[用C语言编写一个对称加密算法对字符串加密]其实关键点就两个， 1、 如何进行对称位交换 （看我代码中的 SYMM_SWAP 宏） 2、 加密时先 对称交换，然后与key异或， 解密时则先与key异或，然后对称交换。 对此代码有什么不懂，可以bai...+阅读

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（1）任意矩形区域内像素积分。由图像的积分图可方便快速地计算图像中任意矩形内所有像素灰度积分。如下图2.3所示，点1的积分图像ii1的值为（其中Sum为求和） ： ii1=Sum(A) 同理，点2、点3、点4的积分图像分别为： ii2=Sum(A)+Sum(B); ii3=Sum(A)+Sum(C); ii4=Sum(A)+Sum(B)+Sum(C)+Sum(D)； 矩形区域D内的所有像素灰度积分可由矩形端点的积分图像值得到： Sum(D)=ii1+ii4-(ii2+ii3)

(1)

(2) 特征值计算 矩形特征的特征值是两个不同的矩形区域像素和之差，由

（1）式可以计算任意矩形特征的特征值，下面以图2.1中特征原型A为例说明特征值的计算。 如图2.4 所示，该特征原型的特征值定义为： Sum(A)-Sum(B) 根据

（1）式则有：Sum(A)=ii4+ii1-(ii2+ii3); Sum(B)=ii6+ii3-(ii4+ii5)； 所以此类特征原型的特征值为： （ii4-ii3）-(ii2-ii1)+(ii4-ii3)-(ii6-ii5) 另示：运用积分图可以快速计算给定的矩形之所有象素值之和Sum(r)。假设r=(x,y,w,h)，那么此矩形内部所有元素之和等价于下面积分图中下面这个式子： Sum(r) = ii(x+w,y+h)+ii(x-1,y-1)-ii(x+w,y-1)-ii(x-1,y+h) 由此可见，矩形特征特征值计算只与此特征端点的积分图有关，而与图像坐标值无关。对于同一类型的矩形特征，不管特征的尺度和位置如何，特征值的计算所耗费的时间都是常量，而且都只是简单的加减运算。其它类型的特征值计算方法类似。

计算图像相似度的算法有哪些

SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息，因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏. 首先结构信息不应该受到照明的影响，因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息，即需要减掉图像的均值；其次结构信息不应该受到图像对比度的影响，因此计算结构信息时需要归一化图像的方差；最后我们就可以对图像求取结构信息了，通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数. 然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约，因此在计算图像质量好坏时，在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下，其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性： 2u(x)u(y) + C1 L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)为图像的均值 u(x)^2 + u(y)^2 + C1 2d(x)d(y) + C2 C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)为图像的方差 d(x)^2 + d(y)^2 + C2 d(x,y) + C3 S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差 d(x)d(y) + C3 而图像质量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a,b,c分别用来控制三个要素的重要性，为了计算方便可以均选择为1,C1,C2,C3为比较小的数值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1

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