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在分析了数字版权研究现状和功能框架的基础上,设计了基于多重数字水印和密码的版权管理模型;该模型采用数字内容和许可证各自单独封装、独立分发的方式,使得只有购买了许可证的特定用户才能使用数字内容,实现了水印作品的许可交易;另外,内容服务器采用的对数字作品加载两次水印,对数字内容部分签名加密,未加密部分签名的方案,在有效保证数字内容安全传输的基础上又减少了计算量和存储量;分析表明该模型有显著的优点和很好的安全性。 相似文献
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针对P2P应用消耗大量网络带宽而影响互联网传统业务服务质量的问题,提出了一种基于反馈原理及Kal-
man算法的P2P流量控制方案。本方案借助控制论中的反馈原理,对互联网中的P2P流量进行调节控制,较好地解
决了P2P流量抢占大量网络带宽的问题。仿真研究表明:本方案能抑制过高流量,提高过低流量,使对等端发送速率
可快速响应网络状态的变化,有效避免拥塞的发生,并使链路带宽得以充分利用。 相似文献
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针对奇异值分解(SVD)存在的虚警错误和水印隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出了一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法。对二值水印图像进行Arnold置乱和Logistic映射双因子加密预处理,增强水印信息安全性;将原始载体图像分成8×8不重叠子块分别对其进行Slant变换和块奇异值分解;然后将水印图像SVD后的左奇异矩阵和奇异值矩阵相乘作为水印主成分嵌入到每个子块的最大奇异值中。仿真实验结果表明,该算法不仅有效解决了传统SVD水印算法的虚警问题,提升了运行速度和水印安全性,在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、几何攻击等也有较好的稳健性。 相似文献
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为了解决现有遥感图像超分辨率重建模型对长期特征相似性和多尺度特征相关性关注不足的问题, 提出了一种基于跨尺度混合注意力机制的遥感图像超分辨率重建算法. 首先提出了一个全局层注意力机制(global layer attention, GLA), 利用层注意力机制加权融合不同层级的全局特征, 建模低分辨率与高分辨率图像特征间的长期依赖关系. 同时, 设计了跨尺度局部注意力机制(cross-scale local attention, CSLA), 在多尺度的低分辨率特征图中寻找与高分辨率图像匹配的局部信息补丁, 并融合不同尺度的补丁特征, 以优化模型对图像细节信息的恢复能力. 最后, 提出一种局部信息感知损失函数来指导图像的重建过程, 进一步提高了重建图像的视觉质量和细节保留能力. 在UC-Merced数据集上的实验结果表明, 本文方法在3种放大倍数下的平均PSNR/SSIM优于大多数主流方法, 并在视觉效果方面展现出更高的质量和更好的细节保留能力. 相似文献
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基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。 相似文献
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目的 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像噪声大、成像特征不明显,尤其在复杂场景更容易出现目标误检和漏检的问题,提出了一种融合多重机制的SAR舰船检测方法,用于提高SAR舰船检测的精度。方法 在预处理部分,设计了U-Net Denoising模块,通过调整噪声方差参数L的范围来抑制相干斑噪声对图像的干扰。在YOLOv7(you only look once v7)主干网络构建MLAN_SC(maxpooling layer aggregation network that incorporate select kernel and contextual Transformer)结构,加入SK(selective kernel)通道注意力机制至下采样阶段,增强关键信息提取能力和特征表达能力。为解决MP(multiple pooling)结构中上下分支特征不平衡的问题,改善误检情况,融入上下文信息提取模块(contextual Transformer block, COT),利用卷积提取上下文信息,将局部信息和全局信息结合起来,使图像特征能够更有效地提取出来。在头部引入SPD卷积(space-to-depth convolution, SPD-Conv),增强小目标的检测能力。用WIoU(wise intersection over union)损失函数替换CIoU(complete intersection over union)损失函数,运用动态聚焦机制,在复杂图像上加强对目标的定位能力。结果 在SSDD(SAR ship detection dataset)数据集和HRSID (high-resolution SAR images dataset)数据集上进行了实验对比,结果表明,改进后的方法相比于YOLOv7,AP(average precision)可达到99.25%和89.73%,分别提升了4.38%和2.57%,准确率和召回率为98.41%,93.24%和94.79%,81.83%,优于对比方法。结论 本文通过融合多重机制改进YOLOv7方法,提升了对目标的定位能力,显著改善了SAR舰船检测中复杂舰船的误检和漏检情况,进一步提高了SAR舰船检测精度。 相似文献
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混合高斯模型已经广泛应用于背景建模中。但是检测结果受到噪音的干扰和突变光照的影响。为了解决这个问题,将Stauffer的混合高斯模型进行改进并与边缘信息相结合。当三帧差分判断出场景变化时,像素点的学习率会自适应变化。用这种改进的混合高斯模型来获取运动物体的边缘图像和前景图像。对边缘图像进行图像膨胀,再与前景图像进行与运算,通过光流信息来填补空洞部分,得到最后的结果。实验结果表明,可以很好地去除噪音和解决光照突变的影响,提高了目标检测的效果,比传统方法更加有效。 相似文献
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本文提出了一种无第三方可信中心参与的数字版权安全协议。该协议采用数字内容和许可证各自单独封装、独立分发的方式,去掉传统DRM中的第三方,提高用户与服务器的交互效率。联机服务器注册、验证许可证,实现了数字产品动态分配许可权。协议交互中通过加密和数字签名保证分布式环境下数据的安全性和完整性。许可证采用自动销毁与更新的技术,保证版权免受克隆攻击和共谋攻击。 相似文献