java实现图像水印(基于快速离散余弦变换FDCT)

使用DSP芯片对图像进行压缩处理，使用离散余弦变化，理论最大压缩倍速为64倍。

图片的处理，使用蝶式算法实现快速离散傅里叶变换，使用NetBeans编写。

自己写的8x8离散余弦变换DCT代码，Matlab语言，分为一维DCT和二维DCT

DCT离散余弦变换 标识图像的频域。 图像中的适当离散余弦变换（DCT）和逆离散余弦变换（IDCT） 相依性 sudo apt-get install python-opencv 科摩磨损 python main.py 格鲁波 阿布拉昂·阿里森（AbraãoAllysson） 费利佩·安德拉德 惠顿·塞亚戈 尤里·古韦亚（Yuri Gouveia）

任意维的离散余弦变换以及逆变换，完整可运行的工程文件源代码C/C++

c++实现图像傅里叶变换、离散余弦变换和沃尔什变换。

正交变换 VS2017编译通过，可直接运行 包括一维傅立叶变换 二维离散余弦变换 沃尔什变换

离散余弦变换的IP核（verilog代码编写），图像处理应用广泛 应用

pytorch的DCT（离散余弦变换） 该库根据pytorch中的内置FFT操作实现了DCT，从而可以在CPU和GPU上通过它进行反向传播。 有关DCT和此处使用的算法的更多信息，请参阅和的论文。 这篇也可能会有所帮助。 当前实现了以下内容： 一维DCT-I及其逆数（按比例缩放的DCT-I） 一维DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 2-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 3-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 安装 pip install torch-dct 要求torch>=0.4.1 （较低的版本可能还可以，但我尚未对其进行测试）。 您可以通过获取源代码运行测试并运行pytest 。 要运行测试，您还需要安装scipy 。 用法 import torch import torch_dct as dct x = tor