CN116127483B - 动漫制作用图像素材自存储系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了动漫制作用图像素材自存储系统,涉及图像素材存储技术领域,解决了不对图像素材内部的部分私密素材进行加密处理,便很容易被外部不法人员进行窃取,从而造成私密素材丢失,从而造成一定的损失的技术问题,对加密素材的源数据进行提取,将所提取的源数据分割为若干组源数据流,再对不同的源数据流进行数字标记,再对不同的数字标记进行下标标识处理,根据下标标识处理的具体形式,对右下角的下标标识进行隐藏,并采用对应的隐藏替代标识Y进行替换,采用此种形式,对加密素材进行加密处理,便可充分提升加密素材的加密程度,使加密素材不会轻易的被外部人员窃取,提升加密素材的安全性。

Description

动漫制作用图像素材自存储系统
技术领域
本发明属于图像素材存储技术领域,具体是动漫制作用图像素材自存储系统。
背景技术
平面图像素材是相对于平面图像出现的一种素材,在现代平面图形处理中,一般都是多种处理手法结合的,会用到很多的图形和素材来完善,这些东西就统称为是平面图像素材。其中包括矢量素材、分层素材、设计图、PSD、壁纸、高清图片、花纹、PNG、字体等样式;
专利公开号为CN112163906A的发明公开了一种广告素材智能管理应用系统,包括广告素材上传模块、广告素材存储模块、广告素材搜集模块、广告素材分类模块、关键字提取模块、广告素材检索模块、广告素材展示模块、广告素材调用模块、广告设计模块、素材调用统计模块以及风险评估模块,广告设计人员可根据需要直接从系统中搜寻广告素材进行使用,整合设计广告作品,并且当广告设计人员调用多次被使用的素材时进行风险提示,当广告设计人员调用的广告素材组合已经多次出现时,进行风险提示,在方便广告设计人员工作的同时,还能够尽可能的规避相似设计的风险。
图像素材在进行自存储过程中,因系统本身的安全系数并不高,便很容易被外部不法人员进行入侵,若不对图像素材内部的部分私密素材进行加密处理,便很容易被外部不法人员进行窃取,从而造成私密素材丢失,从而造成一定的损失。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一;为此,本发明提出了动漫制作用图像素材自存储系统,用于解决不对图像素材内部的部分私密素材进行加密处理,便很容易被外部不法人员进行窃取,从而造成私密素材丢失,从而造成一定的损失的技术问题。
为实现上述目的,根据本发明的第一方面的实施例提出动漫制作用图像素材自存储系统,包括素材获取端、自存储管理中心以及素材输出端;
所述自存储管理中心包括素材分类单元、素材存储库、加密素材处理单元、适配处理单元、加密存储库以及整理单元;
所述素材获取端,用于将动漫制作过程中所需要的图像素材进行获取,并将所获取的图像素材传输至自存储管理中心内;
所述素材分类单元,对图像素材进行接收,并根据图像素材的特征属性,将不同的图像素材进行划分,使图像素材划分为四种不同的素材;
所述素材存储库包括四组存储分区,分别用于将属于不同类型的素材进行存储,四组存储分区包括动态素材分区、人物素材分区、配音素材分区以及其他分区;
所述加密素材处理单元,对加密素材进行加密处理,对加密素材所存储的源数据进行获取,再对所获取的源数据进行分割加密处理,并根据分割的方式生成对应的记忆逻辑端子,将分割后的多组源数据流以及对应的记忆逻辑端子进行捆绑生成捆绑数据包,并传输至适配处理单元内;
所述适配处理单元,根据捆绑数据包的具体容量,将不同的捆绑数据包分别传输至加密存储库的不同存储空间内;
所述加密存储库,存在三组存储空间,其中每组存储空间对不同容量大小的捆绑数据包进行存储,分别对应高容量捆绑数据包、中容量捆绑数据包以及低容量捆绑数据包。
优选的,所述素材分类单元对不同的图像素材进行划分的具体方式为:
查看素材内是否具备动态特征,对动态特征进行分析时,查看每一帧图像之间是否处于恒定不变状态,若属于,则不存储动态特征,若不属于,则具备动态特征,将对应的素材与动态特征标记进行捆绑,并传输至素材存储库内的动态素材分区内;
查看素材内是否具备人物特征,人物特征采用外部人像识别技术,对此类特征进行识别,并将存储人物特征的素材进行标记,捆绑传输至素材存储库内的人物素材分区内;
查看素材内是否具备配音特征,通过进行音频分析,查看此类素材是否具备配音特征,并将带有配音特征的素材进行标记,捆绑传输至素材存储库内的配音素材分区;
将不存在上述三组特征的素材,设定为其他素材,传输至素材存储库内的其他分区内进行存储;
将存在加密标记的素材直接传输至加密素材处理单元内,进行加密处理。
优选的,所述加密素材处理单元对加密素材进行加密处理的具体方式为:
