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基于离散小波变换（DWT）的数字水印Matlab

基于离散小波变换（DWT）的数字水印Matlab程序实现，核心代码基于小波变换的频域操作，结合人眼视觉特性实现隐蔽且鲁棒的水印保护。1....original_img = rgb2gray(original_img);endoriginal_img = im2double(original_img);​% 一级DWT分解（使用Haar小波...alpha/2; else cH(i, j) = floor(cH(i, j)/alpha) * alpha; end endend​% 逆DWT重构图像..., cH1, cV1, cD1] = dwt2(original, 'haar');[cA2, ~, ~, ~] = dwt2(cA1, 'haar');% 在cA2中嵌入水印2.自适应嵌入强度 根据局部纹理复杂度动态调整...基于DWT的数字水印新算法. 重庆科技学院学报, 2010[8] DWT音频水印的量化嵌入策略. CSDN, 2025通过调整小波基（db4/sym4）、分解层数及嵌入强度，可平衡不可见性与鲁棒性。

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医学图像处理案例（十四）——基于小波变换的图像融合

2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 3.1、小波分解原理简介 ?...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...4、基于小波变换的图像融合代码实现 我将分享matlab和python版本代码来融合红外和可见光图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

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    @@金山文档的智能表格中使用Python进行数据处理和分析，可以定时、结合爬虫、动态图、数据大屏、本地保存！！2024.3.7

    库，它基于Echarts JavaScript库，并提供了一种简单而强大的方式来创建各种类型的图表。...PyTorch的易用性使得它在研究社区中有了早期的使用者，并且已经成为应用程序中使用最广泛的深度学习工具之一 pywavelets PyWavelets是Python中用于小波变换的免费开源库。...小波是在时间和频率上都局部化的数学基函数，小波变换则是利用小波的时频变换来分析和处理信号或数据。...PyWavelets提供了丰富的功能和灵活的接口，可以对图像、音频、信号等数据进行小波变换、逆变换、阈值去噪、压缩等操作。...此外，PyWavelets还支持多种小波基函数和边界处理方式，用户可以根据需要选择合适的小波基函数和参数 requests requests库是Python的一个HTTP客户端库，可以帮助用户发送各种类型的

    1.4K10

    “巧妙URL”钓鱼攻击的演进机制与防御范式重构：基于多层规避技术的实证分析

    摘要近年来，网络钓鱼攻击在URL构造层面呈现出高度隐蔽化与动态化趋势，传统基于黑名单与静态模式匹配的防御体系面临严峻挑战。...据Barracuda安全实验室2025年监测报告，一类以“巧妙URL”（Clever URL）为核心的钓鱼攻击呈现显著增长态势，其核心特征在于通过多层次、动态化、语义混淆的技术手段，系统性规避基于黑名单...本文旨在深入剖析此类攻击的技术内核与演进逻辑，评估其对现有防御体系的冲击，并提出具备前瞻性的防御重构方案，以期为网络安全实践提供理论依据与技术参考。2....其技术有效性源于两点：其一，安全网关在静态分析时若未进行Unicode规范化处理，可能误判为合法域名；其二，用户在移动端或小屏幕设备上浏览时，更难察觉细微字符差异。...防御范式重构：多维协同防御框架针对“巧妙URL”攻击的复合性与动态性，单一技术手段难以奏效。本文提出“感知—干预—验证—溯源”四层防御框架。

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    Python实现信号小波分解与重构

    使用Python中的PyWavelets库实现信号小波分解和重构步骤说明导入库：使用pywt进行小波变换，numpy处理数据，matplotlib绘图生成示例信号：创建包含多个频率成分的合成信号小波分解...信号重构reconstructed = pywt.waverec(coeffs_thresh, wavelet)​# 确保信号长度一致（小波变换可能导致边界扩展）reconstructed = reconstructed...db4'：Daubechies 4阶小波（常用）其他选项：'haar', 'sym5', 'coif3'等（根据信号特性选择）分解层数：通常选择使最低频分量有足够代表性的层数最大层数限制：level 的原始信号阈值处理后的各级系数重构后的去噪信号重构误差曲线误差指标：均方误差（MSE）最大绝对误差应用场景信号去噪：通过阈值处理细节系数特征提取：分析各级系数获取时频特征数据压缩..., level=level, mode='per')系数长度：重构后需截取原信号长度小波选择：不同小波适用于不同信号类型，需实验确定最优基

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    医学图像处理案例（十五）——基于小波变换的医学图像融合

    今天将介绍使用小波变换来对多模态医学图像进行融合。...1、基于小波变换的图像融合回顾 小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...2、基于小波变换的多模态医学图像融合代码实现 我将分享python版本代码来融合多模态MR图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

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    医学图像处理案例（十七）——基于小波变换和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合

