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搜索资源 - data in image matlab dct
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已知两个不同图像块亮度数据如下：
（1）分析DCT原理，采用DCT方法，编程并计算相应的DCT系数，分析系数分布特点。
（2）依据视觉特性分析量化表步长的分布特点，完成DCT系数量化。
（3）采用Z形扫描，实现输出数据的统计编码，形成Video stream。
（4）采用IDCT重建图像亮度数据，计算SAD大小，分析产生误差的原因及采用DCT进行数据压缩的原理。（ ）
（5）分别利用左上角1、3、6个系数重建图像，计算相应的SAD，并由
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dctcom.m文件利用DCT变换完成对输入图像进行压缩；imagecbe.m完成对输入的两幅RGB图像用小波分析的方法进行图像融合 imagecom.m完成对输入的RGB图像用小波分析的方法进行自动降噪，得到高频系数阈值，降噪效果百分比和结果 wavelet1D.m完成对输入的一维信号进行多尺度离散小波分解 wavelet2D完成对输入的二维信号进行多尺度离散小波分解；zigzag.m完成对输入的8*8矩阵按照zigzag排列抽取数据.-document the use of DCT tran
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Matlab source code for DCT-based watermarking for grayscale images. DCT-based watermark recovering without resorting to the uncorrupted original image. Digital watermarking has been proposed as a viable solution to the need of copyright protection an
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1.对一个256*256的图像进行DCT变换得到图像D，将D得斜下角数值置为零，然后进行DCT反变换.
2.对源图像进行K-L转换
1和2比较-1.Get a grey level image which size is N*N. (For example, 256*256, however,
N = ), and partition to 8*8 sub images.
2.. Apply DCT to these sub images, and get the transfo
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DCT-based Data hiding: dataHide.m Hide the logo image into the original
dataExtract.m Extract the logo image from the original findData.m Verify the robustness of the data hiding method 。and use jpeg compress
-DCT-based Data hiding: dataHide.m H
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本文算法是将24 位真彩图的亮度分量分块
DCT ,然后利用DCT 量化系数的奇偶特性嵌入8
位灰度水印图,并通过PN 序列加密来保证水印的
安全性。算法中,将灰度图像转换为二进制数据
流,置乱后扩频调制,隐藏在宿主DCT 系数量化值
中,提取时不需要宿主信号,实现水印信号的盲提
取。-This algorithm is 24-bit true color pictures of the luminance component of block DCT, quantiza
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给予matlab的JPEG压缩程序，包含原始压缩图片，程序对灰度bmp图片进行JEPG编码，压缩成以0101形式的编码。JPEG编码先把图象色彩RBG变成亮度Y和色度Cr、Cb，它利用人的视觉对色度不敏感的特点，减少一部分色度数据，以达到压缩。 JPEG采取多种编码方式，包含有行程编码(Run Length Coding)和哈夫曼(Huffman)编码，有很高的压缩比。在编码前，先对数据进行分块，离散余弦变换（DCT）及量化，保留能量大的低频信号，丢弃高频信号以达到压缩。-Given to th
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作为信息隐藏的重要分支，数字水印是一种有效的数字产品版权保护和数据安全维护技术。近年来数字水印技术成为了信息安全领域的研究热点，也得到了较大的发展。基于变换域的水印技术是目前研究的热点和重点。本文系统介绍了数字水印的原理和应用方法，概要介绍了数字水印的几种主流算法，并重点研究了一种基于离散余弦变换(DCT)数字图像水印算法，并借助 MATLAB编程工具，实现数字水印的嵌入和提取仿真，以及为测试鲁棒性而对水印图像进行攻击实验。-As an important branch of informati
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对图像进行DCT正反变换，可以在matlab里面观察正变换后的数据，达到数据压缩。-DCT pros and transform the image in matlab which observed data is transformed to achieve data compression.
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