数字水印算法:Global_masking_threshold入门指南

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0 下载量 121 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息:"Global_masking_threshold.rar_threshold_数字水印_水印" 知识点: 1. 数字水印(Digital Watermarking)基本概念: 数字水印技术是在数字媒体内容中嵌入信息(水印)的一种技术,它使得水印信息与原始载体内容不可分离地结合在一起。数字水印可以用于版权保护、内容认证、篡改检测等多个场景。水印信息通常嵌入到媒体文件中,如图像、音频或视频文件,而不易被人眼或耳察觉,但可通过特定算法检测出来。 2. 阈值(Threshold)概念: 在数字水印领域,阈值通常指的是提取水印时所用的阈值参数。提取过程中,这个参数决定了哪些部分的载体数据被考虑为包含水印信息,哪些部分则不包含。阈值的选择对于水印提取的准确性和鲁棒性至关重要。 3. 全局掩蔽(Global Masking): 全局掩蔽是一种视觉感知模型,它基于人眼对图像中亮度和颜色变化的感知特性。在数字水印中,全局掩蔽可以用来确定哪些部分的图像可以安全地嵌入水印而不容易被察觉。由于人眼对图像的不同区域的感知敏感度不同,通过全局掩蔽可以优化水印的嵌入位置和强度,从而提高水印的不可见性。 4. MATLAB开发环境: MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化编程环境,广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析及数值计算。在数字水印领域,MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,用于实现水印的嵌入和提取算法,是进行数字水印研究和开发的常用平台。 5. 数字水印算法实现: 数字水印算法的实现涉及多个步骤,包括水印的嵌入、传输和提取。嵌入算法通常会将水印数据隐藏在数字媒体内容的某种属性中,例如在数字图像的像素值中。提取算法则尝试从可能已经被篡改或者经过压缩处理的媒体内容中恢复出水印信息。不同的水印算法有不同的性能指标,包括但不限于不可见性、鲁棒性、容量、复杂度等。 6. 数字水印的应用场景: 数字水印技术的应用场景非常广泛,包括但不限于版权保护、数字资产管理、数字媒体内容的篡改检测、设备身份验证、广播监控、电子票务和数字身份认证等。数字水印为保护数字内容提供了一种有效的手段,同时也是数字内容安全的重要组成部分。 7. 数字水印相关的研究问题: 尽管数字水印技术已经取得了一定的进展,但仍存在许多研究问题需要解决。例如,如何提高水印的鲁棒性,使其在各种信号处理操作(如压缩、滤波、裁剪等)后仍能保持检测性;如何优化水印容量和不可见性之间的平衡;如何保护水印不被恶意攻击者检测和移除等。 8. 资源文件说明: 本次提供的资源为一个压缩包文件,包含两个文件。一个是名为"Global_masking_threshold.m"的MATLAB程序文件,该文件可能包含一个数字水印算法的实现,特别涉及全局掩蔽阈值处理的部分。另一个是与资源相关的网页链接文本文件,该文件可能包含资源的来源、使用说明、许可证或其他相关信息。 通过以上知识点的介绍,可以对数字水印技术有一个基本的理解,并认识到MATLAB在该领域应用中的重要性。本资源对于初学者来说,是一个很好的学习材料,能够帮助他们快速入门并理解数字水印的基本原理和技术应用。

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码怎么改可以输出每个点是否被遮蔽

2023-06-06 上传