将加密素材的源数据进行提取,并根据分割参值将源数据分割为若干组源数据流,其中分割参值的具体取值由操作人员自行拟定,根据分割顺序依次将若干组源数据流进行标记,采用数字排序标记i对若干组源数据流进行标记处理;
排序标记完毕后,对每组不同的数字排序标记i进行下标标识处理,其中下标标识处理的具体方式为:i-1ii+1,下标标识处理完毕后,进行下一步处理;
对数字排序标记i的标识i-1ii+1的右下角标识进行隐藏处理,采用隐藏替代标识Y进行替换,替换后的表现形式为i-1iY
生成属于隐藏替代标识Y的记忆逻辑端子,其中记忆逻辑端子的逻辑表现形式为:Y=X+2,其中X便是每组数字排序标记i的左下角标记;
将分割后的多组源数据流以及对应的记忆逻辑端子进行捆绑生成捆绑数据包,并传输至适配处理单元内。
优选的,所述适配处理单元将不同的捆绑数据包分别传输至加密存储库的不同存储空间的具体方式为:
获取捆绑数据包的具体容量,并将其标记为RL,再将捆绑数据包的具体容量RL与预设参数X1以及X2进行比对,其中X1<X2,且X1与X2的具体取值由操作人员自行拟定;
当RL<X1时,将对应的捆绑数据包传输至低容量捆绑数据包内进行存储;
当X1≤RL<X2时,将对应的捆绑数据包传输至中容量捆绑数据包内进行存储;
反之,将对应的捆绑数据包传输至高容量捆绑数据包内。
优选的,所述整理单元,根据提取信号,对不同的捆绑数据包进行提取,提取完毕后,再根据记忆逻辑端子内部的逻辑方式,将所隐藏的下标标识补齐,补齐后,根据对应的下标标识,将若干组不同的源数据流进行合并,得到原始的源数据,再根据源数据,得到对应的加密素材,其他素材的提取方式,直接从素材存储库内提取即可。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:预先将对应的动漫素材进行获取,并将所获取的动漫素材进行分区划分,使图像素材划分为不同的素材进行存储,合理分区,具体分类,便于后续操作人员对不同的素材进行查询,便于找到对应的素材;
再对加密素材的源数据进行提取,将所提取的源数据分割为若干组源数据流,再对不同的源数据流进行数字标记,再对不同的数字标记进行下标标识处理,根据下标标识处理的具体形式,对右下角的下标标识进行隐藏,并采用对应的隐藏替代标识Y进行替换,采用此种形式,对加密素材进行加密处理,便可充分提升加密素材的加密程度,使加密素材不会轻易的被外部人员窃取,提升加密素材的安全性。
附图说明
图1为本发明原理框架示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本申请提供了动漫制作用图像素材自存储系统,包括素材获取端、自存储管理中心以及素材输出端;
所述自存储管理中心包括素材分类单元、素材存储库、加密素材处理单元、适配处理单元、加密存储库以及整理单元;
所述素材获取端与自存储管理中心输入端电性连接,所述自存储管理中心与素材输出端电性连接;
所述素材分类单元与素材存储库之间双向连接,所述素材分类单元与加密素材处理单元输入端电性连接,所述加密素材处理单元与适配处理单元输入端电性连接,所述适配处理单元与加密存储库之间双向连接,所述适配处理单元与整理单元输入端电性连接;
所述素材获取端,用于将动漫制作过程中所需要的图像素材进行获取,并将所获取的图像素材传输至自存储管理中心内;
所述素材分类单元,对图像素材进行接收,并根据图像素材的特征属性,将不同的图像素材进行划分,使图像素材划分为四种不同的素材,其中进行划分的具体方式为:
查看素材内是否具备动态特征,对动态特征进行分析时,查看每一帧图像之间是否处于恒定不变状态,若属于,则不存储动态特征,若不属于,则具备动态特征,将对应的素材与动态特征标记进行捆绑,并传输至素材存储库内;
查看素材内是否具备人物特征,人物特征采用外部人像识别技术,对此类特征进行识别,并将存储人物特征的素材进行标记,捆绑传输至素材存储库内;
查看素材内是否具备配音特征,通过进行音频分析,查看此类素材是否具备配音特征,并将带有配音特征的素材进行标记,捆绑传输至素材存储库内;
将不存在上述三组特征的素材,设定为其他素材,传输至素材存储库内进行存储;
将存在加密标记的素材直接传输至加密素材处理单元内,进行加密处理。
所述素材存储库包括四组存储分区,分别用于将属于不同类型的素材进行存储,四组存储分区包括动态素材分区、人物素材分区、配音素材分区以及其他分区,其中动态素材分区对具备动态标记的素材进行存储,人物素材分区对具备人物特征的素材进行存储,配音素材分区对具备配音特征的素材进行存储,所述其他分区对其他素材进行存储;
