60的理想低通滤波后图像） 频率域图像（原始图像频谱、freq=20滤波后频谱、 freq=40滤波后频谱）、 freq=60滤波后频谱

跨模态检索指的是：根据一个模态的查询样本，在另一个模态上搜索相关的样本。 例如，给出一张图像，去检索包含相同对象或主题的文本描述；或是给出一段文本，去检索带有其描述对象的图片。 但由于各模态之间具有不同的数据表现形式，所以不同模态的样本间并不能直接进行相似性比较。 以Pascal Sentence数据集为实力，用pytorch写一个demo 文章链接：https://blog.csdn.net/zzpl139/article/details/128372023

使用pytorch搭建自编码器，实现图像的去噪

基于PyQt5+SRnet+SSDP网络实现图像隐写分析以及隐写去除_pytorch源码+项目说明.zip 项目主要任务为实现图像隐写分析以及隐写去除，其中隐写分析采用SRNet网络模型，隐写去除采用DDSP网络模型。 ​ 项目中有4个文件夹，分别为: 0.SRNet、1.GUI、2.DDSP、3.SRNet 其中0.SRNet为图像隐写分析，使用Jessica教授的官方源码，框架为tensorflow；1.GUI为隐写嵌入以及隐写分析可视化演示系统，由PyQ5实现；2.DDSP为图像隐写去除，pytorch实现；3.SRNet为图像隐写分析，pytorch实现。其中自己复现的SRNet网络模型其性能弱于官方代码。 本项目隐写分析中使用的隐写术为: S-UNIWARD、HUGO、WOW三种图像空域隐写算法，采用的隐写嵌入率为：0.4bpp、0.7bpp和1.0bpp三种。 为了更好的演示如何实现隐写嵌入和隐写分析，使用PyQt5编写了可视化界面，调用现有的隐写术和训练好的隐写分析模型进行操作。