基于小波变换的静态图像数字水印matlab的实现最低有效位方法(LSB)：这是一种典型的空间域数据隐藏算法，L.F.Tumer与R.G.VanSchyadel等先后利用此方法将特定的标记隐藏于数字音频和数字图像内。
该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息。
LSB方法的优点是有较大的信息隐藏量，但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的，无法经受一些无损和有损的信息处理，而且如果确切地晓得水印隐藏在几位LSB中，数字水印很容易被擦除或绕过。
该方法是利用原始数据的最低几位来隐藏信息。
LSB方法的优点是有较大的信息隐藏量，但采用此方法实现的数字水印是很脆弱的，无法经受一些无损和有损的信息处理，而且如果确切地晓得水印隐藏在几位LSB中，数字水印很容易被擦除或绕过。
2021/7/27 16:51:58
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针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。
该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。
通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自顺应分配采样率。
采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。
对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。
不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。
对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。
该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。
通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自顺应分配采样率。
采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。
对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。
不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。
对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。
2015/9/27 10:19:52
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这个程序使用MATLABR2011b仿真，思想源于参考文献。
次要包括5个程序：wave_ehc_zxp_test、wave_ehc_zpx、wave_zpx、xiaobo_zengqiang、xiaobo_zengqiang1。
其中：wave_ehc_zpx是主程序wave_ehc_zpx_test是主程序的测试程序（程序中的图片读取的地方需要改动）其他均为程序中的子程序
次要包括5个程序：wave_ehc_zxp_test、wave_ehc_zpx、wave_zpx、xiaobo_zengqiang、xiaobo_zengqiang1。
其中：wave_ehc_zpx是主程序wave_ehc_zpx_test是主程序的测试程序（程序中的图片读取的地方需要改动）其他均为程序中的子程序
2016/11/15 17:43:41
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本人用matlab编写的基于小波变换的人脸融合代码。
在融合之前需要手动标记左眼右眼和嘴巴进行人脸定位。
回车进行两张人脸的融合。
在融合之前需要手动标记左眼右眼和嘴巴进行人脸定位。
回车进行两张人脸的融合。
2015/5/10 18:12:39
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单尺度一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB完成,含源码，c++源码在Ubuntu上用g++编译ok
2016/1/17 19:47:45
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高功率激光器的建造需要大量的高精度光学平板,其波前检测一般采用相移干涉技术。
由于测试光在光学平板内的多次反射,存在由寄生干涉导致的死条纹现象。
死条纹会在波前检测结果中引入周期性相位噪声,极大降低了波前检测结果的置信度。
针对该问题,提出了一种基于小波变换的降噪方法,可根据死条纹噪声特征对波前检测结果进行降噪,不需要额外硬件或调整测试形态。
实验结果表明,该方法可以有效滤除死条纹引入的相位噪声,且能很好地保留加工特征。
由于测试光在光学平板内的多次反射,存在由寄生干涉导致的死条纹现象。
死条纹会在波前检测结果中引入周期性相位噪声,极大降低了波前检测结果的置信度。
针对该问题,提出了一种基于小波变换的降噪方法,可根据死条纹噪声特征对波前检测结果进行降噪,不需要额外硬件或调整测试形态。
实验结果表明,该方法可以有效滤除死条纹引入的相位噪声,且能很好地保留加工特征。
2019/4/10 18:18:24
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研究小波变换提取瑞雷波频散曲线的具体方法通过MATLAB编程实现小波变换提取瑞雷波频散曲线，同时使用于速度递增模型、含硬高速夹层和含软低速夹层等几个地层模型，对比理论频散曲线，验证该方法的可行性和实际工程中的实用性。
2022/10/28 10:41:06
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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