SCI 文献资源————DeepMIH: Deep Invertible Network for Multiple Image Hiding DeepMIH：用于多图像隐藏的深度可逆网络 摘要——多图像隐藏旨在将多个秘密图像隐藏到一个封面图像中，然后完美地恢复所有秘密图像。这种高容量的隐藏很容易导致轮廓阴影或颜色失真，这使得多图像隐藏非常具有挑战性任务在本文中，我们提出了一种新的基于可逆神经网络的多图像隐藏框架，即DeepMIH。明确地我们开发了一个可逆隐藏神经网络（IHNN），创新地将图像的隐藏和揭示建模为其前向和后向过程，使它们完全耦合和可逆。IHNN非常灵活，可以根据需要级联多次实现了对多个图像的隐藏。为了增强不可见性，我们设计了一个重要度图（IM）模块来引导当前图像基于先前的图像隐藏结果进行隐藏。此外，我们发现隐藏在高频子带中的图像倾向于实现了更好的隐藏性能，从而提出了一种低频小波损失来约束在低频子带。实验结果表明，我们的DeepMIH在在各种数据集上隐藏不可见性、安全性和恢复准确性。 【DeepMIH: 多图像隐藏的深度可逆网络】 多图像隐藏技术是信息安全领域的一个重要研究方向，其目标是将多个秘密图像无痕迹地嵌入到一个封面图像中，以便于秘密信息的传输和存储，同时确保封面图像在视觉上与原始图像几乎无法区分。然而，高容量的图像隐藏往往会导致封面图像出现轮廓阴影或颜色失真，增加了多图像隐藏的难度。针对这一挑战，研究人员提出了DeepMIH，即深度可逆网络用于多图像隐藏的框架。 DeepMIH的核心是可逆隐藏神经网络（IHNN），这是一个创新的设计，它将图像的隐藏和揭示过程建模为前向和后向过程，这两个过程是完全耦合且可逆的。这意味着可以隐藏和恢复图像而不牺牲原始图像的质量。IHNN的灵活性在于，它可以被级联多次，以适应不同数量的秘密图像隐藏需求。 为了提高隐藏的不可见性，DeepMIH引入了重要度图（IM）模块。这个模块根据先前图像的隐藏结果来指导当前图像的隐藏，确保秘密信息的嵌入尽可能不引起视觉察觉。通过对图像的重要部分进行智能选择，可以有效地减少隐藏操作对封面图像的影响。 此外，研究发现，将图像隐藏在高频子带中可以实现更好的隐藏效果。因此，DeepMIH提出了低频小波损失，以限制秘密信息在低频子带中的存在，进一步提升隐藏的安全性。通过这种方式，可以确保秘密信息更安全地隐藏在难以察觉的高频部分，减少对低频成分的干扰，从而保持封面图像的视觉质量。 实验结果显示，DeepMIH在多种数据集上表现出卓越的性能，无论是在隐藏的不可见性、安全性还是恢复准确性方面，都明显优于其他现有的先进方法。这些成果对于改进图像隐藏技术，尤其是多图像隐藏的效率和安全性具有重要意义，为秘密通信和信息安全提供了更强大的工具。 DeepMIH通过深度可逆网络和创新的策略，成功解决了多图像隐藏中的难题，提高了隐藏质量和恢复准确率。这一工作不仅展示了深度学习在图像隐藏领域的潜力，也为未来的研究开辟了新的路径，如如何进一步优化可逆神经网络的设计，或者探索更复杂的隐藏策略以适应不同的应用场景。

