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基于MATLAB和OpenCV的DFT图像处理源码：包含明水印、暗水印及傅里叶变换等功能

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简介：
本项目提供了一套使用MATLAB与OpenCV实现的数字图像处理工具集，涵盖了透明（明）水印与不透明（暗）水印技术以及基于DFT的图像处理功能。 DFT的Matlab源代码包含OpenCV静态库：`OpenCVLibz.framework`用于真机release版本、`OpenCVLibm.framework`用于模拟器release版本、而`OpenCVLib.framework`则是将两者合并后的release使用。 利用opencv可以实现对图片添加明水印、暗水印以及信息存储像素等功能，如果对于傅里叶变换等技术不太了解的话，建议查阅相关文档或教程进行学习。调用方法如下： ```objective-c // 添加使用傅里叶转换的标识 - (void)addVisibleMarkText { NSString *imagePath = [NSHomeDirectory() stringByAppendingPathComponent:saveimageName]; UIImage *imagetmp = [UIImage imageWithContentsOfFile:imagePath]; cv::Mat originalMat = [[OpenCVUtil share] cvMatFromUIImage:self.getImage ? self.getImage : [UIImage imageNamed:@image]]; } ```

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  • 基于MATLAB和OpenCV的DFT图像处理源码：包含明水印、暗水印及傅里叶变换等功能
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    本项目提供了一套使用MATLAB与OpenCV实现的数字图像处理工具集，涵盖了透明（明）水印与不透明（暗）水印技术以及基于DFT的图像处理功能。 DFT的Matlab源代码包含OpenCV静态库：`OpenCVLibz.framework`用于真机release版本、`OpenCVLibm.framework`用于模拟器release版本、而`OpenCVLib.framework`则是将两者合并后的release使用。 利用opencv可以实现对图片添加明水印、暗水印以及信息存储像素等功能，如果对于傅里叶变换等技术不太了解的话，建议查阅相关文档或教程进行学习。调用方法如下： ```objective-c // 添加使用傅里叶转换的标识 - (void)addVisibleMarkText { NSString *imagePath = [NSHomeDirectory() stringByAppendingPathComponent:saveimageName]; UIImage *imagetmp = [UIImage imageWithContentsOfFile:imagePath]; cv::Mat originalMat = [[OpenCVUtil share] cvMatFromUIImage:self.getImage ? self.getImage : [UIImage imageNamed:@image]]; } ```
     
  • 基于傅里叶变换的图像数字水印算法代码（毕设）
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    本项目旨在设计并实现一种基于傅里叶变换的高效、鲁棒性良好的图像数字水印算法。通过在频域中嵌入和提取水印信息，确保了版权保护的有效性和安全性。 自己编写的一个毕设代码，实现了傅里叶域图像数字水印算法。
     
  • watermark_基于Python的傅里叶变换盲水印实现_
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    本项目利用Python编程语言实现了基于傅里叶变换的图像盲水印技术，旨在提供一种无需原始载体图像即可嵌入和提取隐藏信息的方法。 通过Python实现傅里叶变换，在Python 3环境中进行。
     
  • 基于傅里叶变换的数字水印插入技术
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    本研究探讨了一种利用傅里叶变换在数字媒体中嵌入不可见水印的技术，旨在提高版权保护和数据安全。 基于MATLAB平台完成的基于傅立叶变换的数字水印嵌入技术源码可供参考。
     
  • 基于DWT和SVD及傅里叶变换的MATLAB数字图像水印系统（含嵌入、攻击与提取功能）[GUI框架].zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB开发的数字图像水印系统，采用离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)及傅里叶变换技术，具备图像水印的嵌入、攻击模拟与提取功能，并配有用户图形界面(GUI)，便于操作和测试。 基于DWT+SVD结合傅里叶变换的数字图像水印系统（嵌入+攻击+提取），采用MATLAB GUI框架开发。
     
  • 基于DWT和SVD结合傅里叶变换的MATLAB数字图像水印系统（含嵌入、攻击及提取代码）.zip
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    本资源提供了一套基于离散小波变换(DWT)与奇异值分解(SVD)，结合傅里叶变换的MATLAB数字图像水印系统，包括完整源码和详细文档。内含水印嵌入、不同攻击方式及水印提取等代码示例，适用于科研学习与实际应用开发。 基于DWT+SVD结合傅里叶变换的数字图像水印系统在MATLAB中的实现包括嵌入、攻击和提取三个部分。该系统的编程工作涉及使用MATLAB语言来完成与上述技术相关的算法设计及应用，以确保水印的安全性和鲁棒性。
     
