private void blur_ItemClick(object sender, ItemClickEventArgs e)
{
try
{
var bitmap = pictureEdit1.Image as Bitmap;
if (bitmap == null) return;
var size = bitmap.Size;
using (var blinderDialog = new BlinderDialog(new Size(size.Width*3/4, size.Height*3/4)))
{
if (blinderDialog.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
var blinderSize = blinderDialog.BlinderSize;
using (var builder = new BlurBuilder(blinderSize))
pictureEdit1.Image = builder.Blur(bitmap);
}
}
catch (Exception exception)
{
XtraMessageBox.Show(exception.Message);
}
}
private const int BitsPerByte = 8; // Количество битов в байте
#endregion Fields
#region Methods
/// <summary>
/// Применение метода широкополосного сигнала
/// Внедрение данных в графический файл
/// </summary>
/// <param name="bbsOptions">Параметры алгоритма включая исходные данные</param>
/// <returns>Графический файл с внедрёнными данными</returns>
public static CvBitmap Pack(BbsOptions bbsOptions)
{
Debug.WriteLine(bbsOptions.ToString());
string key = bbsOptions.Key;
int expandSize = bbsOptions.ExpandSize;
int codeSize = bbsOptions.EccCodeSize;
int dataSize = bbsOptions.EccDataSize;
int alpha = bbsOptions.Alpha;
int betta = 0;
bool autoAlpha = bbsOptions.AutoAlpha;
bool autoResize = bbsOptions.AutoResize;
bool maximumGamma = bbsOptions.MaximumGamma;
int politicIndex = bbsOptions.PoliticIndex;
string politicText = bbsOptions.PoliticText;
int eccIndex = bbsOptions.EccIndex;
int mixerIndex = bbsOptions.MixerIndex;
int gammaIndex = bbsOptions.GammaIndex;
int archiverIndex = bbsOptions.ArchiverIndex;
int barcodeIndex = bbsOptions.BarcodeIndex;
int filterStep = bbsOptions.FilterStep;
CvBitmap sampleBitmap = bbsOptions.SampleBitmap;
Size minSize = sampleBitmap.Size;
CvBitmap barcodeBitmap = null;
try
{
using (var barcode = new Barcode(barcodeIndex)
{
ArchiverIndex = archiverIndex,
EccIndex = eccIndex,
MixerIndex = mixerIndex,
GammaIndex = gammaIndex,
ExpandSize = expandSize,
EccCodeSize = codeSize,
EccDataSize = dataSize,
MaximumGamma = maximumGamma,
Key = key,
})
{
// Формирование баркода с параметрами для используемых алгоритмов
barcodeBitmap = new CvBitmap(barcode.Encode());
Size barcodeSize = barcodeBitmap.Size;
minSize.Width = Math.Max(minSize.Width, 4*barcodeSize.Width);
minSize.Height = Math.Max(minSize.Height, 4*barcodeSize.Height);
}
}
catch (ArgumentNullException exception)
{
}
byte[] bytes = Encoding.Default.GetBytes(bbsOptions.RtfText);
Debug.WriteLine(string.Join("", bytes.Select(x => x.ToString("X02"))));
// В дополнение к самому методу широкополосного сигнала данные могут быть сжаты алгоритмом компрессии данных,
// добавлены коды исправления ошибок, последовательности бит могут размещаться в изображении не последовательно, а в
// соответствии с выбранным алгоритмом.
