40、视频可逆数据隐藏技术:基于移位模式图的研究

视频可逆数据隐藏技术:基于移位模式图的研究

1. 引言

数据隐藏是将秘密信息嵌入到载体媒体中的技术。在大多数情况下,数据嵌入后媒体会遭受不可逆的失真,即数据提取后变形的媒体无法恢复到原始状态。然而,在某些情况下,这种不可逆失真是不可接受的,因此需要能够在信息提取后完全恢复载体媒体的可逆数据隐藏(RDH)技术。

1997年,首个RDH算法被提出用于图像认证。此后,许多RDH技术不断涌现,应用于认证、医学图像处理和可信云计算等领域。与图像相比,数字视频具有诸多优势,更适合用于数据隐藏,视频版权保护也因此值得深入研究。

在众多RDH方法中,差分扩展(DE)和直方图修改(HM)是向数字视频中进行可逆数据隐藏的有效方式。但在大多数情况下,算法的可逆性需通过数据提取实验才能确定,这导致可逆数据隐藏算法的设计缺乏理论指导。为解决这一问题,研究人员提出了一种名为移位模式图的方法。借助该方法,不仅可以从理论上判断算法的可逆性,还能高精度地估算算法的嵌入容量。

2. 移位模式图
2.1 二维直方图修改(2DHM)

2DHM算法利用二维直方图修改实现RDH,充分挖掘了两个量化离散余弦变换(QDCT)系数之间的关系,相较于传统HM算法,显著提高了嵌入容量。具体操作步骤如下:
1. 随机选择4×4亮度块用于数据嵌入。
2. 从每个4×4块中随机选取两个交替系数,组成嵌入对。在数据嵌入前,嵌入对的值可划分为19个不重叠的集合。
3. 根据所选嵌入对所属的集合,通过修改嵌入对的值将数据嵌入系数中,每个集合都有对应的嵌入算法。

2.2 基于运动向量的直方图修改(MVHM)

【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值