所述加密素材处理单元,对加密素材进行加密处理,对加密素材所存储的源数据进行获取,再对所获取的源数据进行分割加密处理,并根据分割的方式生成对应的记忆逻辑端子,后续便可根据记忆逻辑端子将所分割的源数据流进行合并处理,得到原始的源数据,其中进行加密处理的具体方式为:
将加密素材的源数据进行提取,并根据分割参值将源数据分割为若干组源数据流,其中分割参值的具体取值由操作人员自行拟定,根据分割顺序依次将若干组源数据流进行标记,采用数字排序标记i对若干组源数据流进行标记处理;
排序标记完毕后,对每组不同的数字排序标记i进行下标标识处理,其中下标标识处理的具体方式为:i-1ii+1,其中i-1代表存在数字排序标记i的前一组源数据流的数字排序标记为i-1,其中i+1代表存储数字排序标记i的后一组源数据流的数字排序标记为i+1,下标标识处理完毕后,进行下一步处理;
对数字排序标记i的标识i-1ii+1的右下角标识进行隐藏处理,采用隐藏替代标识Y进行替换,替换后的表现形式为i-1iY
生成属于隐藏替代标识Y的记忆逻辑端子,其中记忆逻辑端子的逻辑表现形式为:Y=X+2,其中X便是每组数字排序标记i的左下角标记;
将分割后的多组源数据流以及对应的记忆逻辑端子进行捆绑生成捆绑数据包,并传输至适配处理单元内;
所述加密存储库,存在三组存储空间,其中每组存储空间对不同容量大小的捆绑数据包进行存储,分别对应高容量捆绑数据包、中容量捆绑数据包以及低容量捆绑数据包;
所述适配处理单元,根据捆绑数据包的具体容量,将不同的捆绑数据包分别传输至加密存储库的不同存储空间内,其中进行传输的具体方式为:
获取捆绑数据包的具体容量,并将其标记为RL,再将捆绑数据包的具体容量RL与预设参数X1以及X2进行比对,其中X1<X2,且X1与X2的具体取值由操作人员自行拟定;
当RL<X1时,将对应的捆绑数据包传输至低容量捆绑数据包内进行存储;
当X1≤RL<X2时,将对应的捆绑数据包传输至中容量捆绑数据包内进行存储;
反之,将对应的捆绑数据包传输至高容量捆绑数据包内。
所述整理单元,根据提取信号,对不同的捆绑数据包进行提取,提取完毕后,再根据记忆逻辑端子内部的逻辑方式,将所隐藏的下标标识补齐,补齐后,根据对应的下标标识,将若干组不同的源数据流进行合并,得到原始的源数据,再根据源数据,得到对应的加密素材,其他素材的提取方式,直接从素材存储库内提取即可。
上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算,公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式;公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
本发明的工作原理:预先将对应的动漫素材进行获取,并将所获取的动漫素材进行分区划分,使图像素材划分为不同的素材进行存储;
再对加密素材的源数据进行提取,将所提取的源数据分割为若干组源数据流,再对不同的源数据流进行数字标记,再对不同的数字标记进行下标标识处理,根据下标标识处理的具体形式,对右下角的下标标识进行隐藏,并采用对应的隐藏替代标识Y进行替换,采用此种形式,对加密素材进行加密处理,便可充分提升加密素材的加密程度,使加密素材不会轻易的被外部人员窃取,提升加密素材的安全性。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (3)

1.动漫制作用图像素材自存储系统,其特征在于,包括素材获取端、自存储管理中心以及素材输出端,所述素材获取端与自存储管理中心输入端电性连接,所述自存储管理中心与素材输出端电性连接;
所述自存储管理中心包括素材分类单元、素材存储库、加密素材处理单元、适配处理单元、加密存储库以及整理单元,所述素材分类单元与素材存储库之间双向连接,所述素材分类单元与加密素材处理单元输入端电性连接,所述加密素材处理单元与适配处理单元输入端电性连接,所述适配处理单元与加密存储库之间双向连接,所述适配处理单元与整理单元输入端电性连接;
所述素材获取端,用于将动漫制作过程中所需要的图像素材进行获取,并将所获取的图像素材传输至自存储管理中心内;
所述素材分类单元,对图像素材进行接收,并根据图像素材的特征属性,将不同的图像素材进行划分,使图像素材划分为四种不同的素材;
所述素材存储库包括四组存储分区,分别用于将属于不同类型的素材进行存储,四组存储分区包括动态素材分区、人物素材分区、配音素材分区以及其他分区;
所述加密素材处理单元,对加密素材进行加密处理,对加密素材所存储的源数据进行获取,再对所获取的源数据进行分割加密处理,并根据分割的方式生成对应的记忆逻辑端子,将分割后的多组源数据流以及对应的记忆逻辑端子进行捆绑生成捆绑数据包,并传输至适配处理单元内,具体方式为:
