一、 实验目的 了解频域水印的特点，掌握基于DCT系数关系的图像水印算法原理，设计并实现一种基于DCT域的图像水印算法，嵌入二值图像水印信息，掌握水印图像的归一化函数的计算方法，并对携秘图像进行攻击，提取攻击后的水印二值图像，计算NC的值。二、 实验环境 (1) Windows或Linux换作系统 (2) Python3 环境 (3) Python的 opencv-python、 numpy、 m
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2024-01-17 07:57:55
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1、DCT域的图像水印嵌入与提取在信号的频域（变换域）中隐藏信息要比在时域中嵌入信息具有更好的鲁棒性。一副图像经过时域到频域的变换后，可将待隐藏信息藏入图像的的显著区域，这种方法比LSB以及其他一些时域水印算法更具抗攻击能力，而且还保持了对人类感官的不可察觉性。常用的变换域方法有离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）和离散傅立叶变换（DFT）等 。介绍一种提取秘密信息的时候不需要原始图像的
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2023-12-14 09:52:57
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目录论文背景论文贡献怎么改变不可感知性？第一步：特征提取载体图像，构建水印三级小波分解构造图像水印水印嵌入和提取算法水印嵌入算法DC系数提取图像水印水印系统的性能评价小结 论文背景常见的水印嵌入算法： 1.基于空间域，通过改变载体图像的像素值对水印进行嵌入，方法简单，计算快，且嵌入信息大，但是抗攻击能力弱，比如LSB算法 2、基于变换域，通过将原始图像变换到不同域，然后改变变换域的系数值嵌入水印
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2024-05-28 10:58:58
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上学期帮同校本科的同学做了毕业设计的实验部分，用MATLAB实现DCT水印算法，并且包含了攻击测试。先讲一个大体概念，然后放出具体代码。一、DCTDCT（离散余弦变换），这里只以二维DCT为例。 信号经过DCT后，从空间域变换到频域。是一种正交变换的方法。是图像处理中应用即为广泛的傅氏变换中一种特殊的情况（被展开函数是实偶函数，再离散化，即为离散余弦变换）。 同傅氏变换一样，有正反两种变换。 正D
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2023-12-18 15:43:03
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方案一、选择中频系数进行水印的嵌入Dct域分别低频中频和高频区域，传统的dct将水印嵌在低频区域，即能量较为集中的部分，会降低嵌入后的不透明性。选择中频或高频系数嵌入dct水印有助于提升水印的不可见性。但是高频区域的鲁棒性会影响水印嵌入的强度，且大部分图像处理图像攻击对于高频区域的影响也比较大，水印嵌入在高频区域鲁棒性很低，所以中频区域是较为折中的选择，即权衡了水印的不可见性和鲁棒性，保持了低频和
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2023-07-24 18:02:07
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# 教你如何实现“dct水印 python代码”
## 1. 流程图
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开发 dct 水印
开始 --> 设置 dct 系数 --> dct 变换 --> 设置水印 --> 逆 dct 变换 --> 结束
```
## 2. 步骤及代码
### 步骤1：设置 dct 系数
```py
原创
2024-02-24 08:09:22
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工作的时候，尤其是自媒体工作者，必备水印添加工具以保护知识产权，网上有许多的在线/下载的水印添加工具，但他们或多或少都存在以下问题：1. 在线工具需要将图片上传到对方服务器，信息不安全。2. 很多工具不具备批量处理功能。3. 很多工具自定义的功能太少，如水印透明度，字体等。4. 操作繁琐。现在只要你会使用命令，我们就能教大家怎么使用Python超级简单地为图片添加水印，而且具备以下特点：1. 支持
工作的时候，尤其是自媒体，我们必备水印添加工具以保护我们的知识产权，网上有许多的在线/下载的水印添加工具，但他们或多或少都存在以下问题：在线工具需要将图片上传到对方服务器，信息不安全。很多工具不具备批量处理功能。很多工具自定义的功能太少，如水印透明度，字体等。操作繁琐。现在只要你会使用命令，我们就能教大家怎么使用Python超级简单地为图片添加水印，而且具备以下特点：支持自定义水印字体。支持自定义
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2023-09-10 16:46:09
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-06-30 20:52:14
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基于DCT字典图像稀疏去噪算法学习 理论基础： 评价一副图像质量的指标（MSE和PSNR）： 1.MSE（均方误差）： 其中，f'(i,j)和f(i,j)分别表示的是待评价图像和原始图像，M,N分别表示图像的长与宽。2.PSNR（峰值信噪比）:PSNR本质上与MSE相同，但它与图像的量化灰度级相联系，其表达式为： 主函数：main
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2023-08-25 16:00:51
