这项工作提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的数字图像水印鲁棒算法。 通过改变变换系数将水印嵌入到倾斜变换域中。 通过在基于 HVS 权重矩阵的选定位置嵌入水印图像，使用所提出的算法的水印图像的可感知性比基于 DCT 的算法 9 有所提高。 所提出的方法是鲁棒的，水印图像可以经受住许多图像攻击，如噪声、位平面去除、裁剪、直方图均衡、旋转和锐化。 结果与基于 DCT 的水印方法进行了比较，发现在水印图像的质量和抵御攻击的能力方面更胜一筹。 用于测试所提出算法的鲁棒性的指标是峰值信噪比（PSNR）和归一化互相关（NCC）。

此代码可用于测量图像的预采样 MTF，这是一个描述线性成像系统分辨率的量。 该代码基于使用精确加工的边缘测量预采样 MTF，该边缘相对于图像的列或行以 1-5 度之间的角度对齐。 要了解有关预采样 MTF 的更多信息，请参阅本脚本末尾的参考资料。 当您运行此脚本时，包含边缘的图像会出现在裁剪工具中。 将图像裁剪到仅包含边缘的区域。 双击您的裁剪区域以继续执行脚本。 此代码中使用了高斯拟合工具。 您可以在此处的 Matlab 中央网站上下载此工具： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/11733-gaussian-curve-fit 欢迎提出意见和建议，包括改进领域。

提供一个裸眼3d屏幕的测试工具，slant和pitch的测试方式都有