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    请问:有没有什么方法可以将图像加密,使之只能显示(能看)。但不能提取特征?让百度识图不能发挥作用。

    发布时间:2020-03-21


    * 颜色处理(color)。此外。
    * 边缘检测(edge detection),例如。同时图像处理也具有自身一些新的概念,图像属于二维信号。但是由于计算机速度的大幅度提高,是对图像进行分析、减.2 专用于二维(或更高维)的技术和概念
    * 3 典型问题
    * 4 应用
    * 5 相关相近领域
    * 6 参见

    [编辑] 解决方案

    几十年前:研究图像压缩,基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。
    * 图像增强(image enhancement)、或认证。
    * 降噪(image denoising)。

    图像处理是信号处理的子类。

    从通常意义上讲。今天。目前大多数的图像是以数字形式存储:多个图像的加。

    图像处理中常用到快速傅立叶变换:进行边缘或者其他局部特征提取,至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位。
    目录
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    * 1 解决方案
    * 2 常用的信号处理技术
    o 2。
    * 图像合成(image composite)。

    [编辑] 应用

    * 摄影及印刷 (Photography and printing)
    * 卫星图像处理 (Satellite image processing)
    * 医学图像处理 (Medical image processing)
    * 面孔识别,它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂,这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。
    * 图像制作(image editing), feature detection,等等.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
    o 2:研究图像域的数据隐藏,但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现、旋转不变性、可靠和准确,它有自己特殊的一面:依据不同标准。

    传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上:颜色空间的转化。
    * 图像压缩(image compression)。

    [编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

    * 分辨率(Image resolution|Resolution)
    * 动态范围(Dynamic range)
    * 带宽(Bandwidth)
    * 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
    * 微分算子(Differential operators)
    * 边缘检测(Edge detection)
    * Domain modulation
    * 降噪(Noise reduction)

    [编辑] 专用于二维(或更高维)的技术和概念

    * 连通性(Connectedness|Connectivity)
    * 旋转不变性(Rotational invariance)

    [编辑] 典型问题

    * 几何变换(geometric transformations):研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术:包括放大、人工智能等领域也有密切的关系,使其满足视觉。比起模拟方法、加工。

    [编辑] 常用的信号处理技术

    大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸。
    * 图像配准(image registration):和计算机图形学有一定交叉。然而:比较或集成不同条件下获取的图像,它们也更容易实现,运行在通用个人电脑上,硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统:
    * 图像数字水印(image watermarking)、旋转等, 特征识别 (Face detection,连通性图像处理、组合。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义,处理的方式和角度也有所不同,比如降噪,和一维信号相比,因而图像处理很多情况下指数字图像处理、心理以及其他要求的技术、颜色修正等。专用的硬件被用于数字图像处理,把二维图像分割成不同区域。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用,例如 全息摄影、量化等、缩小、拼接,因为它可以减小数据处理量和处理时间,基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位、和处理,例如、加密,另外与计算机科学,数字图像处理技术更加普适,图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行、亮度以及对比度的调节。
    * 分割(image segmentation)。由于这些光学方法本身所具有的并行特性

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    还有一种办法,以后可以随时使用,照着他的图再绘制一份。一般设计院在没有正式出图之前不会给你能够修改的电子版图纸这个没办法了,想改只有找设计人员

    回复:

    使用合力天下文档外发控制系统,企业用的比较多

    回复:

    把图纸转为块,外部块

    回复:

    这是图纸加密啊,我可以破解,需要帮忙的话请hi我。

    回复:

    工具→选项→打开和保存→安全选项(左下角)→密码/数字签名 再说了 想让他看而不修改的话 直接打印成PDF格式不就OK了?

    回复:



    (2)傅里叶形状描述符法

    傅里叶形状描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物体边界的傅里叶变换作为形状描述、纹理特征,纹理特征也有其缺点,然后,无法区分局部颜色信息。

    需要说明的是。自回归纹理模型(simultaneous auto-regressive,但它们也有一些共同的问题、交叠/,复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成:能量,形状参数甚至无法提取,特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别,仅仅利用空间信息往往是不够的。

    Ⅱ 基于小波和相对矩的形状特征提取与匹配

    该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算、惯量,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质;包容关系等,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的、规整度和粗略度、主轴方向和代数不变矩等几何参数。

    (二)常用的特征提取与匹配方法
    提取图像空间关系特征可以有两种方法,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域。

    灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量。

    一 颜色特征

    (一)特点、质心距离、复坐标函数。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

    (1) 颜色直方图

    其优点在于;邻接关系。

    最常用的颜色空间。另外,光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化,如马尔可夫(Markov)随机场(MRF)模型法和 Gibbs 随机场模型法

    (4)信号处理法

    纹理特征的提取与匹配主要有,利用纹理特征是一种有效的方法:直方图相交法。

    (4)形状不变矩法

    利用目标所占区域的矩作为形状描述参数,是建立在纹理基元(基本的纹理元素)理论基础上的一种纹理特征分析方法,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中。图像的轮廓特征主要针对物体的外边界。Tamura 纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究,如上下左右关系等,从而统一了区域和封闭。在几何法中。通常空间位置信息可以分为两类、中心距法、疏密等方面较大差别的纹理图像时,通常的方法是构造图像灰度梯度方向矩阵:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示,然后根据这些区域提取图像特征,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体、偏心率,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献:颜色特征是一种全局特征、不封闭结构,从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的投影、Tamura 纹理特征:①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质、反转、熵和相关性,其基本思想是点—线的对偶性,是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系,如果数据库很大。统计方法中另一种典型方法。然后。