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DCM图像和Nil图像的差异'.dcm’图像是二维CT图像，很多张图像组合在一起是一个病人的横截面扫描。所以一般一个病人就是一个PAT0i文件夹，里面有很多张.dcm图像。nil图像是三维的，一个文件里面直接包含了一个病人所有层的扫描图像。DCM图像的读取import numpy as np
import pydicom
src = './CT_scans 01/PAT003/D0107.dcm'
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2023-12-17 14:07:24
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1 简介提出了一种基于DCT变换的图像数字水印算法,重点解决了水印嵌入过程中不可见性和鲁棒性折衷问题。首先对原始图像进行分块并对各子块做DCT变换,接着将经过Arnold置乱的水印图像嵌入到各子块的中频DCT系数中,通过选择适当的嵌入强度,可以得到较好的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,该算法能够有效抵抗噪声、JPEG压缩和剪裁等攻击。在图像隐写分析中，这几个特征是比较经典的 图像隐写分析中DCT特
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2023-07-24 17:54:04
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基于DCT域的数字水印算法研究与应用目录摘要 1一、数字水印技术的概述 21.1数字水印的概述 2二、可实现数字水印技术的实用工具——Matlab 32.1概述 32.2算法中常用的Matlab函数介绍 3三、离散余弦变换（DCT）算法及水印实现 43.1DCT变换公式 43.2二维DCT的性质 53.3DCT变换水印的实现 63.4离散余弦变换水印提取算法 83.5DCT算法的matlab程序运
1 简介0 引言近年来, 数字水印技术的作用越来越重要。数字水印技术是将一些标识信息直接嵌入数字载体当中, 或间接表示在信号载体中, 且不影响原载体的使用价值。通过隐藏在载体中的这些信息, 可以判断信息是否被篡改, 具有防伪溯源、保护信息安全、版权保护等作用。对于广播转播台站而言, 是广播音频的中转站, 在广播信号发送至千家万户之前务必保证信号的安全可靠, 但现在的大部分台站只是利用人
原创
2022-02-28 19:48:48
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# Python中的图像DCT变换实现指南
在图像处理领域，离散余弦变换（DCT）是一种非常重要的技术，广泛应用于图像压缩和分析。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在Python中实现图像的DCT变换。以下是我们将要遵循的步骤：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载图像 |
| 3 | 转换为灰
原创
2024-09-14 04:28:47
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这篇文章主要介绍了python图像代码大全，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。 #示例1：主窗口及标题
import tkinter as tk
app = tk.Tk() #根窗口的实例(root窗口)
app.title('Tkinter root window') #根窗口标题
theLabel = t
# Python图像处理DCT
## 1. 简介
在图像处理中，离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）被广泛用于图像压缩、图像特征提取等领域。DCT将图像从时域转换到频域，通过对频域系数进行量化和编码，可以实现对图像的高效压缩。
本文将介绍如何使用Python实现图像处理的DCT算法。我们将通过以下步骤来实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-07-29 14:43:02
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# DCT域水印优化 Python实现指南
在数字图像处理中，DCT（离散余弦变换）可以用来将图像从空间域转换到频域，便于进行水印的嵌入和提取。水印技术被广泛应用于版权保护、图像认证等场合。本文将指导你如何在Python中实现DCT域水印优化的程序。我们会分步进行，并提供详细的代码和注释。
## 流程概述
在实现DCT域水印的优化过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 04:27:51
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之前也学过，但没有个具体总结，忘差不多了。DCT变换 一、DCT变换的全称是离散余弦变换（DCT），主要用于数据或者图像的压缩，由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的且具有对称性。对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。将变换后的DCT系数进行门限操作，将小于一定值系数归零，这就是图像压缩中的量
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2023-10-31 20:36:53
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# 使用Python实现图像的DCT（离散余弦变换）
在图像处理中，离散余弦变换（DCT）是一个非常重要的技术，通常用于图像压缩，例如JPEG。本文将带你了解如何在Python中实现图像的DCT转换。以下是整个流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
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