45、图像水印与买卖双方水印协议的创新方案

图像水印与买卖双方水印协议的创新方案

在当今数字化时代,图像水印技术和多媒体内容的安全分发变得至关重要。图像水印可用于版权保护、内容认证等,而买卖双方水印协议则能防止数字内容的非法分发。下面将详细介绍两种相关的创新方案。

多通道框架下的彩色图像水印方案

在图像水印领域,为了抵抗几何攻击和常见信号处理攻击,提出了一种基于多通道水印框架的新型鲁棒图像水印方案。该方案的核心在于多通道水印框架,它从一个通道生成水印模板并嵌入到另一个通道。由于嵌入的水印和水印模板会经历相同的攻击,因此无需同步两个水印或恢复受攻击的水印图像即可检测水印,从而获得高鲁棒性。

具体操作步骤如下:
1. 对分解后的通道进行离散小波变换(DWT)。
2. 获取DWT分解后的HH频率系数,并进行离散余弦变换(DCT)。
3. 在对图像通道进行DWT和DCT变换后,进行水印的嵌入或检测。

虽然使用的DWT分解的HH频率系数能量最低,并非水印嵌入的最佳选择,但实验结果仍满足需求。若使用其他频率系数,该水印方案有望取得更好的效果,这也证明了多通道水印框架的优越性。

在实验前尝试了其他方法,发现仅使用DWT域或仅使用DCT域的实验结果不如使用DWT和DCT关联域的结果。因此,选择在DWT和DCT关联域的水印方案进行实验。与DWT域水印方案相比,本文提出的方法不仅能抵抗DWT域水印方案所能抵抗的一些几何攻击和常见信号处理,还能抵抗噪声添加。在图像遭受除添加噪声外的几何攻击和常见信号处理时,本文方法比DWT域水印方案更鲁棒。

以下是不同水印方案的性能对比表格:
| 水印方案 | 抵抗几何攻击 | 抵抗常见信号处理 | 抵抗噪声添加

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
【多线路故障】含sop的配电网故障重构研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“含SOP的配电网故障重构研究”展开,重点探讨了在多线路故障情况下,利用柔性开断点(SOP)进行配电网故障重构的优化方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。研究内容包括SOP在主动配电网中的电压无功协调控制、多时段配网优化模型构建、以及基于灵敏度分析的SOP优化配置等关键技术,旨在提升配电网在复杂故障条件下的恢复能力运行效率。文中还提到了Simulink仿真模型的应用,如三端口SOP、软连接开关、SNOP等装置的建模仿真,增强了研究的技术落地性。; 适合人群:具备电力系统基础知识,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事配电网优化、智能电网、柔性互联装置等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研学习中理解SOP在配电网故障重构中的作用机制;②支撑论文复现算法改进,特别是在多线路故障场景下的网络重构优化调度;③为实际配电网系统中引入SOP设备提供仿真验证策略设计依据; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码Simulink模型进行实践操作,重点关注SOP控制策略、故障重构算法的设计逻辑参数设置,同时参考文中提及的YALMIP工具包进行优化求解,以加深对模型构建求解过程的理解。
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