修复Unity2019之后透明度点击失效bug

在C++和QML的世界里，优化图像加载速度是一个常见的挑战，特别是在开发用户界面时，快速、流畅的图像展示能够显著提升用户体验。本篇将深入探讨如何通过改进QML中的`Image`控件，利用预解释（pre-parsing）和预读取（pre-fetching）策略来提升图片加载速度。 QML是Qt框架的一部分，它提供了一种声明式编程语言，用于构建富交互式用户界面。`Image`控件是QML中最基础的图像元素，用于显示静态或动态图像。然而，原生的`Image`控件在处理大量或者大尺寸图片时可能会出现加载延迟，影响性能。 预解释（pre-parsing）是一种技术，用于提前解析图像数据，以便系统可以了解图像的元信息，如宽度、高度和格式，而无需完全加载图像。这可以在实际显示图像之前进行，减少了用户等待的时间。在QML中，我们可以通过创建一个`Image`组件并设置其`source`属性为即将加载的图像URL，然后使用`Component.onCompleted`信号来触发预解释。例如： ```qml Image { id: previewImage source: "path/to/image.jpg" onStatusChanged: { if (status === Image.Error) { console.error("Error loading image"); } else if (status === Image.Loaded) { console.log("Image pre-parsed successfully"); } } } ``` 预读取（pre-fetching）则是在实际显示图像之前加载相邻或后续的图像。这有助于在用户滚动或导航时减少延迟，因为图像已经在后台加载好了。在QML中，可以创建一个队列管理器来处理预读取，根据用户的滚动方向和速度决定何时加载下一张图片。例如： ```qml Item { id: prefetchManager property var prefetchQueue: [] function addForPrefetch(url) { prefetchQueue.push(url); // 检查队列并开始加载 checkPrefetchQueue(); } function checkPrefetchQueue() { // 模拟预读取逻辑，如检查是否在视口内，网络状态等 // ... if (shouldPrefetchNext) { Image { source: prefetchQueue.pop() // 监听加载完成，成功或失败后移除 onStatusChanged: { if (status === Image.Loaded || status === Image.Error) { prefetchQueue.shift(); } } } } } } ``` 在`JQQmlImage-master`这个压缩包中，可能包含了自定义的QML图像组件或相关的示例代码，用于演示如何实现预解释和预读取功能。通过研究这些代码，你可以更好地理解如何在实践中应用这些优化策略。 总结起来，通过预解释和预读取，我们可以显著提高QML中`Image`控件的加载速度，提供更流畅的用户体验。预解释允许我们在不完全加载图像的情况下获取元数据，而预读取则可以预先加载用户可能需要的图像，减少延迟。在C++和QML的项目中，这种优化对于处理大量图像或高分辨率图片的场景尤其重要。

xcode could not locate developer disk image for this device - iPhoneOS.platform/DeviceSupport/14-2 14.3 - 14.5 在开发iOS应用时，Xcode是Apple提供的官方集成开发环境（IDE），它允许开发者编译、调试以及打包应用程序。开发者磁盘映像（Developer Disk Image）是Xcode用来支持iOS设备调试的一个重要组成部分。该磁盘映像包含了特定版本iOS系统的所有系统文件，允许开发者在模拟器和真实设备上测试他们的应用程序。 当Xcode报告无法定位到此设备的开发者磁盘映像时，通常意味着用户正在尝试调试或运行应用程序的设备上安装了Xcode未包含磁盘映像的iOS版本。具体到这个文件信息，问题发生在尝试在iOS 14.2的设备上进行开发，而Xcode没有安装对应版本的开发者磁盘映像。同时，描述中提到了iOS版本14.3至14.5，暗示磁盘映像缺失的问题可能也存在于这些版本中。 开发者通常需要确保他们使用的Xcode版本支持他们想要测试的iOS设备上的所有版本。如果Xcode版本过旧，则可能不包含最新iOS版本的磁盘映像。解决这个问题通常需要用户更新Xcode到最新版本，因为新版本的Xcode应该会包含更多更新的iOS版本的磁盘映像。同时，用户也应当确认Xcode支持的最低iOS版本和自己设备上安装的iOS版本是否匹配。 Apple官方会定期发布Xcode的新版本，以便开发者能够支持最新的iOS设备和系统版本。开发者可以通过Apple Developer网站或者Mac App Store下载最新版本的Xcode。此外，为了优化开发过程，开发者可能还会安装iOS SDK，它提供了API文档、示例代码以及必要的工具来构建和测试iOS应用。 为了支持不同版本的iOS，Apple在Xcode中预装了多个开发者磁盘映像。当Xcode未能找到匹配的设备支持映像时，意味着开发者将无法在该iOS版本的设备上进行调试。此时，开发者可能需要从旧版本的Xcode安装包中提取丢失的磁盘映像，或者调整Xcode设置，通过命令行工具手动下载和安装对应版本的磁盘映像。 由于压缩包文件的文件名称列表中包含14.5、14.4、14.3，可以推断这些文件可能包含了这些iOS版本的开发者磁盘映像。开发者在遇到类似问题时，可尝试将这些映像文件放置到Xcode支持文件夹中对应的子目录下。同时，需要注意的是，开发者在处理磁盘映像时，应当遵循Apple官方指导，避免使用非官方途径获取和安装磁盘映像，因为这可能导致开发过程中的不稳定性和安全风险。 解决开发者磁盘映像缺失的问题，不仅可以恢复调试功能，还能确保应用的兼容性和稳定性测试。这是开发者在iOS应用开发过程中需要格外关注的一个环节，确保他们的应用能够在目标用户群体的设备上正常运行，提供良好的用户体验。