    1、小波变换融合回顾 小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...3、基于小波变换和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合代码实现 我将分享python版本代码来融合红外和可见光图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用自适应PCNN最大值法，PCNN参数设置：链接系数为...小波变换自适应脉冲耦合神经网络融合结果 ? 如果碰到任何问题，随时留言，我会尽量去回答的。

    1.4K30

    时序顶会基础创新知识点-小波变换篇上

    这是文本要解释的第一个问题。 1.1 傅里叶变换 首先回顾一下傅立叶变换，傅里叶变换是一种频域分析方法，它基于傅里叶级数的思想，将信号表示为一系列不同频率的正弦和余弦函数的线性组合。...1.2 小波变换 而我们今天学习的小波变换也是一种时频分析方法，它通过一组小波基函数对信号进行分解。得到不同尺度和位置的近似系数和细节系数，这些系数反映了信号在不同时间和频率上的局部特征。...所以小波变换的结果实际上反映了两个维度：时间和频率，小波变换更适合处理非平稳信号，通过不同尺度的小波函数来捕捉信号在不同时间和频率上的变化，也能够有效地提取信号中的突变、瞬态和局部特征。...对比一下小波变换和傅立叶变换的特性差异，我们可以发现： 注：图片来源于网络 小波变换：具有良好的时频局部性，能够同时在时间和频率上对信号进行局部分析。...这样，通过本篇文章我们就知道了小波变换与傅立叶变换的区别，小波变换的优势，同时我们还总结小波变换的三个常用代码。但是，时间序列问题中具体如何应用小波变换？

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    WTConv：小参数大感受野，基于小波变换的新型卷积 | ECCV24

    具体而言，ViTs目前被认为相较于CNN具有优势的原因，主要归功于其多头自注意力层。该层促进了特征的全局混合，而卷积在结构上仅局限于特征的局部混合。...因此，最近几项工作尝试弥补CNN和ViTs之间的性能差距。有研究重构了ResNet架构和其训练过程，以跟上Swin Transformer。“增强”的一个重要改进是增加卷积核的大小。...论文将解决方案基于小波变换（与例如傅里叶变换不同），因为小波变换保留了一定的空间分辨率。这使得小波域中的空间操作（例如卷积）更加具有意义。...首先，使用小波变换（WT）对输入的低频和高频内容进行过滤和下采样。然后，在不同的频率图上执行小核深度卷积，最后使用逆小波变换（IWT）来构建输出。...小波变换的每一级都会增加层的感受野大小，同时仅小幅增加可训练参数的数量。

    2.4K10

    医学图像处理案例（十六）——基于小波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合

    1、小波变换融合回顾 小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...3、基于小波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合代码实现 我将分享python版本代码来融合红外和可见光图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用PCNN最大值法，PCNN参数设置：链接系数为5，链接参数为...小波变换脉冲耦合神经网络融合结果 ? 与小波变换和最大值融合策略融合结果相比，PCNN融合方法在图像细节上保留的更好。 ? 如果碰到任何问题，随时留言，我会尽量去回答的。

    1.1K10

    简谈基于fpga设计97小波变换的解交织过程

    大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。...之前有一篇我们聊了9/7小波变换原理，今天和大侠简单聊一聊基于fpga设计9/7小波变换的解交织过程详解。 fpga小波变换的流程是： ? 其中最后一部是解交织。...解交织的目的是把图片数据分离出来，按照以下的方式分步： ? 因为在编程序时候，就得把读取数据的顺序改变。...设经过列变换后的数据为只m，n)，即数据的行地址为m，列地址为n，那么当m，n都为偶数时， 应将此数据放入LL子带中，地址的变换公式为: a = m/2, b = n/2 ; 当m为偶数...; 当m为奇数，n为奇数时，应将该数据放入HL子带中，地址变换公式为: a = m/2 + N/2, b = n/2 + N/2 ; 参考文献：西南交通大学研究生学位论文：小波提升变换的

    55010

    时序论文43 | WPMixer:融合小波分解的多分辨率长序列预测模型

    研究背景 因为这篇文章是基于多层感知器（MLP）的模型，所以作者首先还是回顾了基于MLP的时序预测模型。...为了应对这些挑战，本文提出基于小波变换和Patch的混合模型WPMixer，英文缩写是这样的（Wavelet Patch Mixer），WPMixer 使用多级小波变换将时间序列分解为多个近似系数序列和细节系数序列...此外，不同的小波在时间和频率定位之间存在不同的权衡，因此，选择最优的分解级别和小波类型成为优化过程的一个关键方面。 首先，模型通过不同的分辨率分支处理每个小波系数序列，避免不同频率尺度之间的信息混合。...Patch和嵌入模块将归一化后的小波系数序列转换为一系列Patch。 然后，Patch混合器模块将Patch中包含的局部信息聚合到一个全局信息环境中。...最后，多级小波重构模块利用预测的近似和细节小波系数序列来重构预测的时间序列。

