35、典型可逆水印方法的分析与比较

典型可逆水印方法的分析与比较

在当今数字化的时代,多媒体内容的版权保护变得至关重要,而水印技术作为其中的关键手段,受到了广泛的关注。可逆水印技术更是在一些对图像质量要求极高的领域,如医学影像和军事图像系统中,展现出了巨大的应用潜力。下面将详细介绍几种典型的可逆水印方法,并对它们进行深入的分析和比较。

容量控制与盲数据提取

在水印嵌入过程中,容量控制是一个重要的问题。虽然Fridrich等人没有对其进行讨论,但我们可以借鉴相关方法来实现对空闲空间的经济利用。一般来说,容量控制与盲数据提取密切相关,仅使用所需的空闲空间不仅有利于提高图像质量,还便于盲数据的提取。另外,设置标志位来记录C和消息比特流的起始和结束位置,也是实现盲数据提取的一种有效方式。

基于像素组状态变化的水印嵌入方法

该方法的主要贡献在于能够在保持低图像失真的情况下嵌入大量的消息比特。它通过改变像素组的状态来实现水印嵌入,而这种状态的改变可以通过低比特平面操作,甚至是最低有效位(LSB)平面操作轻松实现。

Tian可逆水印方法分析
概述

Tian提出了一种基于修改像素对差值的可逆水印方法,同时保持像素对的平均值不变。具体来说,将整个图像在行或列方向上划分为不相交的像素对,并进行整数小波变换:
- (l_i = \lfloor\frac{x_{2i} + x_{2i + 1}}{2}\rfloor)
- (h_i = x_{2i} - x_{2i + 1})

其中,(l_i)表示像素对的平均值,(h_i)表示像素对的差值。从频率变换的角度来看,(l_i)是宿主信号的低频分量,(h_i)是高频

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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