《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》是一本深入探讨如何结合MATLAB进行计算机视觉和深度学习应用的书籍。书中的实例主要围绕基于小波变换的数字水印技术展开，这是一种在图像中嵌入隐藏信息的技术，广泛应用于版权保护、数据安全等领域。小波变换是一种强大的数学工具，它能够对信号进行多尺度分析，从而在不同层次上提取信息。 在MATLAB中，实现小波变换通常使用`wavedec`函数进行分解，`waverec`函数进行重构。小波变换可以用来将图像从空间域转换到小波域，使得高频和低频信息得以分离。在数字水印的嵌入过程中，关键步骤包括选择合适的嵌入位置（通常是图像的高频部分，因为这些部分对人类视觉系统不敏感）和确定合适的嵌入强度，以确保水印的存在不会显著降低图像质量。 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它主要通过构建多层神经网络模型来学习复杂的特征表示。在本书中，可能会介绍如何使用MATLAB的深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于图像识别、分类或者水印检测等任务。CNN特别适合处理图像数据，其卷积层能自动学习图像特征，池化层则有助于减少计算量并保持位置信息，而全连接层则负责分类或回归任务。 在MATLAB中，可以使用`alexnet`、`vgg16`等预训练模型作为基础，进行迁移学习，也可以使用`convnet`函数自定义网络结构。对于训练过程，MATLAB提供了`trainNetwork`函数，可以方便地调整超参数，如学习率、批次大小和优化器等。此外，还可以利用`activations`函数查看中间层的激活图，帮助理解模型的学习过程。 深度学习与小波变换的结合可能体现在水印的检测和恢复环节。例如，可以通过训练一个深度学习模型，使其学习如何在小波域中检测和定位水印，甚至预测水印内容。这样的模型可以对图像进行预处理，然后在小波系数中寻找水印的迹象，提高检测的准确性。 《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》这本书将理论与实践相结合，通过实际的项目案例，帮助读者掌握如何运用MATLAB进行计算机视觉和深度学习的实验研究，特别是基于小波变换的数字水印技术。通过学习，读者不仅能理解小波变换的原理和应用，还能熟悉深度学习的基本流程，并能够利用MATLAB进行相关算法的开发和实现。

信息隐藏与数字水印技术是信息安全领域的重要组成部分，旨在通过将秘密信息巧妙地嵌入到普通数据中，实现信息的保密传输和版权保护。这一技术起源于古老的隐写术，随着时间的发展，结合了数字信号处理、人类感知理论、现代通信技术和密码学等多种领域的知识。 信息隐藏的基本思想是在不引起第三方怀疑的情况下，将秘密信息嵌入到公开的消息中。这种技术的目的是使得即使攻击者能够获取到包含隐藏信息的数据，也无法察觉或解析出隐藏的信息。在囚犯问题的场景中，两个囚犯必须在看守者的监控下传递信息，信息隐藏技术可以帮助他们在看似正常的信息中传递秘密。 信息隐藏与传统的密码学不同，密码学主要关注加密信息的内容，而信息隐藏则更进一步，不仅隐藏内容，还隐藏信息存在的事实。两者结合起来，可以提供更为全面的信息安全保护。数字水印技术是信息隐藏的一种应用，它用于证明数字内容的所有权，通常应用于图像、音频和视频等多媒体数据，防止未经授权的复制和传播。 信息隐藏技术的实现依赖于人类感知系统的冗余和计算机处理系统的冗余。例如，在视觉信息中，人眼对于某些微小变化可能并不敏感，这就可以用来隐藏信息。同样，音频信号中的某些频率成分也可能不易被察觉，这些都可以作为隐藏信息的渠道。 信息隐藏技术的分类主要包括隐秘信道和信息伪装。隐秘信道是指利用正常通信中不易察觉的通道来传递隐藏信息，如图像的噪声、音频的边带等。信息伪装则是通过改变数据的外观，使其看起来是普通信息，但实则包含秘密数据。 信息隐藏技术的历史悠久，从古代的头发掩盖、无形墨水，到现代的数字水印和高级隐写术，都体现了人们对于隐藏信息的不断探索。在文学作品中，藏头诗就是一个典型例子，诗的每一句首字组合起来形成一个秘密信息。 数字水印技术在数字版权管理（DRM）中扮演着关键角色，它可以在数字产品中嵌入不可见的标识，以便于追踪和验证内容的合法性。此外，信息隐藏也广泛应用于信息的隐蔽通信、身份验证、数据完整性保护等多个领域。 信息隐藏与数字水印技术是信息安全的重要支柱，它们利用科学和艺术的手段，创造出既安全又难以察觉的信息传递方式，保护了信息的机密性和知识产权。随着技术的不断发展，未来的信息隐藏技术将会更加先进，为我们的数字世界提供更强大的安全保障。

基于MATLAB的DCT域数字水印技术实现.pdf

数字水印技术在信息安全领域的应用

基于DCT的变换域数字水印技术

数字水印技术的出现为多媒体版权保护提供了一种有效的方法，用信号处理的办法在原始信息中嵌入特定的信息即水印信息，然而在主观观察质量上没有明显的下降。用特定的水印检测方法提取嵌入到原始信息中的水印信息，从而对该信息的版权进行保护。数字水印技术已经成为一个重要的保护数字产品版权的方法。 数字图像水印算法一般分为空域算法和变换域算法。空域算法通过改变图像的像素值直接将水印图像的像素点嵌入到原始图像中，变换域算法在原始图像变换域系数中的特定区域嵌入相应强度的水印系数。水印的提取就是嵌入过程的逆过程，按是否需要原始图像，分为盲水印算法和非盲水印算法。 关于该资源的详细情况，可参考博主的文章。 该资源可直接用于相关课程大作业，课程设计等场合！

深度学习，机器学习，图像处理的matlab源代码，基于小波变换的数字水印技术

利用数字水印技术实现心电图信号认证

基于LSB的数字水印技术，思路清晰明确。

信息媒体的数字化为信息的保存和提取提供了极大的方便,特别是随着互联网技术的迅猛发展,图像、语音、文本和视频等数字形式产品的传送空间不断扩大,传送时间也在不断缩短。数字化产品在发布和传送过程中很容易被侵权、盗版或随意篡改,数字产品的信息安全成为世界各国亟待解决的问题。在分析加密技术的基础上,阐述了数字图像的水印技术,研究了空域数字图像水印技术,变换域数字图像水印技术,自适应数字图像水印技术,提出了最低有效位算法改进算法。