基于混沌系统的伪随机序列生成方法

给出了一种循环迭代结构的伪随机序列生成方法。选择函数根据LFSR的计算结果进行取值,确定当前迭代计算使用的混沌系统,通过迭代计算产生相应的混沌序列,然后将生成的混沌序列进行相应的数制转换,将得到的二进制值序列作为产生的伪随机序列输出,同时将其作为反馈值与LFSR的反馈值进行相应的运算,运算结果作为LFSR的最终反馈值,实现对LFSR生成序列的随机扰动。通过实验对生成的伪随机序列进行了分析,结果表明,产生的序列具有良好的随机性和安全性。     

广义混沌二值序列生成方法

为了得到具有良好随机性和初值敏感性的二值序列，在已有的混沌系统的基础上，利用Bernstein函数，给出了一种基于插值方法构造的广义混沌序列产生方法。实验结果表明，生成的广义混沌序列具有很好的伪随机特性。通过对一维和二维广义混沌序列的非线性离散化处理，有效提高了离散化过程的安全性。给出了生成的二值序列在图像加密算法中的应用，该算法对图像加密效果良好。     

基于混沌序列的彩色图像量子加密方案

论文提出了一种基于混沌序列的量子图像加密方案.首先,将经典图像转换为FRQI量子图像,然后,采用三种混沌序列和受控旋转门使每个颜色比特随机旋转,完成位置置乱和灰度值置乱,进而得到加密后的图像.解密时首先根据秘钥生成混沌序列并对混沌序列取反,然后使每个颜色比特按照混沌序列指定的角度旋转即可.该方法加密后的直方图呈均匀分布,且秘钥空间大,抗攻击能力强.经典计算机上的仿真结果表明该方法有较好的安全性.     

基于改进Logistic映射的混沌图像加密算法

经典Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。对Logistic映射进行改进并将其应用于图像加密中,设计一种置乱与扩散同时操作的图像加密算法。对经典Logistic映射增加模运算并对其所生成序列进行二进制比特重排,利用改进Logistic映射生成具有更好混沌特性的伪随机序列并用于加密系统的置乱和扩散阶段。将所生成的伪随机矩阵与明文图像矩阵进行异或操作以实现明文图像预加密。在此基础上,采取置乱与扩散同时操作的策略以置乱和扩散预加密后的图像从而得到密文图像。安全性分析及实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性,可以抵抗暴力攻击、差分攻击等常见攻击。     

可重叠矩形多值图像表示及其上的几何矩生成

为了支持快速的多值图像运算,提出了一种无损多值图像表示方法,称为可重叠矩形多值图像表示(Over-lapping Rectangle Multi-valued Image Relpresentation,ORMIR).CIRM采用递归方式将一幅多值图像分割为具有不同基础颜色的可重叠矩形,并使用孩子兄弟树来组织这些矩形,通过弱化二值图像块表示中同一矩形所覆盖的所有像素必须具有相同颜色的约束,ORMIR能够使用较少的矩形无损地表示一幅多值图像,因而基于ORMIR的多值图像运算能够被快速实现.基于ORMIR,提出了一个多值图像几何矩生成算法,该算法首先生成多个仅包含一个矩形区域的二值图像的几何矩,然后将这些几何矩加权求和得到原始多值图像的几何矩.试验结果表明,基于ORMIR的几何矩生成算法能够以每秒50帧以上的速度计算8比特位深的512×512的灰度图像直到3 3阶的几何矩,从而满足实时应用的需要.     

基于分形方法的机载雷达云仿真

为了提高军事仿真训练的逼真程度,根据云的特性以及机载气象雷达上云的成像,提出了一种虚拟云的建模方法,应用分形技术中一种改进的逐次随机增加法进行云数据建模,并且选择适当的控制源曲面,在此控制源曲面基础上与分形生成的曲面进行加权融合,生成具有预定形状的云数据模型。最后将此数据模型按照一定的生成法则在相应点映射成颜色值,建立高度和颜色值的对应关系,可实现机载气象雷达屏幕云的成像仿真。     

一种伪随机性较好的二值混沌序列生成算法

利用Logistic混沌系统生成混沌序列,给出一种二值序列的生成方法,然后对其性能进行了分析,并和其他方法进行了比较。实验表明这种方法生成的二值序列具有很好的伪随机性以及相关性。把这种方法产生的二值序列用在图像加密中,得到了较好的结果。     

