更多细节可以在https://free-thesis.com/product/digital-image-watermarking-using-optimized-dwt-dct/查看 数字图像水印基于这样一个事实，即消息隐藏在图像中，这样图像就不会受到干扰，并且可以轻松检索消息。 该方法应该是稳健的。 为此，该存储库正在级联实现离散小波变换 (DWT) 和离散余弦变换 (DCT)，以便实现更高的鲁棒性和安全性。 这些方法将图像划分为不同的频率区域，以便将水印信息嵌入到不会干扰图像的最低频率区域。 首先应用 DCT，它类似于傅立叶变换，将图像分成低频和高频区域两部分。 低频区域包含大部分图像信息。

MATLAB DCT实现

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

离散余弦压缩代码matlab JPEG压缩式Matlab 在Matlab中使用DCT（离散余弦变换）和DWT（离散小波变换）进行JPEG压缩。 压缩阶段包含的步骤如下： 色彩变换 范围映射 补丁生成 DCT 量化 之字形编码 霍夫曼编码 减压阶段包含的步骤如下： 霍夫曼解码 之字形解码 逆量化 逆DCT 逆补丁生成 逆范围映射 反色变换 色彩变换 这是从RGB到YCbCr的简单转换。 范围映射 这是从图像中简单减去128以获得[-128,127]中图像范围的步骤。 补丁生成 在此步骤中，将对输入图像生成8 * 8色块，并且所有其他操作将按色块进行。 DCT 在此步骤中，将离散余弦变换应用于补丁。 量化 它只是简单地将像素划分为不同通道的一定数量。 我将以下量化表用于Y通道 Y_Q = [16 11 10 16 24 15 1 61; 12 12 14 19 26 58 60 55; 14 13 16 24 40 57 69 56; 14 17 22 29 51 81 80 62; 18 22 37 56 68 109 103 77; 24 35 55 64 81 104 113 92；

基于DCT频率和块选择的JPEG图像中可逆数据隐藏

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DCT（离散余弦变化）的ppt，以清晰易懂的语言图表描述该算法

【图像隐藏】基于 DCT的图像隐写matlab源码.md

小波变换可以将音频边缘信息完整提出,利用边缘掩蔽水印信息,使水印算法具有透明 性,基于此提出了一种基于离散小波变换的数字音频水印算法,该算法将能代表更多版权信息的 二维图像信息经过 Arnold置乱变换,嵌入到音频小波变换域的低频系数中.并将该算法与已有 的离散余弦( DCT)水印算法相比较,发现该算法在抵抗剪切、加噪、滤波及压缩攻击方面要优于 DCT水印算法.

此示意程序用DWT实现二维小波变换，矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂，