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DWT-基于奇异值分解的图像水印算法

于 2022-05-23 发布 文件大小:1.86 MB
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代码说明:

由于网络技术的快速推进,人类可以随心所欲地访问或分发任何多媒体数据从网络。因此,知识产权的保护变得越来越周到,重要的是社会。根据该方案,正在开发的许多方法。数字水印是用于多媒体的版权保护的有利方法。它是嵌在一个数字码主机数据,并且通常含有约原点,状态和/或目的地的数据的信息。数字水印是携带有关著作权人,作品的创作者,授权消费等信息识别码 它被永久地嵌入到数字数据的版权保护,并且可以用来检查数据是否被非法修改有基于离散小波变换和奇异值分解一个强大的和安全的图像水印方案。

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    BERNSEN localthresholding %。%Bw = BERNSEN(IMAGE) 执行的一个二维 localthresholding%阵列图像的 Bernsen"sthresholding。该方法使用%用户提供对比阈值。如果是局部对比度 (最大-最小)%高于或者等于 contrastthreshold,阈值设置为%本地 midgrey 值 (平均最低限度和最大灰度值在%本地窗口)。如果 localcontrast 是下面的对比%阈值附近被认为仅由一个类组成%和像素设置为根据的值对象 orbackground%midgrey。%%Bw = BERNSEN (图像、 [M N],CONTRAST_THRESHOLD、 填充) 执行本地奇数 %阈值值 M 由 Nneighbourhood (默认值为 3,3)。默认值 forCONTRAST_THRESHOLD %都是 15。处理边界使用 PADARRAY 选项 (默认值是之一填充图像 %像素为单位)%"replicate")。%
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    学习图像处理的入门教程代码,有清晰的注视,详细的代码,值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介,可以学习了解下。
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