将加密素材的源数据进行提取,并根据分割参值将源数据分割为若干组源数据流,其中分割参值的具体取值由操作人员自行拟定,根据分割顺序依次将若干组源数据流进行标记,采用数字排序标记i对若干组源数据流进行标记处理;
排序标记完毕后,对每组不同的数字排序标记i进行下标标识处理,其中下标标识处理的具体方式为:i-1ii+1,下标标识处理完毕后,进行下一步处理;
对数字排序标记i的标识i-1ii+1的右下角标识进行隐藏处理,采用隐藏替代标识Y进行替换,替换后的表现形式为i-1iY
生成属于隐藏替代标识Y的记忆逻辑端子,其中记忆逻辑端子的逻辑表现形式为:Y=X+2,其中X便是每组数字排序标记i的左下角标记;
将分割后的多组源数据流以及对应的记忆逻辑端子进行捆绑生成捆绑数据包,并传输至适配处理单元内;
所述适配处理单元,根据捆绑数据包的具体容量,将不同的捆绑数据包分别传输至加密存储库的不同存储空间内;
所述加密存储库,存在三组存储空间,其中每组存储空间对不同容量大小的捆绑数据包进行存储,分别对应高容量捆绑数据包、中容量捆绑数据包以及低容量捆绑数据包;
所述整理单元,根据提取信号,对不同的捆绑数据包进行提取,提取完毕后,再根据记忆逻辑端子内部的逻辑方式,将所隐藏的下标标识补齐,补齐后,根据对应的下标标识,将若干组不同的源数据流进行合并,得到原始的源数据,再根据源数据,得到对应的加密素材,其他素材的提取方式,直接从素材存储库内提取即可。
2.根据权利要求1所述的动漫制作用图像素材自存储系统,其特征在于,所述素材分类单元对不同的图像素材进行划分的具体方式为:
查看素材内是否具备动态特征,对动态特征进行分析时,查看每一帧图像之间是否处于恒定不变状态,若处于,则不存储动态特征,若不处于,则具备动态特征,将对应的素材与动态特征标记进行捆绑,并传输至素材存储库内的动态素材分区内;
查看素材内是否具备人物特征,采用外部人像识别技术,对人物特征进行识别,并将具备人物特征的素材进行标记,捆绑传输至素材存储库内的人物素材分区内;
查看素材内是否具备配音特征,通过进行音频分析,查看素材是否具备配音特征,并将带有配音特征的素材进行标记,捆绑传输至素材存储库内的配音素材分区;
将不存在所述动态特征、所述人物特征和所述配音特征的素材,设定为其他素材,传输至素材存储库内的其他分区内进行存储;
将存在加密标记的素材直接传输至加密素材处理单元内,进行加密处理。
3.根据权利要求1所述的动漫制作用图像素材自存储系统,其特征在于,所述适配处理单元将不同的捆绑数据包分别传输至加密存储库的不同存储空间的具体方式为:
获取捆绑数据包的具体容量,并将其标记为RL,再将捆绑数据包的具体容量RL与预设参数X1以及X2进行比对,其中X1<X2,且X1与X2的具体取值由操作人员自行拟定;
当RL<X1时,将对应的捆绑数据包传输至低容量捆绑数据包内进行存储;
当X1≤RL<X2时,将对应的捆绑数据包传输至中容量捆绑数据包内进行存储;
反之,将对应的捆绑数据包传输至高容量捆绑数据包内。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020258695A1 (zh) * 2019-06-25 2020-12-30 苏州梦嘉信息技术有限公司 公用素材库建立系统及方法
CN114860679A (zh) * 2022-07-07 2022-08-05 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 基于一站式办公管理的数据共享系统
CN115204413A (zh) * 2022-07-19 2022-10-18 深圳市卓越经理人教育科技有限公司 基于人工智能的智能学习数据处理方法
CN115438359A (zh) * 2022-09-14 2022-12-06 山东科迅信息技术有限公司 项目申报用数据匹配共享系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020258695A1 (zh) * 2019-06-25 2020-12-30 苏州梦嘉信息技术有限公司 公用素材库建立系统及方法
CN114860679A (zh) * 2022-07-07 2022-08-05 清华大学苏州汽车研究院(吴江) 基于一站式办公管理的数据共享系统
CN115204413A (zh) * 2022-07-19 2022-10-18 深圳市卓越经理人教育科技有限公司 基于人工智能的智能学习数据处理方法
CN115438359A (zh) * 2022-09-14 2022-12-06 山东科迅信息技术有限公司 项目申报用数据匹配共享系统

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