文摘

塑造一个完整的城市形象,有必要找到第一个城市的特点,以进一步提高城市的简单识别形象,创造良好的城市形象,提高城市的竞争力。本文结合了Watson视觉感知模型进行南昌VI视觉形象识别设计的改善城市VI视觉形象的传播效果。此外,本文提出了一种基于mpeg - 4的视频水印算法编码使用开源Xvid编解码器。此外,本文证明了该算法具有良好的应用价值在细微和健壮性通过大量的实验和数据分析。最后,本文验证方法的可靠性提出了通过多组数据的研究。

1。介绍

在现代社会,城市形象识别系统的改善已成为不可或缺的,在城市形象建设的重要组成部分。人们普遍认识到,理论价值和重要性的视觉识别系统性能的城市核心竞争力,渗透到各个领域的政治,经济,文化,和生活,也需要许多跨学科的合作对象。引入企业形象识别系统(CIS)理论,对城市形象设计,是提取和总结创意与品牌效应,城市形象建设的一部分,许多城市的各领域和复杂的设计限制可以被消除。使用这一原则的核心内容来分析城市形象识别的具体设计问题,打破刻板的传统城市形象设计的特点,并引入新的生活和设计元素,这样人们可以reunderstand城市形象设计的核心元素和元素和个性特征。它还可以快速、准确地掌握特定的设计方向和方法的视觉识别系统,知道视觉识别系统的原理和操作方法,准确地掌握城市个性的特点,根据企业形象识别系统的理论指导,并制定准确的完整的设计行为。

城市有许多资源,一个城市的自然资源、资本资源、人力资源,所以在很大程度上决定城市发展的速度,这无疑是一个很好的发展平台,城市(1]。因此,城市识别系统是一个方法来帮助城市更好地显示和表达他们自己的发展前景和特色资源。此外,更多更好的显示这些资源迫切需要城市形象设计能够充分表达的综合图像显示这座城市吸引更多的外部的关注和认可,当然带来了更多的商业机会2]。城市视觉识别系统的建设可以帮助城市逐步建立良好形象系统,和一个好的城市形象系统是一种有效的外部表现城市的竞争力。因此,建立城市形象视觉识别系统有明确的个性,强烈的视觉冲击和高可认可将不可避免地成为一个重要的资产的可持续发展城市。此外,一个相对完整的城市形象视觉识别系统,这是更容易识别,品牌效应根据城市自身的特点,是本研究的重点。这个系统的改进,可以制定一个更完美的环境,优化各种土地资源元素之间的相互作用,发挥了重要作用在培养的总体经济环境可持续城市(3]。

本文结合Watson视觉感知模型进行南昌VI视觉形象识别设计、改善城市VI视觉形象的传播效果,并为城市宣传和发展提供理论参考。

2。相关工作

发达国家的城市形象研究开始之前,和西方学者进行城市形象的探索模型从不同的角度在不同时期。在早期,城市形象由理论研究学者参与设计实践更突出。研究现代城市形象奠定了现代城市的发展的一个重要理论基础形象(4]。可以分析,“架构”不仅要使用的功能,但也强调审美意义和审美价值5]。文献[6]提出“城市形象”的概念,强调城市形象感知获得的城市环境,仍属于城市规划的范畴。强调的是城市形象不仅需要以反映科技进步和功能分区的合理性还保留传统的城市的历史背景。新一轮的变化席卷世界的世界城市形象是由西方国家。这种普遍和标准化的理性精神的影响下,传统的城市之间的差异逐渐变小。每个城市充满灰色的钢筋混凝土森林。Bauhaus-style简单而客观的建筑遍布世界。不再有任何区别的城市(7]。当大量的城市形象也有类似的缺点,城市设计师和规划师发现城市图像可以更好地增强图像的个性化和传播城市形象的速度(8]。

文献[9)认为,许多城市正在从传统的城市模式过渡的一个重要时期到现代城市模型。建议定位城市的整体风格和扣除的整体风格进行城市建设。文献[10)提出了一种城市视觉识别系统。应考虑以下几方面的建设项目:城市信息系统的全面建设,统一标准化的路标,路牌,路灯,垃圾桶,单位符号,站在城市的风格;创建广场文化;创建的硬件设施为城市文化景观;关注;统一的城市经济、社会、文化和环境效益;建立有影响力的大型文化活动;改变混合蔬菜农场等工业和农业结构;创建文化团体与国际影响力11]。文献[12)研究城市形象和城市文化资本的问题从社会学的角度,特别是城市社会学,在综合学科认识到城市形象和文化符号和象征意义提出了一个从“经营城市”过渡到“营销。“运行”之城”,然后“城市文化资本”的统一是社会、文化和环境效益;建立有影响力的大型文化活动;的变换混合蔬菜农场等工业和农业结构;和文化团体的创建与国际影响力。文献[13)研究城市形象和城市文化资本的问题从社会学的角度,特别是城市社会学,在综合学科认识到城市形象和文化符号和象征意义提出了一个从“经营城市”过渡到“营销。“运行”之城”,然后“城市文化资本”是一个创新发展的现代城市的核心竞争力。

