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数字水印的嵌入要求即要考虑视觉透明性，又要保证嵌入水印后图像的稳健性，这两个方面存在着矛盾。保证视觉透明性，就要将水印嵌入到人眼不敏感区，也就是嵌入到图像的高频分量中。而多数图像处理方法对于图像高频部分的损坏程度较高，如有损压缩、高频滤波等。

matlab数字水印嵌入代码水印嵌入和提取 使用Matlab嵌入和提取数字水印，具有DWT，DCT，LSB，FFT 该存储库是根据以下存储库进行修改的。 该存储库用于数字图像水印的免费代码。 您需要在MATLAB中运行文件“ manit.m”。 可以在我们的博客上找到更多信息。

本文通过比较 JPEG 编码器来进行图像压缩DWT 压缩与 DCT 压缩的性能。 小波变换已经出现图像压缩领域的尖端技术。 基于小波的编码提供以更高的压缩比显着提高图像质量。 由于多分辨率特性小波变换，它们已被 JPEG2000 标准改编为选择的变换。 DWT 产生更高的压缩比和更好的视觉质量。

数据融合matlab代码2D-DWT_SWT- 在安装和应用之前请先阅读以下内容： 算法应用平台 这些代码在MATLAB R2016b下可以完美运行，同时也可以在更高版本的MATLAB下运行。 这些代码使用MATLAB工具来读取输入数据和结果说明。 输入数据可以是任何反演软件的结果，格式和大小没有区别。 SWT算法： 执行代码的步骤： 加载包含反磁性和重力模型的数据（image_new_1和image_new_2）。 这些部分可以沿任何所需方向绘制。 所示截面是沿模型的东西方向绘制的。 可以以任何期望的水平将随机噪声添加到数据中。 这些模型受到2％的高斯噪声的污染。 为了在应用该策略的阶段对模型进行归一化，在东，北和垂直方向上，磁化率变化的范围在0-1之间，模型的大小分别为70×70×30 km。 二维小波将输入数据分解为3级，然后得出近似系数和细节系数（SWT）。 在数据上应用融合规则（通过函数fusion_detail_2D_final）。 使用平稳小波变换（ISWT）的反演进行多级二维小波重构。 基于2D-SWT算法，可以使用MATLAB的图形工具保存重力和磁逆模型的融合结果并进

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更多细节可以在https://free-thesis.com/product/digital-image-watermarking-using-optimized-dwt-dct/查看 数字图像水印基于这样一个事实，即消息隐藏在图像中，这样图像就不会受到干扰，并且可以轻松检索消息。 该方法应该是稳健的。 为此，该存储库正在级联实现离散小波变换 (DWT) 和离散余弦变换 (DCT)，以便实现更高的鲁棒性和安全性。 这些方法将图像划分为不同的频率区域，以便将水印信息嵌入到不会干扰图像的最低频率区域。 首先应用 DCT，它类似于傅立叶变换，将图像分成低频和高频区域两部分。 低频区域包含大部分图像信息。

离散余弦压缩代码matlab JPEG压缩式Matlab 在Matlab中使用DCT（离散余弦变换）和DWT（离散小波变换）进行JPEG压缩。 压缩阶段包含的步骤如下： 色彩变换 范围映射 补丁生成 DCT 量化 之字形编码 霍夫曼编码 减压阶段包含的步骤如下： 霍夫曼解码 之字形解码 逆量化 逆DCT 逆补丁生成 逆范围映射 反色变换 色彩变换 这是从RGB到YCbCr的简单转换。 范围映射 这是从图像中简单减去128以获得[-128,127]中图像范围的步骤。 补丁生成 在此步骤中，将对输入图像生成8 * 8色块，并且所有其他操作将按色块进行。 DCT 在此步骤中，将离散余弦变换应用于补丁。 量化 它只是简单地将像素划分为不同通道的一定数量。 我将以下量化表用于Y通道 Y_Q = [16 11 10 16 24 15 1 61; 12 12 14 19 26 58 60 55; 14 13 16 24 40 57 69 56; 14 17 22 29 51 81 80 62; 18 22 37 56 68 109 103 77; 24 35 55 64 81 104 113 92；

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明 性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的 二维图像信息经过 Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有 的离散余弦( DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于 DCT水印算法.