IStreamTransform[] streamTransforms =
{
new Archiver(archiverIndex), // Алгоритм сжатия данных
new Envelope(), // Добавление конверта
new Ecc(eccIndex, codeSize, dataSize) // Алгоритм коррекции ошибок
};
var input = new MemoryStream(bytes);
Debug.WriteLine("input {0}", input.Length);
foreach (IStreamTransform transform in streamTransforms)
{
using (MemoryStream prev = input)
transform.Forward(prev, input = new MemoryStream());
input.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
Debug.WriteLine("{0} {1}", transform, input.Length);
}
// для каждого бита сообщения нужно N байт носителя
long inputLength = input.Length; // Количество байт передаваемых данных
long requiredLength = inputLength*expandSize*BitsPerByte; // Требуемое число пикселей
Size sampleSize = sampleBitmap.Size;
long sampleLength = sampleBitmap.Length;
double ratio = Math.Sqrt(1+(double) requiredLength/sampleLength);
ratio = Math.Max(ratio, (double) minSize.Width/sampleSize.Width);
ratio = Math.Max(ratio, (double) minSize.Height/sampleSize.Height);
minSize.Width = (int) Math.Max(minSize.Width, Math.Ceiling(ratio*sampleSize.Width));
minSize.Height = (int) Math.Max(minSize.Height, Math.Ceiling(ratio*sampleSize.Height));
CvBitmap bitmap;
using (var stretchBuilder = new StretchBuilder(minSize))
bitmap = new CvBitmap(sampleBitmap, stretchBuilder, autoResize);
long length = bitmap.Length;
Size size = bitmap.Size;
if (requiredLength > length)
throw new Exception(
string.Format("Размер изображения недостаточен для сохранения данных {0}/{1}",
requiredLength, sampleLength));
if (minSize.Width > size.Width || minSize.Height > size.Height)
throw new Exception(
string.Format(
"Размер изображения недостаточен для сохранения данных {0}x{1}/{2}x{3}",
size.Width, size.Height, minSize.Width, minSize.Height));
// Внедрения в передаваемое изображение баркода с настроечными параметрами для используемых алгоритмов
if (barcodeBitmap != null) bitmap.DrawCopyright(barcodeBitmap);
using (IStreamTransform streamTransform = new Politic(politicIndex, politicText, expandSize, bitmap))
using (MemoryStream prev = input)
streamTransform.Forward(prev, input = new MemoryStream());
input.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
Debug.WriteLine("input {0}", input.Length);
using (var reader = new BinaryReader(input))
{
byte[] data = reader.ReadBytes((int) input.Length);
Debug.WriteLine(string.Join("", data.Select(x => x.ToString("X02"))));
var index = new int[length];
var colors = new byte[length];
var cw = new byte[length];
var gamma = new byte[maximumGamma
? ((length + BitsPerByte - 1)/BitsPerByte)
: ((expandSize + BitsPerByte - 1)/BitsPerByte)];
using (var builder = new Mixer(mixerIndex, key))
builder.GetInts(index);
using (var builder = new Gamma(gammaIndex, key))
builder.GetBytes(gamma);
bitmap.Select(index, colors);
if (autoAlpha)
{
using (var blurBuilder = new BlurBuilder(filterStep))
using (var median = new CvBitmap(bitmap, blurBuilder))
{
if (barcodeBitmap != null) median.DrawCopyright(barcodeBitmap);
var medianColors = new byte[length];
median.Select(index, medianColors);
double e1 = colors.Zip(medianColors,
(x, y) => (int) x - (int) y).Average(x => (double) x);
double e2 = colors.Zip(medianColors,
(x, y) => (int) x - (int) y).Average(x => (double) x*x);
alpha = (int) Math.Sqrt(e2 - e1*e1);
bbsOptions.Alpha = alpha;
// Вычисление оценки смещение яркости относительно средней яркости исходного изображения при прямом и дословном применении алгоритма
// Построение массивов, содержащих статистическую информацию о исходных данных и псевдослучайной последовательности
// То есть построение гистограмм исходных данных и псевдослучайной последовательности
var countData = new int[256];
var countGamma = new int[256];
foreach (byte ch in data) countData[ch]++;
foreach (byte ch in gamma) countGamma[ch]++;
// Построение массива, где каждый элемент содержит количество ненулевых бит в бинарном разложении индекса элемента
var count = new int[256];
count[0] = 0;
for (int k = 1; k < 256; k <<= 1)
for (int i = 0; i < k; i++)
count[k + i] = count[i] + 1;
// Использование псевдослучайной последовательности с характеристиками приближенными к равновероятной, для кодирования
// данных, позволяет сохранить среднюю яркость пикселей у исходного графического изображения и у изображения,
// содержащего внедрённые данные
// Однако при прямом и дословном применении алгоритма средняя яркость пикселей могла бы иметь смещение относительно средней яркости у исходного изображения
// Поэтому производим статистическую оценку такого смещения и вводим её в качестве компенсирующего слагаемого в алгоритм
