数字水印在JPEG压缩中的反攻击策略matlab代码

MATLAB开发：JPEG压缩中的DCT技术。利用离散余弦变换（DCT）技术进行图像压缩，是一种常见的图像处理方法。JPEG压缩通过将图像分成小的8x8像素块，并对每个块应用DCT来减少数据量。这种技术能有效地降低图像文件大小，同时保留视觉上的细节和质量。

Nosil等人在《自然生态与进化》中分享的Matlab代码资源库，用于2017年发表的手稿。这个git储存库包含了手稿的文档、脚本和图形的最新版本，支持《自然生态与进化》中关于物种形成动态的临界点的研究。原始数据大多在此处，少量数据存储在Dryad存储库中。

这个存储库包含了在Apache DataSketches中实现KMV攻击的Java代码：P. Reviriego，A. Sánchez-Macián，S. Liu和F. Lombardi在他们的论文中探讨了KMV草图的安全性及其与实现无关的漏洞。依赖于Apache DataSketches Java核心API> 1.3.0。src目录包含KMVAttackInflation.java（执行膨胀攻击并生成攻击集）、KMVAttackDeflation.java（执行通缩攻击）和KMVAttackInflationFromFile.java（从文件中读取生成的攻击集并进行验证）。doc目录包含Javadoc文件。

MATLAB中的JPEG压缩编码系统实现。

这个 Matlab JPEG 压缩算法基于《多媒体工程学图像和视频压缩》第七章内容实现。该代码作为“图像和视频编码系统”课程的一部分，专为 Matlab 设计。该课程是 Pompeu Fabra 大学（巴塞罗那）视听系统工程学位第二年的课程。 使用方法：1. 将名为“kodim14.bmp”的示例图像拖到“命令窗口”，并将其数据保存到工作区。图像数据“cdata”及其颜色图将出现。2. 在命令窗口中输入 [jpeg_decoded] = jpeg[cdata]，并插入要使用的压缩系数。3. 等待过程完成，您将看到压缩后的图像。 算法约束：* 输入图像必须为灰度图像。* 图像的行和列大小必须是 8 的倍数。 不满足这两个条件，算法结果可能不符合预期。

详细介绍了如何利用Matlab编写程序实现JPEG图像的压缩。文章以英文进行描述。

本项目利用MATLAB语言实现了基于离散余弦变换（DCT）的数字水印算法，展示了该算法在抵抗各种攻击方面的强大性能和鲁棒性。

综述了数字水印技术的研究进展、基本概念、特点及常见攻击形式。重点分析了基于DWT小波变换的数字图像水印技术的原理和实施过程，并提供了用MATLAB编写的源代码。

这个存储库包含一些简单的Matlab代码，涵盖了拼凑、蛇形、DWT-DCT-SVD等多个方面。其中，基于DCT-DWT-SVD的数字水印嵌入与提取算法特别引人注目，实现了将图像嵌入到音频中，并包含了对高斯噪声、重采样和低通滤波等鲁棒性检测功能的支持。