11、多媒体加密技术全解析

多媒体加密技术全解析

1. 视频加密技术基础

在基于小波变换的编解码器中,选择性比特置乱通常作用于符号位,因为这些位的压缩率不高。除此之外,还有细化位和重要性位。重要性位的熵最低,压缩率高,因此最不适合进行选择性置乱。细化位的压缩率处于中间水平,也可以进行置乱,但图像质量的下降程度不如符号位置乱那么严重。

在块重排过程中,每个子带会被划分为多个大小相等的块,不同子带的块大小可能不同。这些块可以使用由密钥生成的表进行重排,视觉效果显著,而输出数据仅增加约 5%。最后,块集合还可以通过密钥控制的循环移位进行旋转。

对于基于 8×8 DCT 的算法,每个 I 帧会被划分为多个段,每个段包含多个宏块。在每个段内,相同频率位置的 DCT 系数会被重排,同时每个系数的符号位也可以进行加密,根据密钥“随机”翻转。为了提高安全性,对 P 帧、B 帧和运动向量进行置乱也是不错的选择。如果计算成本过高,至少应该对 P 帧和 B 帧中的 I 块进行置乱。

下面是一个简单的流程图,展示了视频加密的基本流程:

graph LR
    A[输入视频] --> B[小波变换或DCT变换]
    B --> C[比特置乱或块重排]
    C --> D[系数符号位加密]
    D --> E[输出加密视频]

2. 图像加密技术

2.1 传统加密方法的局限性

处理静态图像时,通常采用直接加密整个图像的简单方法来保证安全。然而,在许多应用中,这种方法在通信和处理方面会成为主要瓶颈。例如,小型移动设

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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