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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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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# 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
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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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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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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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
# 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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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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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 的数字水印算法实现教程
数字水印是一种用于保护数字内容版权的技术。DCT（离散余弦变换）是一种常用的图像处理技术，通过将图像从空间域转换为频率域，识别其中的重要特征。本文将帮助你实现一个简单的基于 DCT 的数字水印算法，使用 Python 进行编程。
## 一、项目流程
首先，我们来梳理一下项目的整体流程。以下是实现基于 DCT 的数字水印算法的步骤：
```markd
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中实现基于离散余弦变换（DCT）的数字水印技术。这一技术在数字版权保护和图像内容验证中扮演着重要的角色。通过本篇文章，我们将详细的分析整个过程，帮助你理解这一技术的实现方式及其应用场景。
### 背景描述
在数字图像处理中，保持图像质量的同时嵌入附加信息是一个挑战。数字水印技术被广泛应用于图像、音频和视频等多媒体文件的版权保护。DCT是一种有效的图像
注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正1.概述现在我们知道特征匹配，让我们把它和calib3d模块混合起来，找到复杂图像中的对象2.目标在这一章中，我们将混合来自calib3d模块的特征匹配和findHomography，以在复杂图像中查找一直对象。3.基础那么我们在上一章节做了什么？我们使用一
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2024-03-19 17:25:17
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数字水印验证通常涉及以下步骤：提取嵌入在媒体中的水印信息将提取的水印与预期的水印进行比对根据比对结果判断水印是否存在或有效基于频域的图像水印验证实现import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import dct, idct
class WatermarkV
6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码 文章目录6.2 Python图像处理之图像编码技术和标准-余弦变换编码1 算法原理2 代码3 效果 （6）图像编码技术和标准，包括预测编码（DPCM编码、余弦变换编码、小波变换编码） 1 算法原理图像处理中常用的正交变换除了傅里叶变换外，还有其他一些有用的正交变换,其中离散余弦就是一种。离散余弦变换表示为 DCT( Discrete
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2023-09-16 13:55:00
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目录数字图像处理所有的基本数字工具介绍算术运算集合运算和逻辑运算空间运算向量与矩阵运算图像变换图像和随机变量 数字图像处理所有的基本数字工具介绍算术运算# 相加
img_ori = cv2.imread("DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH02/Fig0226(galaxy_pair_original).tif", 0)
dst = np.zeros_li
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2024-01-04 11:32:03
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大四毕业后的这个暑假正式开始学习openCV参考教程：唐宇迪老师： https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j71.傅里叶变换傅里叶变换的作用高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海滤波：低通滤波器：只保留低频，会使图像模糊高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强opencv中主要是cv2.dft()和cv2.idft()
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2024-02-22 14:48:02
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一，背景介绍 DCT，即离散余弦变换，常用图像压缩算法，步骤如下 1）分割，首先将图像分割成8x8或16x16的小块； 2）DCT变换，对每个小块进行DCT变换； 3）舍弃高频系数（AC系数），保留低频信息（DC系数）。高频系数一般保存的是图像的边界、纹理信息，低频信息主要是保存的图像中平坦区域信息。 4）图像的低频和高频，高频区域指的是空域图像中突变程度大的区域（比如目标边界区域），通常的纹理丰
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2023-11-09 08:53:32
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一、引言DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可以在量化编码后利用DCT反变换，在接收端恢复原始的图像信息。DCT变换在当前的图像分析已经
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2023-09-04 13:19:40
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