城市形象设计和实施有利于打造城市品牌,提高城市的综合实力。除了促进城市硬件设施的建设,它也促进城市文化等软件建设,因此发挥积极作用在建设社会主义精神文明,物质文明,政治文明(14]。城市形象,促进城市文化和经济的共同发展,促进城市的全面发展政治、文化、经济、意识形态(15]。城市建设的发展模式的转变,从单纯的经济增长和物质生产为中心,以人为本和环境可持续发展的均衡发展模式(16]。进行城市形象设计,结合城市精神文明的建设和城市形象的建设,统一规划和实施,塑造城市的形象特征(17]。此外,城市形象设计也可以提高文化,思想,和道德水平的居民,提供高层次、multiangle,城市居民和全面教育,促进城市的全面发展(18]。

3所示。沃森南昌VI视觉形象识别模型基于感知模型

南昌VI视觉形象识别模型基于沃森感知模型。此外,模型测量视觉保真度提出了使用敏感性和屏蔽等思想[19]。这种感知模型试图估计算法的价值(最小可觉差)图像。这个模型的主要思想是评估每个系数的感觉力图像进行块DCT后获得的。然后,这些评估结合成一个单一的参数的感知距离 ,在哪里x原始图像和吗一些版本的图像获得后吗x是扭曲的。

感知模型可以基于多种信号表示。该模型采用分块DCT变换;即图像首先分为不重叠的8×8像素块,然后每个块的DCT变换是执行,这样图像的能量集中在低频系数每一块。沃森感知模型是基于分块DCT变换和该模型适用于JPEG压缩。由此产生的量化噪声的理解力是评估使用沃森模型,从而能够适应图像的量化步长特点。然而,利用这个模型的目的是评估和控制水印嵌入算法。

3.1。灵敏度特性

敏感性特征模型定义了一个频率灵敏度表 。每个条目 表中约等于的最小值对应块的DCT系数没有屏蔽噪声(即无法解决。,相应的DCT系数的变化产生一个单位的算法。因此,一个更小的值表明,人类的眼睛是对这个频率更加敏感。这个敏感表是一个参数相关的许多参数,包括图像的分辨率和图像观察者的距离。

3.2。亮度掩蔽特性

意味着,如果亮度适应性的平均亮度 块像素是光明的,改变一个DCT系数由大量没有人会注意到。对于每个块,调整灵敏度表模型t根据其直流分量的大小。亮度掩蔽阈值 在哪里是一个常数,和推荐值是什么 代表的DC系数kth像素块的原始图像是所有DC系数的平均值的形象。此外,可以设置为一个常数代表所需的图像像素值。方程(1)表明,图像中亮度更高的地区可以承受更大的变化而不被发现。

3.3。对比度掩蔽特性

亮度对比对阈值也是影响对比度掩蔽特性。(即对比度掩蔽特性。,the energy of one frequency component makes changes in another frequency component less visible) result in a masking threshold matrix ,这是定义如下:

其中,0和1之间是一个常数,其值为每个频率系数可能不同。对所有我和j, 。最终的阈值的意义如下。如果系数块的DCT的变化 ,一个单元的生成算法。通常,这些阈值称为休闲裤。

3.4。一般

比较原始图像和相应的扭曲的形象 ,相应的DCT系数的区别是第一次计算 。然后,这些差异模型尺度与相应的松弛 ,这距离知觉每个项目可以获得: 在哪里表示的错误我th和jth的频率成分kth块和这个错误的单元算法(其值代表一小部分或几次错误的算法。

个人计算错误(3)必须组合成一个知觉距离 。两种形式的一个集成的方法了。首先是结合不同的像素块的错误,第二是把不同频率成分的错误在同一像素块。但是,指数的建议 - - - - - -标准都是相同的错误。因此,这两种形式的合成可以组合成一个方程如下:

其中的价值p是4。

数字图像是一个图像加密技术。炒的图像看起来凌乱。很难恢复原始图像不知道爬变换使用的类型。目前,数字图像的加扰技术主要包括以下:Arnold变换,幻方,希尔伯特曲线,康威游戏七巧板算法,和IFS模型。

Arnold变换是一个变换突出在阿诺德的遍历理论的研究中,这通常被称为猫脸变换。它的转换公式见公式(5)。

我们假设有一个点 单位广场上,改变了一点 。

这种转变是一个二维Arnold变换。Arnold变换应用到数字图像可以改变通过改变图像像素像素坐标的布局。如果数字图像被认为是一个矩阵,转换后的图像会变得混乱。然而,如果你继续使用Arnold变换,将会有一个图像与原始图像相同;Arnold变换有周期性。

