使用 python 语言实现水印的去除和添加，增加多种对抗

【信号隐藏】基于小波变换算法DWT和离散余弦变换DCT变换音频数字水印嵌入提取matlab源码.zip

提出了一种基于小波降噪与改进的符号内频域平均(ISFA)联合的相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统信道估计方法。该方法利用最小二乘(LS)方法进行信道估计，并对估计后的结果进行小波去噪处理，最后采用Kaiser窗函数改进ISFA 算法对小波处理结果进行ISFA，完成联合去噪。仿真结果表明，该方法可以有效地提高信道估计精度。当光信噪比(OSNR)为17 dB时，该算法的误码性能(BER)比ISFA 算法的误码性能提高将近一个量级。

这是一份完整的设计报告，用MATLAB做二维灰度图象的统计分析及DWT变换处理 ① 采集一幅像素大于64*64灰度图像； ② 常规的数学统计数据处理：计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图； ③ 采用DWT（离散小波变换）对图像进行分析

JL小波 自述文件 这个库是我对纽约大学理工学院 MATLAB 复双树小波实现的改编： : 这种改编重新编码了 Poly 实现，使其速度更快、内存效率更高，以及一些额外的改进。 这项重新编码工作最初是在我在罗彻斯特理工学院读研究生时完成的。 要重新生成原始论文中使用的图像，请参阅 JJL_RunPlots.m。 要查看使用复杂双树小波变换进行图像去噪的示例，请参阅 JJL_den2D.m。 作者 Jonathan J. Lareau

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.

：为更好地将离散小波变换和连续小波变换联系起来，在分析了现有的由小波滤波器积法求 尺度函数和小波函数的方法的基础上。提出了对迭代卷积法的一种改进算法，同时给出了迭代卷积法的 收敛判定方法，并分析了改进后算法的优势．实验结果表明该算法是有效的．

调Q小波变换 MATLAB程序，亲测可用，好评一下哦，谢谢。

在这段代码中，提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 的新混合技术。 我们展示了使用功率信噪比 (PSNR) 作为质量度量的评估，我们展示了具有阈值、量化以及 RLE 和霍夫曼组合作为编码阶段的 DWT，在 PSNR 方面提供了比 JPEG 更好的性能，我们可以获得重要的CR。 我们的算法是这样的： 读取图像-->DWT 变换-->阈值化-->量化-->RLE 编码--> 霍夫曼编码--> 将压缩图像保存在文件中（*.Hdwt） 在解压步骤中我们应该打开文件（*.Hdwt）之后的步骤是这样的：霍夫曼解码-->RLE解码-->量化逆-->IDCT变换-->打开图像为Bmp图像文件： compdwt.m: 压缩图像的主要代码我们只运行 compdct.m decompdwt.m: 为了重建我们的图像，我们在这里的意思是如果我们想解压缩之前获得的文件（.Hdwt），只有我们运行此代码并选择感兴趣

图像小波变换matlab代码多尺度深度压缩传感网络 抽象的 通过联合学习采样和恢复，基于深度学习的压缩感测（DCS）在性能和运行时间减少方面已显示出显着改善。 但是，其重建图像会损失高频内容，尤其是在低子速率下。 可以理解，这是由于捕获到采样矩阵中的低频信息相对较多。 这种行为在多尺度采样方案中也类似，该方案也对更多的低频分量进行采样。 本文提出了一种基于卷积神经网络的多尺度DCS（MS-DCSNet）。 首先，我们使用基于多尺度的小波变换来转换图像信号。 然后，通过卷积逐个比例地捕获信号。 最初的重建图像可以直接从多尺度测量中恢复。 利用多尺度小波卷积来提高最终重建质量。 网络学会了在采样和重建中执行多尺度，从而获得更好的重建质量。 执行 这是使用DagNN网络由MatconvNet [1]实现的测试源代码。 训练有素的CSNet [2]来自[3]，MWCNN来自[4，5]。 此实现源自[6，7]。 结果 第5集 网络 MS-CSNet1 MS-CSNet2 MS-DCSNet3 速度 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 0.1 32.30