基于四维混沌系统生成二值序列的方法及其加密应用

利用四维混沌系统生成混沌序列,给出一种二值序列的生成方法,然后对其性能进行了分析,并和其他方法进行了比较。实验表明这种方法生成的二值序列具有很好的伪随机性以及相关性。把这种方法产生的二值序列用在图像加密中,得到了较好的结果。     

基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密算法

为了有效改善传输速率并降低带宽负担, 提出一种基于压缩感知和超混沌系统的多图像加密方案. 首先将多幅原始图像拼接成新的明文图像, 并将部分明文信息与随机正整数结合产生混沌系统初始值, 利用超混沌系统产生的伪随机序列生成加密过程所需的测量矩阵、置乱序列及扩散序列. 其次通过离散小波变换、阈值处理以及并行测量对明文图像进行压缩处理, 有效减少运算数据量, 大大加快运行速率. 最后通过无重复置乱操作和双向加模扩散得到最终的密文图像. 经多个层面的仿真模拟实验, 验证了所提算法能有效抵御剪切攻击, 且具有比较高的安全性.     

一种基于点集拓扑分形变幻的云计算登录认证方法

考虑到云服务登录安全性及便捷性的需求,针对单点登录认证模式,提出云计算的统一登录认证方法,并采用点集拓扑分形变幻方法生成随机密钥,提高登录认证的安全等级。首先对云计算登录认证系统结构进行分析,然后以网络公共数据库中的指纹图像为例,进行分形变幻环运算,生成伪随机序列,再将这些序列加密并通过UDP发送给服务器端进行认证,最后进行实例仿真。     

一种多传感器图像的彩色融合系统

针对像素及多传感器图像的融合问题,设计了一种多传感器图像的彩色融合系统。该系统首先采用Laplacian金字塔变换算法得到灰度融合图像,然后产生共有图像、差异图像和细节增强图像,最后将灰度融合图像、细节增强图像,分别送入RGB通道得到彩色融合图像。实验结果表明,本系统可以有效地对多传感器图像进行彩色融合。根据熵和颜色丰富度两个客观评价指标,本系统的彩色融合图像更清晰,更容易识别目标,包含更多的细节信息,图像信息也更加丰富。     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

Color image segmentation using parallel OptiMUSIG activation function

Segmentation of the different feature based data in a dataset is a challenging proposition in the image processing community. There exist different techniques to solve this problem satisfactorily. A color image is an example of three-dimensional dataset and it consists of a collection of three primary color intensity features. In this article, we focus on the segmentation of true color test images, based on all possible combination of color intensity features. A multilevel sigmoidal (MUSIG) activation function that is applied in the self-organizing neural network architecture is quite efficient enough to segment multilevel gray level intensity images. The function uses equal and fixed class responses, ignoring the heterogeneity of image information content. The optimized version of MUSIG (OptiMUSIG) activation function for the self-organizing neural network architecture can be generated with the optimized class responses from the image content and can be used to effectively segment multilevel gray level intensity images as well.     

一种改进的彩色图像分割算法

文中算法对传统的基于最大隶属度的彩色图像分割算法进行了改进。传统的基于最大隶属度原则的分割方法根据彩色直方图中的色彩矢量来确定目标和背景色模糊集,而绘制彩色直方图时比较繁琐。为了克服这一缺点,先绘制彩色图像对应的灰度直方图。对应于每一个灰度级,取属于该灰度级的像素中的一个像素的颜色来代表这一灰度级所对应的颜色,并保存其R、G、B值。据此建立一组色彩模糊集。计算图像中的所有色彩在各个模糊集中的隶属度,并基于最大隶属度原则确定色彩的归属。建立一种基于最大隶属度原则的神经网络,实现对彩色图像快速有效的分割。通过灰度直方图判断目标和背景色时的误差很小,并不影响判断。在建立色彩模糊集和计算隶属度实现色彩分类的时候都是根据像素色彩的R、G、B值来实现的,因而没有颜色损失。实验结果证明,该算法对原有的基于最大隶属度原则的彩色图像分割方法进行了改进,速度快,效果好。     

基于云模型的多粒度彩色图像分割

图像信息中存在的不确定性问题会影响图像的分割效果.为此,提出一种基于粒计算和云模型的彩色图像分割算法.研究多粒度认知模型,在HSV颜色空间中利用云模型构建彩色图像的信息粒,进行多粒度、多层次的云粒合成,实现彩色图像分割.实验结果表明,与PCNN算法和K均值算法相比,该算法的分割效果较好.     

