28個SpringBoot項目中常用注解，日常開發、求職面試不再懵圈
前言在使用SpringBoot開發中或者在求職面試中都會使用到很多注解或者問到注解相關的知識。本文主要對一些常用的注解進行了總結，同時也會舉出具體例子，供大家學習和參考。注解
隨著數字媒體技術的快速發展，人們在日常生活中越來越多地依賴于數字內容，尤其是視頻內容。視頻分享平臺的興起使得用戶可以輕松地上傳、傳播和分享視頻內容。然而，這也帶來了一系列的版權侵權問題。許多用戶在未經授權的情況下轉載他人的視頻內容，嚴重侵犯了內容制作者的版權。
為了解決視頻版權問題，提出了視頻水印技術。視頻水印是一種不可見或幾乎不可見的信息，可以嵌入到視頻中，并且不會影響觀看體驗。這些水印可以包含視頻的版權信息、來源信息等，以證明視頻的真實性和版權歸屬。通過視頻水印技術，版權所有者可以追溯視頻的傳播路徑，從而保護其知識產權。
視頻水印溯源技術作為一種有效的版權保護和來源追溯手段，具有重要的應用價值。它不僅可以幫助版權所有者維護自己的合法權益，還可以為數字媒體行業提供更加安全可信的環境。主要體現在以下幾方面：
視頻水印溯源技術可以有效保護視頻內容的版權。通過在視頻中嵌入不可見的水印信息，版權所有者可以對其內容進行認證，并在侵權行為發生時提供確鑿的證據。這將有效遏制盜版和侵權行為，維護內容創作者的權益。
對于互聯網上的大量視頻內容，很難追溯其真實的來源。視頻水印溯源技術可以在視頻中嵌入來源信息，通過對水印進行解析和追蹤，可以準確確定視頻的原始來源。這對于打擊虛假信息、網絡謠言以及追蹤犯罪行為具有重要意義。
通過視頻水印溯源技術，用戶可以更加可靠地認證視頻的真實性和完整性。在信息爆炸的時代，虛假和篡改的視頻內容層出不窮。通過水印溯源技術，用戶可以更好地判斷視頻的可信度，減少被虛假信息欺騙的風險。
視頻水印溯源技術的核心原理是在視頻中嵌入不可見的水印信息，并通過水印解析和追蹤算法對其進行分析和識別。下面介紹幾種常見的視頻水印溯源技術方法：
(1)基于LSB的水印算法
空間域上，經典的 LSB（ Least Significant Bits）,支持的水印信息量大，對原圖影響小。最簡單和有代表性的方案就是用秘密信息代替圖像的最低有效位(LSB)或者多個位平面的所有比特的算法。 LSB隱寫原理源于圖片中的像素一般是由三種顏色組成，即三原色(紅綠藍)，由這三種原色可以組成其他各種顏色，在bmp圖片的存儲中,每個顏色占有8bit,即有256種顏色，一共包含256的三次方顏色，即16777216中顏色，人類的眼睛可以區分約1000萬種不同的顏色，剩下無法區分的顏色就有6777216，當我們把其中一些信息改變，圖片只發生位變化（取最低位，權值最?。?，人是覺察不到這種變化的，當時里面的信息卻發生了變化，這樣就實現了數字隱寫功能。下圖1的十個方塊，藍色分量的像素值依次由246遞增至255，相鄰的兩個方塊相當于修改了LSB數據。修改LSB數據較難被肉眼分辨。但是抗干擾能力比較差，不能抵抗圖像的裁剪、縮放和jpg壓縮。
圖1 修改后的LSB數據
基于頻域的隱形水印是一種常見的隱形水印算法，在頻域嵌入水印有方面的優勢：
接下來將介紹幾種經典的頻域數字水印添加方法：
(1)基于傅里葉變換的水印算法
一張RGB色彩的圖像，可以看作是
的矩陣，該圖像的時域可以表示成
，經過離散傅立葉變換即可得到頻域
。將水印和原圖的時域表示為f1,f2，為了讓水印的信息能在頻域上盡量平均分布，引入隨機變換
來對時域的水印進行變換，即：
同時對原圖進行二維離散傅立葉變換：
引入能量系數α對水印和原圖頻域合成：
通過逆變換得到時域上加了隱形水印的圖像：
下圖2是將傅里葉變換的水印算法應用于視頻領域的具體流程：
圖2 傅里葉變換的水印嵌入算法
將視頻幀在頻域上完成信息疊加，通過傅里葉變換，在實部和虛部完成文字圖像疊加，再通過逆變換顯示視頻幀。
若提取出水印，則可以對添加隱形水印的圖像進行傅立葉變換：
最后將得到的結果F減去原圖頻域并且做隨機變換的逆變換就得到了水印的時域表示：
圖3 傅里葉變換的水印提取算法