标题中的“使用SDL2框架显示FPS的例子”表明这是一个利用SDL2库来开发的游戏或图形应用程序，其中包含了帧率（FPS）的实时显示功能。SDL2是Simple DirectMedia Layer的第二版，是一个跨平台的开发库，主要用于处理底层的多媒体元素，如图像、音频和输入设备。在游戏开发中，了解如何显示FPS对于调试和性能优化至关重要，因为它可以帮助开发者监控程序的运行效率。 描述进一步指出，这个项目已经成功地在Visual Studio 2022环境下编译通过，这意味着它兼容最新的Microsoft开发工具。同时，项目还使用了SDL2的几个扩展库：SDL2_image、SDL2_mixer和SDL2_ttf。这些扩展库分别提供了图像加载、音频混音和TrueType字体的支持，极大地丰富了SDL2的功能。 - SDL2_image：这个库使得开发者能够加载和渲染各种图像格式，如JPEG、PNG、BMP等，这对于游戏中的背景、角色和UI元素的显示至关重要。 - SDL2_mixer：提供音频混合和音乐播放功能，支持多种音频格式，如MIDI、WAV、MOD等。这对于游戏的音效和背景音乐非常重要，可以创建丰富的音频体验。 - SDL2_ttf：用于渲染TrueType字体，允许开发者在游戏中添加文本元素，如得分、提示信息或者菜单界面，且可以调整字体样式和大小。 在压缩包中，我们看到有三个文件：game.exe是编译后的可执行文件，用户可以直接运行体验游戏或程序；game.sln是Visual Studio的解决方案文件，包含了项目的配置信息和所有源代码的组织结构，开发者可以通过它在VS2022中打开并编辑项目；game可能是项目源代码的主入口文件或者其他源代码文件，具体作用需要查看其内容才能确定。 学习这个例子，开发者可以深入理解如何在SDL2环境中集成这些扩展库，以及如何实现FPS的实时显示。这对于初学者来说是一个很好的实践项目，有助于提升游戏开发技能，同时也适用于有经验的开发者进行性能测试和优化。通过阅读和分析源代码，你可以了解到如何使用SDL2及其扩展库来创建一个完整的多媒体应用程序，并了解如何在不同的平台上进行编译和部署。

