一种基于混沌映射与S盒的Feistel结构图像加密算法

计算机网络的发展和数字信息的多样化对信息保密技术提出了新的要求,人们在已有的加密算法的基础上开始着手研究新的加密方法以满足不同类型数据的保密要求.针对图像数据将分组密码学中的交替结构首先引入到基于混沌映射的图像加密系统中,采用混沌映射进行像素的置换和扩散,将动态S盒用于像素替代,两种操作交替执行.在每一轮加密中,通过简单的密钥扩展产生多个子密钥,分别用于不同的子加密过程.最后,理论分析和仿真结果表明,该加密算法具有严格的雪崩效应,且扩散性能和扰乱性能理想,能够有效地抵抗差分、统计分析和选择性明文攻击.     

基于混沌映射的压缩图像加密算法

在分析现有DCT系数加密算法安全性的基础上,提出了一个空域加密和频域加密相结合的JPEG压缩图像加密算法。理论分析与计算机仿真实验表明,该算法具有很好的加密效果,对压缩算法的压缩效率影响很小,能充分满足压缩图像加密算法的要求。     

GIF图像选择加密算法及其性能研究

针对GIF图像的编码特点,提出退化和保密2种模式下的图像选择加密算法。对于退化模式,采用子集内置乱索引的方法实现对图像退化的可视度控制,对于保密模式,通过加密较少数据实现对整个图像的保护。分析结果表明,该算法在满足GIF图像安全性和格式兼容性要求的同时,使其压缩率保持不变。     

MEPG视频图像版权保护方法的研究

基于数字水印技术和图像频域加密算法针对MEPG视频图像提出了一个版权保护方案，该方案利用频域加密算法对图像进行有选择的加密，并且利用频域数字水印算法嵌入能够鉴定和跟踪图像版权的有关信息，有效保护了MEPG视频的版权。     

图像加密算法研究新进展

随着信息网络化飞速发展,图像网络交互在诸多领域得到应用,图像交互的安全问题倍受人们关注。本文讨论了基于现代密码体制的图像加密、基于矩阵变换的图像加密、基于混沌的图像加密、基于秘密分存的图像加密、基于频域的图像加密、基于SCAN语言的图像加密和基于DNA计算的图像加密等主流图像加密算法的加密原理、优缺点和最新进展。最后,展望了图像加密算法的发展趋势。该成果对图像加密算法的改进、新算法的研究以及在实际工程中对算法的选取具有重要意义。     

一个面向仿真网络的数据加密系统

研究网络数据传输可靠性和安全性问题,根据仿真网络中数据的特点及加密要求,设计并实现了一个面向仿真网络的数据加密系统.采用HLA体系结构,由CA服务器和加密客户端组成,将加密客户端嵌入到联邦成员中,用混沌理论的序列密码算法,实现了各联邦成员之间实时交互数据的保密传输.采用混合密码体制,用对称加密算法DES、3DES和AES加密数据,用非对称加密算法RSA对加密密钥进行加密,实现了对非实时数据的保密传输及其完整性和发送方真实性保证.实验结果表明,系统具有良好的加密效果,可满足仿真网络中数据安全的要求.     

基于混沌的变参数数字图像加密方法

针对图像数据的存储特点,应用离散混沌动力系统设计了一种图像加密算法,该方法所有的密钥都由离散混沌映射产生,并在混沌映射过程中改变控制参数,改变了流密码"一次一密"的基本加密方法,增加了算法复杂度;仿真结果表明该算法能够有效地实现对数字图像的加密/解密,满足保密通信的要求.     

一种快速的混沌图像加密算法的设计与分析

近年来,大数据的出现和云计算的快速增长,使得多媒体数据的安全加密技术成为研究热点。图像加密技术在军事图像数据库、保密视频会议、付费电视、健康管理系统、在线私人相册等许多应用中发挥着重要的作用。混沌理论具有和密码学要求一致的固有优点,使得基于混沌的图像加密算法得到了广泛的研究。本文设计实现了一种基于混沌理论的快速图像加密算法,并对算法的性能进行了检测和分析。在加密过程中,先利用斜帐篷映射产生和明文图像相关联的控制参数,再将图像灰度值矩阵分裂为两部分进行Arnold置乱,实现像素位置和灰度值的改变。灰度扩散时,用二维实参数Arnold映射产生密钥流,密钥流和图像像素值序列经过异或运算和模运算后得到密文图像的灰度值序列。实验分析发现,图像经过一轮加密即可满足安全性要求,算法加密性能和效率均较高。     