對視頻幀提取水印的方法如圖3，先對視頻幀截圖，對截圖再進行一次傅里葉變換，得到頻域數據，對頻域幅度，即能量進行顯示，得出頻域幅度圖，就會顯示之前疊加的文字。
(2)基于DCT域的水印技術
離散余弦變換（Discrete Cosine Transform）屬于正交變換圖像編碼方法中的一種。離散余弦變量對于一副圖像，其大部分可視化信息都集中在少數的變換系數上。因此，離散余弦變量是數據壓縮常用的一個變換編碼方法，它能將高相關數據能量集中，使得它非常適用于圖像壓縮。
在傅立葉變換過程中，如果被展開的函數是實偶函數，那么其傅立葉變換中只包含余弦項，基于傅立葉變換的這一特點，人們提出了離散余弦變換。DCT變換先將圖像函數變換成偶函數形式，再對其進行二維離散傅立葉變換，因此DCT變換可以看成是一種簡化的傅立葉變換。其二維離散余弦變換定義如下式：
其中，
二維離散余弦反變換定義式：
其中，
基于DCT域的圖像數字水印技術的常見流程如圖4所示，圖像經過DCT變換后，把水印數據加到選好的頻域系數上，再利用IDCT還原圖像，從而完成水印的嵌入。
圖4 基于DCT的水印嵌入算法
(3)基于小波變換的水印技術
小波變換是一種窗口面積固定但其形狀可變的時頻局部化分析方法即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率,在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率,這正符合低頻信號變化緩慢而高頻信號變化迅速的特點所以被稱為數學顯微鏡。
人類視覺系統也和小波分解一樣,將圖像信息分成不同的部分,并且各個部分通過不同的通道進入視覺皮層,所分解的各個部分分別具有以下特性：（1）反映了圖像的空間位置信息，(2)反映了圖像的空間頻率信息(3)反映了圖像的方向信息水平、垂直、對角。因此在小波域選擇適當的水印嵌入位置和嵌入強度是非常重要的。
下圖5是將基于小波變換的水印算法應用于音視頻領域的具體流程：
圖5 基于小波變換的水印嵌入算法
水印提取的過程：
圖6 基于小波變換的水印提取算法
將帶有水印的視頻幀截圖進行二級小波分解，獲取低頻區域，依據嵌入的邏輯進行反計算提取水印，之后將提取的信息進行Arnold反置亂，從而得到水印圖像。
(4)基于機器學習的水印嵌入方法
為了進一步提升效果，一些研究者們也跟著流行的腳步，嘗試使用機器學習的方法實現隱形水印
圖7 RivaGAN網絡[1]
例如RivaGAN，其框架如圖7所示。Attention模塊根據原始圖像推導出目標數據的分布Attention Mask，Encoder模塊再利用這個數據將水印數據D嵌入視頻中。RivaGan在訓練過程中分別使用了一個Critic網絡評估畫面失真和一個Adversary網絡模擬主動攻擊，并且增加了人工設計的Noise網絡模擬常見的傳輸失真（包括縮放、裁剪、有損壓縮），以期同時在畫面失真和魯棒性方面得到較好的結果。
視頻水印溯源技術在多個領域具有廣泛的應用。以下是幾個主要的應用領域：
(1)數字版權保護
在數字媒體傳播過程中，視頻內容的版權保護一直是一個重要問題。視頻水印溯源技術可以為版權所有者提供有效的保護手段，防止未經授權的轉載和盜版行為。
(2)內容認證與可信度評估
視頻水印溯源技術可以用于內容認證和可信度評估。用戶可以通過水印信息來判斷視頻的真實性和完整性，避免受到虛假信息的誤導。
(3)犯罪偵查與網絡安全
視頻水印溯源技術在犯罪偵查和網絡安全方面也具有重要應用。通過追溯視頻的來源，可以幫助調查人員追蹤犯罪嫌疑人、打擊網絡謠言等。
視頻水印溯源技術作為一種有效的解決方案，可以幫助保護內容安全和版權歸屬，以及追蹤視頻來源。通過不同的技術原理和方法，可以嵌入和提取不同類型的水印信息。實際應用案例表明，視頻水印溯源技術在版權保護、內容認證和來源追蹤方面具有廣泛的應用前景。
隨著技術的不斷發展，視頻水印溯源技術將進一步完善和應用于更多領域。然而，同時也需要關注隱私保護和濫用風險等問題。在未來，通過視頻水印溯源技術的不斷創新和應用，可以為數字媒體領域帶來更安全、可信的環境。
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