Detail preserving reproduction of color images for monochromats and dichromats

In spite of the ever-increasing prevalence of low-cost, color printing devices, gray-scale printers remain in widespread use. Authors producing documents with color images for any venue must account for the possibility that the color images might be reduced to gray scale before they are viewed. Because conversion to gray scale reduces the number of color dimensions, some loss of visual information is generally unavoidable. Ideally, we can restrict this loss to features that vary minimally within the color image. Nevertheless, with standard procedures in widespread use, this objective is not often achieved, and important image detail is often lost. Consequently, algorithms that convert color images to gray scale in a way that preserves information remain important. Human observers with color-deficient vision may experience the same problem, in that they may perceive distinct colors to be indistinguishable and thus lose image detail. The same strategy that is used in converting color images to gray scale provides a method for recoloring the images to deliver increased information content to such observers.     

DR图像缺陷检测的彩色合成方法

数字式X射线(DR)图像难以用一幅灰度图像同时显现不同壁厚部件的缺陷。为此,提出用一幅合成彩色图像显现缺陷的方法。对DR系统扫描铸件得到的浮点型数据,采用分段灰度拉伸的方法转换为3幅灰度BMP图像,其中,不同灰度段的图像含有被测铸件不同壁厚部件的缺陷,再将这3幅灰度图像合成为一幅彩色BMP图像。对其应用彩色C-V(Chan-Vese)模型分割缺陷,实验结果证明,该彩色合成方法能较好地分割出被测铸件不同壁厚部件的缺陷。     

一种基于灰度共生矩阵的云图检索方法

卫星云图检索可帮助气象预报人员快速定位历史相似天气．根据云图纹理特征区分度较大的特点提出一种采用纹理特征对卫星云图进行相似性检索的方法。针时找到一个普遍适用的纹理特征非常困难的问题．提出一种根据特征值的方差分布情况从大量备选特征中快速找出适合某类图像检索所需的纹理特征值的方法,并以灰度共生矩阵的特征值提取为例．对卫星云图进行相似性检索。检索流程为：首先对云图进行云地分离的预处理．然后从云图的灰度共生矩阵中提取有效的检索特征生成特征值．并与历史云图库对应的特征库进行相似距离计算．最后根据距离的排序顺序输出最终的检索结果。实验表明．该方法能有效地从历史云图库中检索出具有相似视觉特征的云图．说明该方法可以用于卫星云图的相似性检索。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合

针对多波段SAR图像融合问题, 提出了一种基于contourlet变换的伪彩色图像融合方法. 该方法首先利用contourlet变换多尺度, 多方向以及各向异性的良好特性对不同波段SAR图像进行多尺度分解, 采用边缘信息量测因子策略融合方向高频子带, 加权平均策略融合低通子带. 然后对灰度融合图像利用混合高频提升滤波方法得到RGB彩色空间的三个颜色通道, 并在RGB空间量化显示,把人眼难以分辨的灰度信息转化为可分辨的色彩, 保持SAR图像的空间分辨率的同时增强了光谱分辨率. 采用Ku和L波段SAR图像进行融合实验, 并用客观评价因子对融合质量进行评价, 结果验证了该方法的有效性.     

梯度矢量扩散控制实现边缘保持的彩色图像去噪

目的 在图像的获取过程中,由于受到噪声等因素影响,可能导致图像质量下降,给后期处理带来困难,为此提出一种梯度矢量扩散控制实现边缘保持的彩色图像去噪方法。方法 首先分析了彩色图像因灰度化带来的信息损失,为了更好地利用彩色图像信息,构造了RGB空间下的梯度矢量计算方法。其次分析了噪声邻域梯度矢量与边缘邻域梯度矢量间区域性结构差异,并指出现有扩散方程的不足,给出一种控制扩散矩阵的获取方法。最后通过推导矢量图像的边缘函数,给出了RGB空间下的PM方程,分解该模型去除法向扩散,并结合控制扩散矩阵改进边缘停止函数,以此获得更好的矢量扩散控制。结果 实验结果表明,采用这种方法得到的处理结果有着较高的信噪比,验证了该方法的有效性。结论 本文方法能够在去噪的同时,较好地保持图像对比度与边缘信息,具备一定的实用性。