2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩73頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,如何保護(hù)多媒體信息的安全成為國(guó)際上研究的熱門課題。本文是關(guān)于三維幾何模型信息隱藏技術(shù)的研究。三維幾何模型由點(diǎn)、線和多邊形網(wǎng)格組成,信息嵌入基元的選擇和處理是個(gè)難點(diǎn),選擇合適的嵌入基元對(duì)算法的隱匿量、透明性和魯棒性具有重要的意義,我們就這一問題做了一些研究,內(nèi)容如下。
   如何將信息均勻地隱藏到模型的幾何特征中,又不影響模型的視覺效果是研究者關(guān)注的難點(diǎn),針對(duì)這一問題我們選取了三維幾何模型中三角

2、形網(wǎng)格頂點(diǎn)到模型質(zhì)心的半徑為全局矢量,實(shí)現(xiàn)信息的全局隱藏。首先得到模型的半徑矢量集合,對(duì)該集合進(jìn)行小波變換,將信息隱藏在高頻部分,再通過逆變換得到新的半徑矢量集合,進(jìn)而得到揉動(dòng)加入信息后新的三角形網(wǎng)格頂點(diǎn)。該算法是將信息隱藏在三維幾何模型的全局頂點(diǎn)中,因此不會(huì)引起模型的較大的變形。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法透明性好,并具有一定的魯棒性。在對(duì)該算法進(jìn)行改造后又提出了一種局部信息嵌入方法。與全局隱藏算法不同,局部隱藏算法是將三維幾何模型的半徑矢量集

3、合根據(jù)秘密信息的長(zhǎng)度分成不同的組,將信息嵌入到分組中,從而實(shí)現(xiàn)將信息隱藏在模型的不同部位,可以多次隱藏,提高秘密信息的安全性,算法的信息隱匿量也更高。
   信息隱匿量控制問題是信息隱藏研究的另一難題,我們提出的算法受到李宗民等提出的擴(kuò)展距離函數(shù)理論的啟發(fā),將該理論運(yùn)用到信息隱藏中。首先將三維幾何模型的中心與笛卡爾坐標(biāo)系的原點(diǎn)對(duì)齊,對(duì)模型進(jìn)行歸一化處理,這樣做的目的是使三維幾何模型能夠抗幾何攻擊。其次是構(gòu)造模型的擴(kuò)展距離函數(shù),計(jì)

4、算最遠(yuǎn)距離向量集合,并將秘密信息嵌入到這一集合中。最后使用余弦公式計(jì)算新的頂點(diǎn)位置,得到嵌入信息后的三維幾何模型。該算法可根據(jù)模型的大小調(diào)節(jié)采樣點(diǎn)的多少以決定可嵌入信息的長(zhǎng)度,靈活性好,計(jì)算速度快。
   矩不變量是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺中重要的形狀描述子,具有抗幾何變換重要特征。這也是我們選擇矩不變量作為信息嵌入基元的原因,首先構(gòu)造出一種三維不變矩,在證明此不變矩在平移、旋轉(zhuǎn)和縮放操作中具有較好的不變性之后,對(duì)三維幾何模型的

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論