  • 基于分数阶傅里叶变换的新型双重水印算法
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    本研究提出了一种创新性的双重数字水印技术，采用分数阶傅里叶变换增强图像的安全性与鲁棒性，为版权保护提供高效解决方案。 基于分数阶傅里叶变换的新型双水印算法
     
  • MATLAB图像的傅里叶变换（源码）
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    本资源提供了利用MATLAB进行图像傅里叶变换的详细代码示例，帮助用户理解和实现频域分析技术。 在MATLAB中进行图像傅里叶变换的源代码可以用于分析和处理图像数据。通过使用内置函数如`fft2`和`ifft2`，用户能够轻松地将空间域中的图像转换到频率域，并且还可以实现逆向操作以恢复原始图像。这种方法对于研究频谱特性及应用滤波技术非常有用。
     
  • 基于背景分数阶傅里叶变换的数字水印MATLAB实现及检测Chapoly
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    本研究提出了一种基于背景分数阶傅里叶变换的新型数字水印算法，并使用MATLAB进行实现与性能评估，采用Chapoly方法增强水印的安全性和鲁棒性。 该程序涉及分数阶傅里叶变换数字水印的嵌入与检测，并使用了Chapoly、pmethod、rpmethod、spmethod、ipmethod、dimethod以及qrtz等方法来求解矩阵特征值及特征向量问题，包括通过求根得到矩阵特征多项式的根以确定其特征值；利用幂法计算矩阵主特征值及其对应的主特征向量；采用瑞利商加速幂法针对对称矩阵的主特征值和对应主特征向量进行高效求解；应用收缩法则来获得整个矩阵的所有特征值；同样地，通过另一种形式的收缩法则获取全部特征值；使用位移逆幂法寻找离特定常数最近的一个或多个特征值及其对应的特征向量，并最终借助QR基本算法得到所有所需信息。
     
  • 基于MATLAB的FFT和DFT傅里叶变换实验实现
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    本简介介绍了一项利用MATLAB软件进行快速傅里叶变换（FFT）与离散傅里叶变换（DFT）的实验项目，通过实际编程实现信号处理中的频谱分析。 在MATLAB环境中实现傅里叶变换是通过离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）来完成的。它是信号处理、图像分析及工程计算等领域的重要工具，能够将一个时域或空域中的信号转换至频域，帮助我们理解信号中包含的不同频率成分。 傅里叶变换的基本理论： 傅里叶变换是一种数学方法，用于把时间或空间变化的信号分解为不同频率正弦波的组合。对于连续信号而言，其傅里叶变换公式如下： \[ F(\omega) = \int_{-\infty}^{+\infty} f(t)e^{-j\omega t}\,dt \] 而对于离散信号，则使用DFT进行处理，计算方式为： \[ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n]e^{-j2\pi kn/N} \] 这里\(x[n]\)代表长度为 \(N\) 的离散时间序列，而\(X[k]\)则是对应的频谱值。 快速傅里叶变换（FFT）是DFT的一种高效算法，通过复数运算和递归分解极大减少了计算量。MATLAB中的`fft`函数用于执行这种高效的转换过程。 在MATLAB中使用FFT与DFT： 对于一串离散数据，在MATLAB中应用FFT非常直接。假设你有一个长度为 \(N\) 的向量 `x`，你可以通过以下代码来求取它的傅里叶变换： ```matlab X = fft(x); ``` 该函数返回一个同样大小的复数向量\( X \)，每个元素代表原信号的一个频谱分量。通常我们会计算其绝对值或模平方以得到实部非负的结果，例如： ```matlab spectrum = abs(X); power_spectrum = spectrum.^2; ``` MATLAB中的傅里叶逆变换： 要将频率域表示的信号转换回时间域，可以使用`ifft`函数： ```matlab x_reconstructed = ifft(X); ``` 在进行实验时，步骤如下： 1. 创建或导入需要分析的离散信号。 2. 使用MATLAB中的`fft`命令来计算傅里叶变换值。 3. 通过绘图工具如`plot`函数绘制频谱特性曲线。 4. 根据需求对结果进行进一步处理和分析，例如确定峰值频率、评估频域特征等。 5. 如有必要，利用逆FFT（即 `ifft`）还原信号，并检查重构的质量。 对于初学者来说，掌握傅里叶变换的基本概念及其在MATLAB中的实现非常重要。实践时可以尝试各种类型的信号如正弦波、方波或噪声信号，观察它们各自的频谱特点；同时也可以探索不同窗函数的应用（例如汉明窗和哈明窗）以减少旁瓣效应并提高分析精度。 综上所述，在MATLAB中进行FFT与DFT实验是学习该领域的良好起点。这不仅有助于深入理解信号的频率特性，也为后续更复杂的信号处理提供了坚实的基础。