网上有关“数字水印技术的核心技术”话题很是火热，小编也是针对数字水印技术的核心技术寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
1、基于小波算法的数字水印生成与隐藏算法：采用小波算法，将数字图像的空间域数据通过离散小波变换(DWT)转换为相应的小波域系数，并根据待隐藏的信息类型，对其进行适当的编码和变形，再根据隐藏信息量的大小和相应的安全目标，选择方形的频域系数序列。 最后，将数字图像的频域系数经反变换转化为空间域数据。
2、水印防复制技术：当仿冒者得到含有数字水印的印刷包装后，一定会设法复制(如采用高精度数字扫描仪)，为防止数字水印信息被复制，数字水印嵌入软件在隐藏水印信息时采用了色谱当量给定算法，这种方法可以保证仿冒者在满足工艺性调整原图的色彩时，无法避免改动色谱当量，这样就从根本上保证了水印不被复制。
3、抗衰减技术：从数字图像到印刷品，要经过制版、印刷等多道工序，数字水印的特征在每个工序上都要被衰减，为保证数字水印在最终印刷品上有足够的信号强度，数字水印嵌入软件在生成水印信息时充分考虑了足够的信号强度，确保经过多个工序时信号强度(鲁棒性)仍能被可靠机读。
4、数字水印检验机读化：数字水印检验机读化可消除人为因素的不确定性，提高检验速度，增强隐蔽信息(水印)识别的安全性，并可和RFID、紫外、磁条等已有成熟的防伪检验设备组成多重立体防伪系统，提升综合安防水平。
监控连到电脑上 监控画面能存多久
时间序列分析的小波方法如下：
小波函数源于多分辨分析，其基本思想是将扩中的函数f(t)表示为一系列逐次逼近表达式, 其中每一个都是f(t)动经过平滑后的形式，它们分别对应不同的分辨率。多分辨分析又称多尺度分析，是建立在函数空间概念基础上的理论，其思想的形成来源于工程。创建者Mallat .S是在研究图像处理问题时建立这套理论的。
当时人们研究图像的一种很普遍的方法是将图像在不同尺度下分解，并将结果进行比较，以取得有用的信息。Meyer正交小波基的提出，使得Mallat想到是否用正交小波基的多尺度特性将图像展开，以得到图像不同尺度间的“ 信息增量” 。
这种思想导致了多分辨分析理论的建立。MRA不仅为正交小波基的构造提供了一种简单的方法，而且为正交小波变换的快速算法提供了理论依据。其思想又同多采样率滤波器组不谋而合，使我们又可将小波变换同数学滤波器的理论结合起来。因此，多分辨分析在正交小波变换理论中具有非常重要的地位。
学习小波变换需要先学习哪些课程？
不是说监控录像最多保存多长时间，而是你要这样去保存录像，如果你把录像拷贝出来，那就是永久保存，如果只是在录像机保存，看你的硬盘多大，用什么格式录像，多少个点来计算
硬盘录像机存储容量计算方法
目前4种压缩模式：1、MJPEG
MJPEG （Motion JPEG）压缩技术标准源于JPEG压缩技术，是一种简单的帧内JPEG压缩，它对视频的每一帧进行压缩，压缩比率较小，数量大，通常每路每小时325X288分辨率录像需要硬盘空间1G左右。
2、小波算法
小波算法是基于小波变换的视频压缩，该技术是使图像信号的时域分辨率和频域分辨率同时达到最高。内核是采用行进中压缩和解压缩方式，视频中帧与帧之间没有相关性，以352X288录像，每路每小时一般为350M左右。
3、MPEG-4
MPEG-4标准是面向对象的压缩方式，不是像MPEG-1和MPEG-2简单地将图像分为一些像块，而是根据图像内容，将其中的对象（物体、人物、背景）分离出来分别进行帧内、帧间编码压缩，并允许在不同的对象之间灵活分配码率，对重要的对象分配较多的字节，对次要的对象分配较少的字节，从而大大提高了压缩比，使其在较低的码率下获得较好的效果。MPEG-4的传输速率为4.8~64kbit/s，使用时占用的存储空间比较小，以352X288录像，每路每小时一般为120M左右。
4、H.264
这种压缩模式和MPEG-4基本一致，所以计算的时候大家可以按照MPEG-4的容量进行计算。
公式： G = H * N * X * T / 1024公式说明：硬盘容量 = （一天录像时间）*（录像机路数）*（压缩模式）*（录像保存天数）/（1G=1024M）举例说明：某小区用小波算法的压缩卡来做监控，主机12路，要求24小时录像15天，需要多大的硬盘容量？根据公式计算如下：H = 24小时N =12路X =350MT= 15天G = 24 * 12 * 350 * 15 / 1024 = 1476.5G
1、掌握好信号与系统、数字信号处理这两门基础课；
2、学习好傅里叶变换等的基础知识，然后才能理解小波变换的优点等；
学好小波的话：想弄清其数学原理，要看专门介绍小波的书籍，要想看它是如何分析信号的 可以找相关的书籍就可以了，小波工具箱的话要学习MATLAB。
小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。
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