// Вычисление количества единиц в исходных данных и псевдослучайной последовательности
double trueData = count.Zip(countData, (x, y) => (double) ((long) x*y)).Sum();
double trueGamma = count.Zip(countGamma, (x, y) => (double) ((long) x*y)).Sum();
// Вычисление количества нулей в исходных данных и псевдослучайной последовательности
double falseData = (long) data.Length*BitsPerByte - trueData;
double falseGamma = (long) gamma.Length*BitsPerByte - trueGamma;
// Вычисление оценки количества единиц и нулей при смешивании исходных данных и псевдослучайной последовательности
double trueCount = trueGamma*falseData + falseGamma*trueData;
double falseCount = trueGamma*trueData + falseGamma*falseData;
betta = (int) ((falseCount - trueCount)*alpha/(trueCount + falseCount));
bbsOptions.Alpha = alpha;
}
}
using (var bbSignals = new BbSignals(expandSize, maximumGamma))
bbSignals.Combine(colors, data, gamma, alpha, betta, cw);
bitmap.Replace(index, cw);
return bbsOptions.OutputBitmap = bitmap;
}
}
/// <summary>
/// Применение метода широкополосного сигнала
/// Извлечение данных из графического файла
/// </summary>
/// <param name="bbsOptions">Параметры алгоритма включая графический файл с внедрёнными данными</param>
/// <returns>Извлечённые данные</returns>
public static string Unpack(BbsOptions bbsOptions)
{
Debug.WriteLine(bbsOptions.ToString());
string key = bbsOptions.Key;
int expandSize = bbsOptions.ExpandSize;
int codeSize = bbsOptions.EccCodeSize;
int dataSize = bbsOptions.EccDataSize;
int filterStep = bbsOptions.FilterStep;
int eccIndex = bbsOptions.EccIndex;
int mixerIndex = bbsOptions.MixerIndex;
int gammaIndex = bbsOptions.GammaIndex;
int archiverIndex = bbsOptions.ArchiverIndex;
int alpha = bbsOptions.Alpha;
int betta = 0;
bool autoAlpha = bbsOptions.AutoAlpha;
bool maximumGamma = bbsOptions.MaximumGamma;
bool extractBarcode = bbsOptions.ExtractBarcode;
CvBitmap bitmap = bbsOptions.InputBitmap;
if (extractBarcode)
using (var barcode = new Barcode(bitmap.Bitmap))
{
// Извлечение параметров из внедрённого в изображение баркода
// и использование этих извлечённых параметров для используемых алгоритмов
barcode.Decode();
archiverIndex = barcode.ArchiverIndex;
eccIndex = barcode.EccIndex;
mixerIndex = barcode.MixerIndex;
gammaIndex = barcode.GammaIndex;
expandSize = barcode.ExpandSize;
codeSize = barcode.EccCodeSize;
dataSize = barcode.EccDataSize;
maximumGamma = barcode.MaximumGamma;
key = barcode.Key;
}
using (var builder = new BlurBuilder(filterStep))
bbsOptions.MedianBitmap = new CvBitmap(bitmap, builder);
CvBitmap median = bbsOptions.MedianBitmap;
long length = bitmap.Length;
var index = new int[length];
var colors = new byte[length];
var medianColors = new byte[length];
var data = new byte[length/expandSize/BitsPerByte];
using (var builder = new Mixer(mixerIndex, key))
builder.GetInts(index);
var gamma = new byte[maximumGamma
? ((length + BitsPerByte - 1)/BitsPerByte)
: ((expandSize + BitsPerByte - 1)/BitsPerByte)];
using (var builder = new Gamma(gammaIndex, key))
builder.GetBytes(gamma);
bitmap.Select(index, colors);
median.Select(index, medianColors);
if (autoAlpha)
{
double e1 = colors.Zip(medianColors,
(x, y) => (int) x - (int) y).Average(x => (double) x);
double e2 = colors.Zip(medianColors,
(x, y) => (int) x - (int) y).Average(x => (double) x*x);
betta = (int) e1;
alpha = (int) Math.Sqrt(e2 - e1*e1);
bbsOptions.Alpha = alpha;
}
using (var bbSignals = new BbSignals(expandSize, maximumGamma))
bbSignals.Extract(colors, medianColors, gamma, alpha, betta, data);
Debug.WriteLine(string.Join("", data.Select(x => x.ToString("X02"))));
// В дополнение к самому методу широкополосного сигнала данные могут быть сжаты алгоритмом компрессии данных,
// добавлены коды исправления ошибок, последовательности бит могут размещаться в изображении не последовательно, а в
// соответствии с выбранным алгоритмом.
IStreamTransform[] streamTransforms =
{
new Ecc(eccIndex, codeSize, dataSize), // Алгоритм коррекции ошибок
new Envelope(), // Извлечение из конверта
new Archiver(archiverIndex) // Алгоритм извлечения из сжатого архива
};
var input = new MemoryStream(data);
Debug.WriteLine("input {0}", input.Length);
foreach (IStreamTransform transform in streamTransforms)
{
using (MemoryStream prev = input)
transform.Backward(prev, input = new MemoryStream());
input.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
Debug.WriteLine("{0} {1}", transform, input.Length);
}
using (var reader = new BinaryReader(input))
{
byte[] bytes = reader.ReadBytes((int) input.Length);
Debug.WriteLine(string.Join("", bytes.Select(x => x.ToString("X02"))));
return bbsOptions.RtfText = Encoding.Default.GetString(bytes);
}
}