43、图像与视频水印技术的创新突破

图像与视频水印技术的创新突破

在当今数字化时代,图像和视频的版权保护变得尤为重要。对于包含大量边界像素的图像以及 H.264/AVC 视频,传统的水印和数据嵌入方法存在诸多局限性。下面将详细介绍针对这两类对象的创新技术。

含边界像素图像的可逆数据嵌入

在实际应用中,像医学图像、遥感图像和自然风景图像等,往往包含大量边界像素。然而,现有的数据嵌入算法大多针对边界像素较少的图像,在处理这类含大量边界像素的图像时效果不佳。

为了解决这个问题,提出了一种高效的无损预处理算法。该算法的处理流程如下:
1. 预处理图像 :对原始图像进行预处理,同时将预处理图像对应的位置图通过算术编码进行压缩。
2. 数据嵌入 :将原始图像和预处理图像都进行数据嵌入操作。

通过实验结果可以看出,该算法具有显著优势。在统计可嵌入图像数量时发现,对于很多原始图像,由于压缩位置图的尺寸过大,无法嵌入额外比特,即 remb = 0;而经过预处理后,可嵌入图像的数量明显增加,说明该算法显著提高了现有算法携带额外数据的能力。

以下是部分标记图像的 PSNR(峰值信噪比)数据:
| Image | Method in [6] Before | Method in [6] After | Method in [8] Before | Method in [8] After | Method in [10] Before | Method in [10] After |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 5162.pgm | 44.2

【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。
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