MPEG采用了Ahmed（一个巨牛的数学家） 等人于70年代提出的离散余弦变换（DCT-Discrete Cosine Transform）压缩算法，降低视频信号的空间冗余度。
DCT将运动补偿误差或原画面信息块转换成代表不同频率分量的系数集，这有两个优点：其一，信号常将其能量的大部分集中于频率域的1个小范围内，这样一来，描述不重要的分量只需要很少的比特
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2023-12-17 13:07:43
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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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实验4基于DCT变换的信息隐藏算法信息隐藏技术 实验报告实验名称实验4 基于DCT变换的信息隐藏算法日期2013-05-18专业班级11信安1班实验人学号一、实验目的(1)理解频域变换信息隐藏算法的基本思想(2)理解离散余弦变换技术的基本理论(3)掌握基于DCT变换信息隐藏的编码和解码过程二、实验内容载体图像为24位bmp图像LenaRGB.bmp，嵌入的秘密信息为从屏幕上随机输入的文本信息，要求
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2024-01-07 20:58:00
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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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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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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
在本文中，我将探讨 DCT 算法的 Python 实现，包括背景、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析。
DCT（离散余弦变换）是一种广泛应用于信号处理和图像压缩领域的算法，尤其是在 JPEG 图像压缩中，DCT 通过转化图像数据为频域信息，有效降低冗余数据，以实现高效的数据压缩。
> 【引用】在图像处理中，DCT 可以将空间域信号转换为频率域信号，从而使得信号的高频部分可以被抑制
DCT算法的原理及实现简介DCT算法： DCT变换的全称是离散=
原创
2022-06-10 00:39:22
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前面一篇我们已经把unittest的常用用法都已经讲过了，可能很多小伙伴有个疑问，unittest框架怎么做数据驱动呢？这节我们就来学习一下。 1、unittest 没有自带数据驱动功能。 所以如果使用unittest，同时又想使用数据驱动，那么就可以使用DDT来完成。 DDT是 “Data-Driven Tests”的缩写。 资料：http://ddt.readthedocs.io/en/lat
下面我简称Dijkstra算法为D算法。D算法是在图中求出长度最短的一条路径，再参照该最短路径求出长度次短的一条路径，直到求出点源到其他各个节点的最短路径。那D算法的基本思想是什么呢？将节点设为一个集合V，再将集合V划为两部分S和V-S。S集合中的节点的最短路径已经确定，V-S中的节点的最短路径待定。假设我们有下面这个图（画的有点拉）：从源点出发只经过S中的节点到达V-S的路径称为特殊路径。D算法
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2024-01-08 13:03:53
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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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在H.265/HEVC中支持4种不同尺寸的整数DCT变换，分别是4x4、8x8、16x16、32x32。各种尺寸的DCT矩阵对应的变化矩阵如下：4x4变换矩阵：8x8变换矩阵：16x16变换矩阵：下面分别是32x32变换矩阵的左边16列和右边16列：我们可以发现以上矩阵有如下特点： 以上矩阵都是左右对称的，但是对称方式有所不同，偶数行的标准对称...
原创
2021-07-09 15:37:40
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在近几年，离散余弦变换（DCT）因其在图像压缩、信号处理等领域的重要性而受到广泛关注。众所周知，DCT能够有效地减少数据冗余，提升图像和信号的压缩比。本文将通过“dct算法python代码”主题，围绕DCT算法的原理、实现和优化方法进行分析和讨论，确保读者能够深入理解这一技术的重要性。
## 背景描述
DCT是一种用于信号处理的变换，可以将信号从时域转换到频域。图像压缩领域，特别是JPEG编码
# 使用PyTorch实现离散余弦变换（DCT）
## 引言
离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）是一种在信号处理和图像处理领域广泛使用的技术，尤其是在压缩领域，DCT是JPEG压缩算法的核心部分。DCT能够有效地将信号转换为频率域，帮助我们去除冗余信息，从而实现数据压缩。
在本篇文章中，我们将使用PyTorch实现DCT，并深入探讨它的应用和背后的原理
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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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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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm在离散的空间上，有很多方法可以用来计算近似导数，在使用3×3的Sobel算子时，可能计算结果并不太精准。OpenCV提供了Scharr算子，该算子具有和Sobel算子同样的速度，且精度更高。可以将Scharr算子看作对Sobel算子的改进，其核通常为：OpenCV提供了函数cv2.Scharr
一.图像隐写术进行数据隐写分为以下几类： 1.在图片右击查看属性，在详细信息中隐藏数据 2.讲数据类型进行改写（rar或者zip数据改为jpg等格式） 3.根据各种类型图像的固定格式，隐藏数据 修改图像开始的标志，改变其原来图像格式 在图像结束标志后加入数据 在图像数据中加入数据，不影响视觉效果情况下修改像素数据，加入信息 4.利用隐写算法将数据隐写到图片中而不影响图像（仅限于jp
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2024-01-01 16:29:35
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# DCT的实现与PyTorch
离散余弦变换（DCT, Discrete Cosine Transform）是一种广泛应用于信号处理、图像压缩（如JPEG格式）等领域的重要工具。与离散傅里叶变换（DFT）类似，DCT也将信号从时域转换到频域，但在一些情况下，它能够提供更高的压缩效益和更好的视觉效果。本文将介绍DCT的基本概念，如何在PyTorch中实现DCT，以及应用示例。
## DCT的基