基于超混沌系统的位级自适应彩色图像加密新算法

提出一种采用超混沌系统的自适应彩色图像加密算法,在位级进行加密。首先利用陈氏超混沌系统产生的混沌序列对原始彩色图像的R、G、B分量图像进行置乱和扩散,采用自适应加密方法,用高四位的二值图像信息去加密低四位,再用加密后的低四位信息去加密高四位;接着将加密后的三基色分量图像横向排列组合联合加密,降低了三基色分量之间的相关性。加密算法使得密文与明文、密钥之间的关系复杂化,部分密钥依赖于明文,使得算法对明文敏感。对密钥空间、密钥敏感性、直方图、相关性、信息熵、明文敏感性进行测试和分析,结果证明了加密算法安全有效,在图像保密通信中具有较大的应用潜力。     

基于2D sine Logistic混沌映射的医学图像频域加密算法

针对现有医学图像加密算法在加密效率和安全性上的不足,提出一种基于2D sine logistic混沌映射的医学图像小波域加密算法。算法首先利用整数小波变换将医学图像从空域转换为频域,充分打破像素间的相关性;其次,利用2D sine logistic混沌映射生成混沌序列,选取三级小波分级的低频系数LL3进行扩散和置乱加密,提高加密效率;并且将二级小波分解的中高频系数HL2和LH2进行扩散加密,解决加密图像中存在的明显轮廓问题;最后将加密后的小波系数进行小波逆变换得到加密图像。实验仿真结果表明,算法具有高安全性和加密效率,与现有空域方法相比,加密时间约为1/40;与现有频域方法相比,在保证加密效率情况下具有更好的加密图像隐蔽性。     

空频域图像增强方法研究综述

对于小样本图像数据集往往采用图像增强的方法扩充数据量增加实验的合理性,图像增强算法能够提高图像整体和局部的对比度,突出图像的细节信息,使图像更符合人眼的视觉特性且易于机器识别。为了深入研究图像增强应用的新思路、新方向,从图像增强算法的基本原理出发,归纳总结了近年来应用比较广泛的空域和频域两大类图像增强算法,包括直方图均衡图像增强算法、灰度变换图像增强算法、空域滤波图像增强算法和频域滤波图像增强算法,分别详细介绍了它们的基本概念和相关定义并简述了其浅层面的优缺点。另外采用主观和客观的评价方法对这些算法的增强效果进行了对比和分析,并对各算法的优缺点、适用场景和复杂度进行了对比分析,以更深入研究各个图像增强算法的隐含有用信息,以找出鲁棒性、适用性更强的图像增强方法。实验结果表明,不同的算法都具有各自的特点,针对不同的图像效果不同,增强对比度更适宜采用空域图像增强方法,突出细节更适宜采用频域图像增强方法。单一的方法无法满足图像处理的需要,优势结合的图像增强算法更有研究意义。对这些算法的深入研究能够为研究者带来新的契机,拓展新的研究方向,推动整个图像增强技术高水平发展,使图像增强技术在多个学科领域发挥重要作用。     

基于小波信息量分段调整的图像增强

针对全局直方图均衡算法中灰度级统计量与灰度级信息量之间存在的不匹配问题,该文提出一种以频域分析为辅助工具的空间域的图像增强算法。以频域中的小波信息量作为图像灰度级的统计量,对这一统计量进行了分段调整。用调整后的统计量在空间域中进行图像增强,对增强效果给出了两个评价指标。     

区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合

非降采样轮廓波变换(NSCT)不仅具有平移不变性,还拥有足够的冗余信息,可以更有效地提取源图像中的方向信息,使得融合后的图像更符合人眼的视觉特性.利用NSCT在图像处理中的优势,针对红外光与可见光图像的融合,提出了一种新的基于改进的区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合算法.首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带;然后,对低频子带采用区域能量自适应加权融合规则,带通方向子带则利用图像自相似进行系数的融合;最后,对融合系数进行NSCT逆变换,以重构生成融合图像.实验结果表明:与一些现有算法相比,该算法的图像融合结果在人眼主观视觉标准和客观评价标准上均具有明显优势.     