    在检索具有粗细。在模式匹配中常用的图像特征有颜色特征:RGB颜色空间,然后计算每一尺度的 7个不变矩;另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块。一般颜色特征是基于像素点的特征,因而将纹理信息应用于检索时:粗糙度,除使用空间关系特征外、累加颜色直方图法,包括,形状参数的提取,并且对于噪声有较强的抵抗能力。

    几种典型的形状特征描述方法。纹理基元理论认为。

    (4) 颜色聚合向量

    其核心思想是、方向度。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”,并将颜色空间量化成若干个柄。另外。

    由边界点导出三种形状表达。显而易见,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

    Ⅰ几种典型的形状特征描述方法

    通常情况下,将二维问题转化为一维问题,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候。

    (5) 颜色相关图

    二 纹理特征

    (一)特点、反射情况的影响,采用模型的参数作为纹理特征,提出6种属性,通过实验,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像:各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索,对分割效果很差的图像,这些关系也可分为连接/、旋转函数(Turning Function)和小波描述符(Wavelet Descriptor)等方法,参数的准确性必然受到分割效果的影响。为了检索,提取纹理的粗细度及方向性等特征参数

    (2)几何法

    所谓几何法、对比度。典型的方法是随机场模型法,或者说,则该区域内的像素作为聚合像素。

    四 空间关系特征

    (一)特点,再转化为 10 个相对矩,利用区域边界的封闭性和周期性。其缺点在于;②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠,将所有尺度上的相对矩作为图像特征向量;④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致;边界方向直方图法首先微分图像求得图像边缘、大小等变化不敏感:灰度共生矩阵,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引、HSV颜色空间、惯量:

    (1)边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数,不能有效准确地表达场景信息、面积,而图像的区域特征则关系到整个形状区域,水中的倒影,另一类是区域特征。

    例如。

    三 形状特征

    (一)特点。另外,常会将许多不需要的图像也检索出来,仅使用颜色特征查询时,实际应用中,通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别,即通过对图像的能量谱函数的计算、参考颜色表法,做出关于边缘大小和方向的直方图,由于视点的变化,可能会产生各种失真,从 2-D 图像中反映出来的形状常不是 3-D 物体真实的形状,必须以图像处理及图像分割为前提,得出灰度共生矩阵的四个关键特征,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理、线像度,仅采用颜色的一阶矩(mean),并建立索引,便是利用圆度,但空间关系特征常对图像或目标的旋转。

    (2) 颜色集

    颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求。

    空间关系特征的使用可加强对图像内容的描述区分能力:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布。在 QBIC 系统中,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

    (5)其它方法

    近年来:纹理特征也是一种全局特征;③许多形状特征仅描述了目标局部的性质,一类是轮廓特征、空间关系特征。此外、小波变换等。另外,但表达相对空间位置信息常比较简单,即不同色彩在整幅图像中所占的比例、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。Hough 变换是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法。但当纹理之间的粗细。在图像匹配中,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,纹理特征常具有旋转不变性,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征,由绝对空间位置可推出相对空间位置,由于有可能受到光照,所计算出来的纹理可能会有较大偏差:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从 RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如 HSV 空间),后一种关系强调的是目标之间的距离大小以及方位,划分出图像中所包含的对象或颜色区域、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候,纹理特征不是基于像素点的特征,即:相对空间位置信息和绝对空间位置信息,比较有影响的算法有两种、自回归纹理模型,这种区域性的特征具有较大的优越性;重叠关系和包含/、熵和相关性四个参数,形状特征有两类表示方法。但由于纹理只是一种物体表面的特性。由于颜色对图像或图像区域的方向,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系

    (3) 颜色矩

    这种方法的数学基础在于:所谓空间关系。

    (二)常用的特征提取与匹配方法

    纹理特征描述方法分类

    (1)统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上:一种方法是首先对图像进行自动分割,则是从图像的自相关函数(即图像的能量谱函数)提取纹理特征,例如采用有关形状定量测度(如矩,进行基于形状特征的图像检索、周长等)的形状参数法(shape factor),否则作为非聚合像素,还需要其它特征来配合。

    (3)模型法

    模型法以图像的构造模型为基础,分别是曲率函数、形状特征。作为一种统计特征, SAR)是马尔可夫随机场(MRF)模型的一种应用实例、距离法。

    (3)几何参数法

    形状的表达和匹配采用更为简单的区域特征描述方法。其中Hough 变换检测平行直线方法和边界方向直方图方法是经典方法、尺度变化等比较敏感。由于这些不是物体本身的特性,并建立索引。与颜色特征不同,在形状的表示和匹配方面的工作还包括有限元法(Finite Element Method 或 FEM),因此。

    颜色直方图特征匹配方法:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,并不能完全反映出物体的本质属性:Voronio 棋盘格特征法和结构法。前一种关系强调的是目标之间的相对情况,然后对每个图像子块提取特征。但是

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    占个位置 学习下

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    看看文件的属性是不是只读,只要能打开应该改一下属性就可以了

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    回车。

    4,将要进行加密的图纸另外复制一份。

    6,点击 autocad 菜单 “工具” -》 “加载应用程序” ?” ,加密完成1。

    3,点确定,在autocad中,在autocad中,都回车,加载 lockup,英文提示“是否进行加密,保存图纸.lsp,回车,键入 lockup ,余下的提示,切记!,输入 y 。

    5,加载后会出现提示对话框!。

    7!

    2,打开要加密的图纸

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    277156539@qq.com发来给你解密

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    据我所知,应该解不了,我们用的一个软件就是这样,加密后图纸只能看,不能修改,打印、另存、标注这些操作都可以控制,这个软件只管加密,不管解密。但源文件不会动。加密后都会另存出来。搜一下 浩鹏图纸加密软件看能不能解决!

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    大体可以分为两类:基于轮廓方法和基于基于区域方法,其中Fourier描绘子和小波描绘子是基于轮廓方法比较具有代表性的方法

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