论文研究图像混合与小波变换的双重彩色图像隐藏方法

小波变换的图像水印，有没有搞过？用 MATLAB 做其实挺方便的。这个程序专门用来在彩色图像里嵌入和提取水印，逻辑清晰、步骤完整，写得也还蛮规范。你要是正好在研究数字水印，这个能省不少时间。 小波变换的多尺度特性适合图像，能精准定位图像的细节部分。程序用的是二维离散小波变换，把图像拆成低频和高频，水印一般藏在高频里，不容易被发现。 整个过程分成几个小模块，结构挺清晰：imread读图，wavedec2做小波分解，在特定系数上嵌水印，用waverec2重构图像，再把结果保存起来。水印提取那块也是按同样的套路走。 代码里基本的 MATLAB 操作都有用到，比如图像读写的imread/imwrite

这项技术对程序员、研究人员和用户都非常实用，特别适用于RGB彩色图像的压缩。该方法采用了三级离散小波变换和一维离散余弦变换。

该程序基于Matlab开发，专门用于彩色图像的小波变换水印嵌入与提取。程序包含完整的素材，并经过实际测试验证其可靠性和有效性。

逐像素取反，生成负片图像。

彩色图像的分割操作，说白了就是把你想要的部分从一整张图里“抠”出来。这套基于MATLAB的代码，思路挺清晰，操作也不复杂。嗯，尤其适合那种颜色比较丰富、前景背景对比的图片，分割出来的效果还挺靠谱。

此程序为基于图的图像分割提供了更新版本，支持彩色图像。使用方法如下： 编译：GraphSeg_compile 读取图像：img = imread('图片/rice.jpg') 分割：[L, 轮廓] = graph_segment(img, 1, 3, 100) 显示结果： 原始图像：imshow(img), title('原始图像') 分割结果：imshow(label2rgb(L)), title('分段结果')

这段MATLAB代码实现了对彩色图像分割中几种聚类方法的比较测试，包括基于斜率差分布的聚类、Otsu聚类、最大期望聚类、模糊C均值聚类和K均值聚类。

matlab开发-该程序实现了深度图像与相应彩色图像的对齐，用于图像渲染应用。这一技术能够有效地将深度贴图与颜色图像进行精准匹配。

Matlab应用：彩色图像的直方图均衡化。彩色图像的直方图均衡化技术提升图像质量。