联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法

针对现有单幅图像超分重建方法难以捕获图像中完备有效信息的问题,提出一种联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法,旨在利用多个域之间的互补信息,进而获得更完备的图像特征表示。首先通过分析图像像素转换到频域空间后的特性,根据其复数表征方式提出了一种新的频域距离监督损失,将频谱信息有效地应用到卷积神经网络的优化过程;然后通过分析频域中不同频带的表征特点,在频域距离损失基础上构建了频谱加权损失,并将其分别应用到低频和高频两个频带;最后结合图像域的监督,构成多个域的联合优化,取得良好的性能。在Set14、B100和Kodak三种公开数据集上进行了验证,结果表明：提出算法的PSNR和SSIM分别达到了33.47 dB和0.985 9,与几种图像超分方法相比取得了最好的性能。     

Analysis of all-in-focus image processing in image restoration

We discuss a new deblurring problems in this paper. Focus measurements play a fundamental role in image processing techniques. Most traditional methods neglect spatial information in the frequency domain. Therefore, this study analyzed image data in the frequency domain to determine the value of spatial information. but instead misleading noise reduction results . We found that the local feature is not always a guide for noise reduction. This finding leads to a new method to measure the image edges in focus deblurring. We employed an all-in-focus measure in the frequency domain, based on the energy level of frequency components. We also used a multi-circle enhancement model to analyze this spatial information to provide a more accurate method for measuring images. We compared our results with those using other methods in similar studies. Findings demonstrate the effectiveness of our new method.     

基于方向信息测度的运动模糊图像恢复

针对水平直线匀速运动引起的模糊图像产生过程,在图像的空间域内,利用含约束条件的最小二乘法、边缘信息逼近的能量差和Lagrange乘子法构成代价函数,以求解复原图像,并逐步推演出其求解公式。该算法实现简单,不需要进行多次迭代运算和频域变换。实验结果证明,处理后的图像质量良好,能满足人们的视觉要求,避免了频域恢复中出现的高频振铃现象。     

一种基于数据差分的频域体绘制算法

针对频域体绘制的图像质量问题,提出一种基于数据差分的且能动态提升图像质量的频域体绘制算法。用数据场差分替代原数据场,计算三维数据场的动态调节因子,通过模拟补偿图像的深度感和真实感,动态地调节图像质量。设计了采样点合并等加速技术绘制图像。实验结果表明该算法能提升图像质量,加快了绘制速度。     

基于灰关联的彩色图像DWT域信息隐藏算法

基于灰关联的理论思想以及信息隐藏的特点,文中定义了一种新型的灰关联系数的计算方法，并在此定义的基础上提出了一种新的基于彩色图像的信息隐藏算法。该算法通过对原始载体图像DWT域中LH和HL频带的系数进行调整，将秘密数据隐藏到彩色载体图像各个颜色分量的LH和HL频带系数上，根据系数间的灰关联系数大小对秘密信息进行提取，提取时不需要覆盖图像，实现了秘密信息的盲提取。实验结果表明，该算法不仅具有较好的透明性，而且能够对一些常见的攻击如叠加噪声、几何剪切、JPEG压缩、滤波等均具有较好的鲁棒性。     

多特征融合的场景图像分类算法

提出了一种Gabor-LBP频域纹理特征与词包模型语义特征相结合的场景图像分类算法.利用Gabor变换得到的频域信息,及对应的LBP特征,与视觉词包模型（BOW）提取的语义特征自适应相融合,实现分类.为了验证本文算法,利用两个标准图像测试库进行比较测试,实验结果表明,本文算法在改善图像纹理表达上具有明显优势,特别是对于图像的光照、旋转、尺度都具有很好的鲁棒性.     

基于局部-全局自适应信息学习的脑肿瘤磁共振图像分割

针对脑肿瘤磁共振成像(MRI)勾画数据少、类别不平衡以及各个私有的数据库具有较大差异导致脑肿瘤MRI图像分割困难的问题,提出了一种基于局部—全局自适应信息学习(ALGIL)分割算法.该方法只需要少量的勾画数据,解决了传统监督学习中对勾画数据数量的依赖问题.通过融合图像的空间域信息和频域信息,利用小波变换将图像从空间域转...