阿诺德争夺水印图像显示的公式如下:

其中, 在水印图像坐标点, 对应的坐标点炒形象,和N是水印图像的像素高度或宽度。

图1显示了原始图像(a)和图像经过15阿诺急忙转换(b)。

嵌入区域的自适应选择过程如下。首先,视频图像分为不重叠的块,每个块DCT变换获取DCT系数矩阵X每一块的DCT系数的“锯齿形排列的顺序。“然后,它分为亮度块根据直流系数的值,然后的细节图像进行分类根据DCT交流系数的能量。

在这里,用DCT交流系数的能量 ;也就是说,

对数运算公式(7)是缩小的范围值和维护单调性。对于每个DCT系数块,如果它的能量小于给定的阈值,相应的图像块是一个低分的领域;否则,它是一个high-detail区域。

提出的水印算法嵌入的水印信息嵌入到DCT低频系数I-frame亮度块的。的主要原因如下:(1)低频系数集中大部分的能量信号,属于信号中的重要组成部分。然而,将水印嵌入到这些系数足够健壮,并结合人类视觉系统模型,适当修改低频系数可以达到无法感知和鲁棒性之间的平衡。(2)一般来说,低频系数具有更大的价值,和对嵌入水印信息后的图像质量的影响很小,这有利于确保隐形。(3)将水印信息嵌入到高频系数可以保证水印的不可见性。然而,与此同时,有损压缩等信号处理方法,过滤,并添加噪声也很容易去除水印,鲁棒性差。

水印嵌入算法如下:步骤1:该算法生成水印信号。该算法使用了阿诺德图像加扰技术争夺有水印的图像生成水印信号W。步骤2:执行mpeg - 4编码算法对原始视频和执行 I-frame聚积科技部门。步骤3:算法执行 块划分宏模块和执行四个DCT变换和量化 亮度块宏模块。步骤4:算法决定了high-detail和高亮度水印信息嵌入区域。该算法计算的能量8×8亮度块的根据方程(7)。每一块的DCT系数,如果小于预定的区间值吗 ,相应的块分为低分地区;否则,相应的块分为high-detail地区。同样的,比较DCT系数块的直流分量和给定的阈值 ;如果该值大于,它是一个高亮度区域;否则,它是一个低亮度区域。TD和TM的选择应充分考虑这两个因素的视频质量和鲁棒性。第五步:算法获得极性8×8亮度DCT块的根据公式(8)块需要嵌入水印。 在哪里年代是一个常数,它表示直流系数的比例因子。代表几个连续的低频交流系数 块,代表了DC系数,和它们的值显示在以下方程: 在哪里代表了mpeg - 4的量化系数量化矩阵。第六步:该算法计算缺口需要修改的系数在当前块根据方程(1)和(2)。第七步:该算法嵌入水印信息根据以下公式: 在哪里和之前和之后的DCT系数中嵌入水印,分别相对应的松弛度修正系数,并满足以下关系: 在哪里是一个合适的正数,确保MPEG压缩的鲁棒性。为了保证视频图像质量,应适当调整数量一样吗 。

水印提取算法相对简单,它不需要利用原始图像。

步骤1。算法解码I-frame获得 聚积科技和 亮度块的信息。

步骤2。该算法计算的能量8×8亮度块根据公式(7),决定了高亮度和high-detail区域根据直流分量,即图像块与水印信息。

步骤3。该算法使用方程(12)的水印。

步骤4。该算法重复上述步骤,直到所有提取的水印信息。
这个实验的编程环境是视觉C+ + 2008,Xvid mpeg - 4编解码模型。由于Arnold变换的特殊性,水印图像采用二进制图像与平等的长度和宽度 。测试视频使用的标准视频序列:bus_cif。yuv foreman_cif。yuv coastguard_cif.yuv。三个视频的参数如表所示1。

3.4.1。细微的分析

图像质量的客观评价是指使用的一个或一些量化参数和指标来描述图像质量。具有重要价值在图像压缩、图像水印,和其他应用程序,它是一个重要的指标来衡量不同算法的性能。最常见的图像评估标准是峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)。本文无法感知的客观判断计算峰值信噪比(PSNR)。PSNR值的计算公式见公式(14):

其中,均方误差,其计算公式如下公式所示:

