用python实现图像相干算法

以下是使用Python实现图像相干算法的简单示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取两张图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', 0)

# 计算两张图像的傅里叶变换
f1 = np.fft.fft2(img1)
f2 = np.fft.fft2(img2)

# 计算两张图像的共轭傅里叶变换
f1_conj = np.conj(f1)
f2_conj = np.conj(f2)

# 计算两张图像的相干系数
coh = np.abs(np.sum(f1_conj * f2) / np.sqrt(np.sum(np.abs(f1_conj) ** 2) * np.sum(np.abs(f2) ** 2)))

# 显示相干系数
print('Coherence:', coh)

其中，`cv2.imread()`函数用于读取图像，`np.fft.fft2()`函数用于计算傅里叶变换，`np.conj()`函数用于计算共轭复数，`np.abs()`函数用于计算绝对值，`np.sqrt()`函数用于计算平方根，`np.sum()`函数用于计算数组元素的和。

需要注意的是，以上代码仅为示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。另外，在实际应用中，可能需要对图像进行预处理和滤波等操作，以提高相干算法的准确性和稳定性。

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使用python实现自适应图像水印算法

自适应水印算法是一种较为常见的图像水印算法，它可以根据不同的图像特征进行不同的水印嵌入方法，从而提高水印的鲁棒性和可见性。下面是使用Python实现自适应图像水印算法的步骤：

1. 导入需要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

2. 定义函数 `get_wavelet_coeffs()` ，用于获取图像的小波系数：

def get_wavelet_coeffs(img):
    coeffs = cv2.dwt2(img, 'haar')
    cA, (cH, cV, cD) = coeffs
    return cA, cH, cV, cD

3. 定义函数 `add_watermark()` ，用于将水印嵌入到图像中：

def add_watermark(img, watermark, alpha):
    cA, cH, cV, cD = get_wavelet_coeffs(img)
    watermark = cv2.resize(watermark, (cA.shape[1], cA.shape[0]))
    cA_wm = cA + alpha * watermark
    coeffs = cA_wm, (cH, cV, cD)
    watermarked_img = cv2.idwt2(coeffs, 'haar')
    return watermarked_img

4. 定义函数 `extract_watermark()` ，用于从水印图像中提取水印：

def extract_watermark(img, watermark_size, alpha):
    cA, cH, cV, cD = get_wavelet_coeffs(img)
    watermark = (cA - img) / alpha
    watermark = cv2.resize(watermark, (watermark_size[1], watermark_size[0]))
    return watermark

5. 加载原始图像和水印图像，调用 `add_watermark()` 函数将水印嵌入到原始图像中，然后调用 `extract_watermark()` 函数从水印图像中提取水印：

# 加载原始图像和水印图像
img = cv2.imread('original_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
watermark = cv2.imread('watermark_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将水印嵌入到原始图像中
alpha = 0.5
watermarked_img = add_watermark(img, watermark, alpha)

# 从水印图像中提取水印
extracted_watermark = extract_watermark(watermarked_img, watermark.shape, alpha)

# 显示原始图像、水印图像和提取出的水印
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Watermark Image', watermark)
cv2.imshow('Watermarked Image', watermarked_img)
cv2.imshow('Extracted Watermark', extracted_watermark)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用Python实现自适应图像水印算法的步骤。需要注意的是，该算法还可以进行优化，如增加嵌入噪声、加密等操作以提高水印的安全性。

用python实现灰度图像加密算法

灰度图像加密算法可以使用图像加密技术，将灰度图像转化为加密图像，从而实现图像信息的保密性。下面是一个基于AES加密算法的简单实现：

from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad
import cv2
import numpy as np

# 加密算法
def encrypt(img, key):
    # 加载图像
    img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 将图像转化为字节流
    img_bytes = img.tobytes()

    # 初始化加密器
    cipher = AES.new(key.encode(), AES.MODE_ECB)

    # 加密字节流
    encrypted_bytes = cipher.encrypt(pad(img_bytes, AES.block_size))

    # 将加密字节流转化为图像
    encrypted_img = np.frombuffer(encrypted_bytes, dtype=np.uint8).reshape(img.shape)

    return encrypted_img

# 解密算法
def decrypt(img, key):
    # 加载图像
    img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 将图像转化为字节流
    img_bytes = img.tobytes()

    # 初始化解密器
    cipher = AES.new(key.encode(), AES.MODE_ECB)

    # 解密字节流
    decrypted_bytes = unpad(cipher.decrypt(img_bytes), AES.block_size)

    # 将解密字节流转化为图像
    decrypted_img = np.frombuffer(decrypted_bytes, dtype=np.uint8).reshape(img.shape)

    return decrypted_img

# 测试
key = '1234567890123456'
img_path = 'lena.png'

# 加密
encrypted_img = encrypt(img_path, key)
cv2.imwrite('encrypted.png', encrypted_img)

# 解密
decrypted_img = decrypt('encrypted.png', key)
cv2.imwrite('decrypted.png', decrypted_img)

在上面的代码中，我们使用了Python中的`Crypto.Cipher`库来实现AES加密算法，使用`cv2`库来处理灰度图像。在加密和解密算法中，我们都将图像转化为字节流，并使用AES加密器和解密器进行加密和解密。最后，我们将加密和解密后的结果保存为图像。需要注意的是，由于AES加密算法要求输入数据的长度必须是16的倍数，因此我们需要使用`Crypto.Util.Padding`库中的`pad`和`unpad`函数来进行数据填充和去填充。