圖像匿名化
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
圖像匿名化的視頻教程
第四課 Matlab圖像直方圖均衡化
本課程適用于想學或想進行matlab做圖像處理的同學們，課程包含操作實現讀取圖片，將圖像直方圖均衡化并相應顯示，相應大家可以通過學習拓展到圖像分析的應用上，希望能長久的和大家一起學習進步。每一期視頻都會上傳相應的可運行的源碼附件。
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圖像匿名化的實例教程
例如，考慮一個匿名化圖像及其原始圖像對，經過圖像標注模型處理后，如果某個概念在匿名化圖像中的置信度值低于其在原始圖像中的置信度值，則對最終mAP分數的影響較小；而如果某個概念僅出現在匿名化圖像中，而未出現在其原始圖像中，則影響較大。
前5和前50個概念的結果如表2所示。
表2：用mAP測量圖像概念一致性（越高越好）
四、總結
本文探討了如何通過深度自然匿名化（DNAT）技術提升匿名化數據的價值，打破了傳統匿名化方法在合規性與數據質量之間的固有權衡。DNAT通過生成自然替換而非破壞像素信息，不僅有效保護了個人隱私，還最大限度地保留了數據的分析價值。
實驗表明，DNAT在圖像分割和內容一致性方面顯著優于傳統匿名化方法，能夠更好地支持后續的AI分析和應用。
展開 今天給大家分享一個很有意思的劃分網格工具：可以根據圖像進行非結構化劃分網格。
代碼來源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
若Github訪問速度較慢，也可以在公眾號后臺回復：圖像識別劃分網格，便可自動獲取壓縮包。
示例效果
先看看一些效果圖吧：
代碼介紹
主函數文件
用戶可通過調節結構體里面的參數進行圖像的拾取及單元尺寸的控制，需要注意有以下幾點：
在進行選擇圖像時，只能選擇黑、白兩種顏色的圖像，即黑色區域為劃分網格的區域；
圖像通過
imread函數進行讀取，支持
bmp、
png、
jpg格式；
h_min與
h_max分別控制單元的最小尺寸與最大尺寸；
h_growth表示單元尺寸的增長率，具體含義我解釋不清楚，反正，h_growth越大，網格越稀疏，h_growth越小，網格越密集；
scale與
simplify_tol也是控制網格局部加密的函數，會根據內外輪廓進行適當局部加密。
展開 h_untitled = getappdata(handles.figure_im2bw,'h_untitled');
axes(h_untitled.axes_dst);
img_src = getappdata(0,'img_src');
bw = im2bw(img_src,val);
imshow(bw);
以上語句通過從滑塊中提取的值確定二值化的閾值，最后使用imshow函數生成二值化處理后的圖像，并實時顯示在圖像框中。
上篇文章介紹了基于圖像進行混凝土細觀模型的幾何重構法，詳細步驟可查看下面的連接。
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構
https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726
本篇介紹二維混凝土細觀模型在ABAQUS中數字化重建技術的第二種方法——基于ABAQUS背景網格的圖像映射方法。混凝土圖像前處理部分與第一種方案一致，這里不多做贅述，將處理完成的混凝土圖像通過ABAQUS Image To Part 2D插件進行導入，導入時縮放比例參數（Scaling）設置為0.3，可將分辨率為500×500 px的圖像建立尺寸為150×150 mm的試件模型（0.3 = 150/500）。模型建立后采用EasyCDP Mortar&ITZ插件設置混凝土損傷塑性材料參數，本案例不考慮骨料的損傷破壞。
設置分析步、載荷后建立作業，并在提交作業前采用ABAQUS CDED插件設置混凝土開裂。
提交作業完成模擬分析。
展開 目的尋求基于ＣＴＡ斷層圖像重建直腸及周圍結構數字模型及三維可視化的方法。方法基于空氣灌腸造影及 ＣＴＡ血管造影技術，６４排螺旋ＣＴ對胸１２至股骨中上部分沿橫斷面在動脈期及靜脈期連續跟蹤掃描。Ｍｉｍｉｃｓ軟件基 于８５６層Ｄｉｃｏｍ ３．０標準ＣＴ連續斷層二維圖像，分別對直腸及周圍結構等各種組織進行三維重建。結果建立直腸及 周圍結構三維數字模型。結論薄層ＣＴ掃描技術和Ｄｉｃｏｍ ３．０標準的應用使數字模型的建立更為精確，空氣灌腸造 影及ＣＴＡ血管造影技術方便建立腸管及血管結構，Ｍｉｍｉｃｓ軟件基于ＣＴ掃描圖像建立人體各種結構更為方便，獲得數 字模型可為解剖教學、手術培訓提供醫療教學平臺