其中, 是原始的视频数据, 的视频数据处理。米和N的宽度和高度是视频编码,分别。

在正常情况下,人们普遍认为,30 db的PSNR肉眼很难区分两者的区别图像处理之前和之后,和PSNR值越大,越无法感知的视频。

图2是原始视频图像的水印嵌入,和图吗3是相应的视频图像水印嵌入。从主观视觉观察,几乎没有区别。

表2显示了峰值信噪比(PSNR)的I-frame在每个视频序列图像编码,即嵌入水印后。

从实验结果可以看出,本文算法在细微的实验效果令人满意。

3.4.2。鲁棒性分析

对于每一个观察者,提取数字水印的保真度取决于他们的主观看法。这是观察者的许多因素有关,如经验和敏感图像。因此,主观观察是任意的。因此,我们需要客观地度量之间的相似度提取水印和原始水印的定量分析。

本文使用归一化相关系数(NC)客观地判断相似度提取的水印与原始水印。归一化相关系数的计算公式的水印显示如下:

表3表明水印算法的鲁棒性,本文客观地评估通过计算有水印的图像的归一化相关系数。

从表中的数据3,就可以知道,本文算法具有较强的鲁棒性,mpeg - 4编码和帧删除攻击,它可以完全提取水印信息。对于随机删除视频帧的攻击,本文算法只I-frame中嵌入水印信息。然而,I-frame通常是作为一个场景的开始帧,和P, B帧都预测在I-frame视频解码。因此,I-frame是不允许从视频流中删除,所以本文算法具有较强的鲁棒性帧删除攻击。从表中也可以看到,本文的算法对有损压缩贫困具有鲁棒性,需要进一步改善。

在DCT低频系数中嵌入水印信息不仅能保证水印的鲁棒性,但也满足细微。在本节中,通过选择第二个方案,水印是嵌入在编码过程中,水印提取的解码过程。具体的过程如图4。

水印嵌入的原理图所示5。

嵌入过程是:步骤1:算法的输入根据水印信息并生成一个密钥水印内容。步骤2:该算法读取原始视频序列,它分为16×16不重叠的宏模块,对划分数据,执行DCT变换和量化intraframe方式。步骤3:算法执行AC / DC预测量化宏模块,进一步压缩,然后恢复相应的系数根据不同的预测模式。步骤4:算法选择四8×8亮度块中每个宏模块的视频I-frame和提取三个区域 从每个亮度块的中期和低频系数,如图6。(一)该算法计算的能量 的三个选定的区域图7分别按照下列公式: (b)该算法类型三个区域的能量 。(c)该算法计算平均能量和能量范围根据三个区域(17)和(18),分别。 (d)该算法使用(19)改变成 。 在哪里是控制的参数扰动振幅,代表水印比特, 。(e)算法计算平均修改大小根据以下方程: (f)该算法修改的DCT系数根据以下规则。其中,是修改前的DCT系数,是修改后的DCT系数, 。(1)如果 和 或 和 ,DCT系数保持不变;也就是说, (2)如果 , ,和 建立,建立以下公式: (3)如果 , ,和 建立,建立以下公式: (4)如果 , ,和 建立,建立以下公式: 如果上面的公式 ,然后 。(5)如果 , ,和 建立,建立以下公式: 如果上面的公式 ,然后 。第五步:算法遍历所有宏模块上面的操作,直到所有嵌入的水印信息。

水印提取是嵌入的逆过程。本节中的算法直接利用mpeg - 4视频包含水印信息部分解码得到量化的视频数据和提取水印信息。其过程如图7。步骤1:算法对mpeg - 4视频和执行VLD解码获得I-frame量化后的DCT系数。步骤2:该算法选择图中所示的三个区域7和计算能量平衡价值EB按照下列公式: 在公式中,有 如果 ,然后 ;否则, 。步骤3:算法使用提取水印信息和使用的关键多数原则压缩提取的水印序列获取原始水印序列。步骤4:该算法恢复水印信息内容。

以瀑布视频序列为例进行分析,表4给一些I-frame的峰值信噪比(PSNR)在每个视频序列图像编码,即嵌入水印后。

自从PSNR值大于30 dB,肉眼很难区分前后两幅图像之间的差异处理。从实验结果可以看出,本文算法在细微的实验效果令人满意。

4所示。结论

视觉识别系统的建立是最直观和准确的视觉传达形式,成为一个桥梁和纽带,提高城市形象,城市的文化传播,并建立对公众的吸引力。的影响人们的思想、情感、精神和文化领域和意识决定了视觉识别系统的建立,加强核心竞争力的整体城市形象以其独特的和有吸引力的表达方式。目前,中国的城市形象建设目前缺乏完整性等问题,标准化、稳定性、和识别。城市形象视觉识别系统的建立是基于企业形象识别系统(CIS)和扩展。本文结合了Watson视觉感知模型实现南昌VI视觉形象识别设计和改善城市VI视觉形象的传播效果。最后,本文验证了方法的可靠性,本文通过研究多个数据集。

数据可用性

标签数据集用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。