wordpress的插件机制十分强大，我们在使用WordPress写文章的时候，免不了会转贴一些精彩的文章到自己的博客以便于分享、收藏。然而，当需要转贴的文章中含有大量图片时，为了防止原文图片链接失效，通常需要将图片另存到本地电脑中，再一张一张的上传到自己的博客空间中，既费时，又费力。那么，有没有什么好的方法可以直接将文章中的图片下载并保存到自己的博客空间中呢?呵呵，懒人有懒招Auto_Save_Image整合懒人的口味，他可以自动保存远程图片到自己博客空间。下面，就为大家介绍一下Auto_Save_Image的主要功能及使用方法。 一、Auto_Save_Image的主要功能 1、自动保存远程图片到自己博客; 2、为远程图片添加文字或图片水印; 3、自动去除非本站链接; 4、可以检查文章标题是否重复。 二、Auto_Save_Image的安装与使用 1、插件的安装：下载插件解压后，上传到/wp-content/plugins/目录中。 2、插件的配置：登陆控制面板—设置—auto-save-image，如下图。 3、插件的使用：启用插件后，添加新文章时，在文章标题下方有“自动保存远程图片”和“自动去除非本站链接”两个选项，按需选择即可。 三、Auto_Save_Image使用注意事项 设置默认的远程图片保存目录auto_save_image为可写状态(属性为777)。

Faststone Image Viewer 注册机

scikit_image-0.21.0-cp38-cp38-win_amd64.whl由于从下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应python3.7版本为轮子文件，可通过pip安装

高光谱图像数据集是包含高光谱图像信息的集合，这些图像数据集广泛应用于遥感、农业、地质勘探、环境监测等多个领域。高光谱成像技术是一种可以获取物体反射或发射光谱信息的高分辨率光谱成像技术。它能够捕捉到从可见光到近红外或短波红外波段范围内成百上千的连续窄波段图像，每个波段对应于光谱的一个特定波长。与传统的多光谱图像相比，高光谱图像具有更高的光谱分辨率，因此能够提供更为丰富和详细的物体表面或内部的材料组成信息。 高光谱图像数据集的建立通常需要经过复杂的采集和预处理过程，包括从成像系统获取原始图像数据、校正图像数据中的畸变、对图像进行大气校正、去除噪声、进行光谱重采样等步骤。这些数据集通常包含了丰富的地面真实信息，是进行图像分析、分类、目标识别和提取等研究的重要基础资源。研究人员可以通过分析这些数据集中的光谱特征，结合地物光谱库进行比较，识别出图像中的不同地物类型，如植被、水体、土壤、建筑物等。 在处理高光谱图像数据集时，常用的算法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、最小噪声分离（MNF）、支持向量机（SVM）、随机森林等。这些算法旨在降低数据的维度，提取有效的特征，实现对图像的有效分类和识别。同时，随着机器学习和深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理方法也被广泛应用于高光谱图像的特征提取和目标检测中。 高光谱图像数据集的典型应用场景包括农作物的种植监测、资源勘探、土地利用分类、环境影响评估等。例如，在农业领域，高光谱图像能够通过分析作物的反射光谱来评估作物的健康状况和养分含量，辅助农民进行精准农业管理。在资源勘探中，通过高光谱图像可以探测地下矿藏的分布情况。在环境监测中，可以用于监测污染物的扩散情况和生态系统的健康状况。 为了提高高光谱图像数据集的质量和应用价值，研究者还在不断探索如何将高光谱成像技术与其他传感器技术结合起来，例如与激光雷达（LiDAR）技术的融合，可以提供更为准确的地物三维信息。同时，随着空间分辨率和光谱分辨率的不断提高，高光谱图像数据集也在变得越来越大，这对数据存储、传输和处理技术提出了更高的要求。 高光谱图像数据集的研究和应用不仅推动了遥感科学的发展，也为地球科学、农业科学、环境科学、材料科学等众多学科提供了强大的数据支持和分析工具。随着技术的进步，高光谱图像数据集的采集和应用将会更加广泛和深入，其在科学研究和实际应用中的重要性也将不断增长。

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