基于CTA斷層圖像直腸及周圍結構數字模型的重建及三維可視化研究.pdf
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上篇文章介紹了基于圖像進行混凝土細觀模型的幾何重構法，詳細步驟可查看下面的連接。
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構
https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726
本篇介紹二維混凝土細觀模型在ABAQUS
高度貼合人臉的自然輪廓，僅對車牌字符區域進行處理，最大限度地保留了背景環境的完整性，為分析和機器學習提供了高質量的基礎數據；
2、全身模糊 (Full body Blur)
一種擴展的全身匿名化技術，完整識別行人輪廓，進一步防止通過姿態、服裝、紋身等間接識別到具體個人，提供更全面的隱私保護，適合高敏感度場景如公共場所監控、校園測試等；
3、深度自然匿名化技術 (DNAT）
突破性的圖像匿名化技術
在數據驅動決策時代，企業面臨隱私合規與數據利用的雙重挑戰（如PIPL、GDPR等隱私規定要求）。如何在聚焦效率與合規平衡，助力汽車、零售等行業在保護敏感信息的同時，安全釋放視頻數據價值，破解數據處理的合規與業務增長難題？
本文為大家分享基于 AWS Kubernetes 的可擴展集群方案和基于 Docker Compose 的單機方案，助力企業平衡數據安全與業務需求。
一、現實問題
人工智能技術的爆發式增長
例如，考慮一個匿名化圖像及其原始圖像對，經過圖像標注模型處理后，如果某個概念在匿名化圖像中的置信度值低于其在原始圖像中的置信度值，則對最終mAP分數的影響較小；而如果某個概念僅出現在匿名化圖像中，而未出現在其原始圖像中，則影響較大。
前5和前50個概念的結果如表2所示。
<p>在科技迅速發展的時代，<strong>保護個人隱私</strong>的需求日益增長，<strong>有效匿名化技術</strong>的重要性不容忽視。無論是針對敏感的圖像、視頻，還是數據，在<strong>隱私保護與保持視覺完整性</strong>之間取得平衡至關重要。雖然模糊化一直是匿名化的常用選擇，但一種更復雜、更強大的方法——<strong>深度自然匿名化（DNAT）</strong>—
在上期數據隱私和匿名化系列文章中，我們主要分享了《中國個人信息保護法》（PIPL）和《歐盟通用數據保護條例》（GDPR）在涵蓋范圍、定義、敏感信息等方面的異同點，今天，我們將重點分析PIPL與GDPR在數據處理行為及其基礎合法性方面的異同，旨在幫助車企更準確地把握數據隱私保護法規的要求，有效應對相關挑戰，推動自動駕駛行業健康發展。
一、PIPL和GDPR的異同點
1、數據處理行為定義
今天給大家分享一個很有意思的劃分網格工具：可以根據圖像進行非結構化劃分網格。
代碼來源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab
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示例效果
先看看一些效果圖吧：
MATLAB GUI界面實現圖像二值化處理的實時顯示
參考彭軍大神的《一個實例搞定MATLAB界面編程》——matlab-gui界面編程入門教程
GUI界面是采用一個滑塊來調整彩色變黑白的程度。
界面主要包含兩個函數，一個主函數untitled，另外一個通過滑塊即時控制二值化的函數im2bw_args，在主函數中主要需要設置當點擊“打開”時的反應
讀取路徑下的圖片，這里面使用
目的尋求基于ＣＴＡ斷層圖像重建直腸及周圍結構數字模型及三維可視化的方法。方法基于空氣灌腸造影及 ＣＴＡ血管造影技術，６４排螺旋ＣＴ對胸１２至股骨中上部分沿橫斷面在動脈期及靜脈期連續跟蹤掃描。Ｍｉｍｉｃｓ軟件基 于８５６層Ｄｉｃｏｍ ３．０標準ＣＴ連續斷層二維圖像，分別對直腸及周圍結構等各種組織進行三維重建。結果建立直腸及 周圍結構三維數字模型。結論薄層ＣＴ掃描技術和Ｄｉｃｏｍ ３．０標準的應用使數字模型的建立更為精確