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    医学图像处理案例（二十二）——基于cuda的小波变换的图像融合

    2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...4、基于cuda小波变换的图像融合代码实现 将分享python版本代码来实现多景深医学图像融合，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

    53010

    像素级压缩感知图像融合的论文

    2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。...2014 基于 DWT 的高频系数压缩感知图像融合 算法思想： 传统的基于 DWT 的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数，由于小波系数的低频部分为非稀疏的，导致其压缩重构质量差。...首先，对图像作小波稀疏变换，得到低频和高频系数，并对高频系数压缩测量得到测量值；然后，在小波域和压缩域分别进行融合，并对融合后的测量值进行重构得到融合后的高频系数；最后，经小波逆变换得到融合后的图像。...其中，DWT和 NSCT是常用的两种多分辨率图像分析法。DWT 是对基本小波的尺度和平移进行离散化，具有多尺度性和局部性，能较好地捕捉到图像的局部细节信息。...相对于小波变换，NSCT 增添了各向异性和平移不变性，能够分解出更多的方向信息。然而，NSCT 捕捉细节的能力较弱，容易遗漏图像的局部细节信息。

    1.2K70

    医学图像处理案例（二十三）——基于cuda的小波变换的3d图像融合

    2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...小波变换的实际作用是对信号解相关，并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大，从而在信号的重构中，大的系数比小的系数更重要。...4、基于cuda小波变换的多模态医学图像融合代码实现 将分享python版本代码来融合多模态MR图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。

    1.3K10

    好文速递：基于上下块的深度网络使用小波变换和连续多尺度云检测

    down blocks using wavelet transform and successive multi-scale spatial attention for cloud detection 基于上下块的深度网络使用小波变换和连续多尺度云检测...此外，为了充分利用图像的结构信息，特别是云的纹理信息，可以有针对性地学习，使用 Haar 小波变换设计 Up 和 Down 块。我们注意图像的原始信息，以帮助网络学习。...亮点: 使用 Haar 小波可以提取更多云的纹理特征。 从原始图像中收集足够的位置信息。 我们先使用暗通道来辅助网络学习云特征。 我们设计了连续多尺度空间模块来加强有用的信息。...方法: （a） 为了建立一个编码器-解码器网络，我们基于Haar小波设计了Up块和Down块，本文将其称为UD-Net。我们将小波变换与深度学习神经网络相结合。...网络可以提取云区域的纹理特征并自动学习云的特征。 （b） 强调原始图像的信息，这对图像分割的准确性至关重要。我们使用网络原始输入图像的不同采样率执行多孔卷积。

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    matlab中wavedec2函数,小波滤波器–wavedec2函数

    wavedec2函数: 1.功能:实现图像(即二维信号)的多层分解.多层,即多尺度. 2.格式:[c,s]=wavedec2(X,N,’wname’) [c,s]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D...)(我不讨论它) 3.参数说明:对图像X用wname小波基函数实现N层分解, 这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体办法可以：db1、db2、……db45、haar....二维小波变换的函数 ————————————————- 函数名 函数功能 ————————————————— dwt2 二维离散小波变换-单尺度 wavedec2 二维离散小波分解-多尺度 idwt2...二维离散小波反变换-单尺度 waverec2 二维信号的多层小波重构-多尺度 wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号 upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量 detcoef2...提取二维信号小波分解的细节分量 appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量 upwlev2 二维小波分解的单层重构 dwtpet2 二维周期小波变换 idwtper2 二维周期小波反变换 ————

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    《python数据分析与挖掘实战》笔记第4章

    下面将介绍基于小波变换的信号特征提取方法。...(1)基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的特征提取方法主要有：基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取、 基于小波变换的多尺度空间的模极大值特征提取、基于小波包变换的特征提取、基于适应性小波神经网络的特征提取...表4-5基于小波变换的特征提取方法 基于小波变换的特征提取方法 方法描述 基于小波变换的多尺度空间 能量分布特征提取方法 各尺度空间内的平滑信号和细节信号能提供原始信号的时频局域信息，特别 是能提供不同频段上信号的构成信息...信号的局部奇异性，将小波变换模极大值的尺度参数S、平移参数，及其幅值作 为目标的特征量 基于小波包变换的特征提取 方法 利用小波分解，可将时域随机信号序列映射为尺度域各子空间内的随机系数 序列，按小波包分解得到的最佳子空间内随机系数序列的不确定性程度最低...， 将最佳子空间的嫡值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，可 以用于目标识别 基于适应性小波神经网络的 特征提取方法 基于适应性小波神经网络的特征提取方法可以把信号通过分析小波拟合表示， 进行特征提取

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