基于小波变换域的图像加密技术研究

如何确保基于网络的图像/视频信息的安全,是当前信息处理技术领域的亟待解决的难点和研究热点之一。本文利用混沌映射的随机性以及不可预测性,产生混沌序列矩阵对变换矩阵系数进行调整,再对系数进行置乱处理,然后利用信息隐藏技术对密钥进行隐藏,实现图像信息的高强度加密。仿真实验结果表明:该方法在不增加图像数据量的情况下,能够快速实现图像信息混沌复合加密,加密强度高、破解困难,恢复图像与原图像一致性良好,加密图像的抗干扰和抗压缩性能优良。     

一种基于混沌加密的信息隐藏方法

用Logistic映射生成混沌序列,对文本信息的ASCII码进行加密,产生二进制信息流。将图像进行DCT变换,并用一个量化表对变换后的系数进行量化,将加密后的二进制信息嵌入到图像的DCT系数中以实现信息隐藏,在秘密信息的提取过程中不需要原始图像的参与。实验结果表明,该方法具有较好的隐蔽性,对图像质量影响较小。     

基于加密混沌矩阵组的图像加密算法

针对Logistic映射的短周期问题以及单纯混沌加密复杂性不高的缺点,提出一种基于加密混沌矩阵组的图像加密算法。该算法利用Hybrid映射产生周期扩大M倍的二值混沌序列,根据密钥生成加密混沌矩阵组,对图像位平面做置换加密,为进一步算法提高抵抗统计分析攻击的能力,对置换加密后的图像再进行基于队列变换的图像置乱。实验表明,该算法克服了Logistic混沌映射的短周期问题和单纯混沌加密复杂度不高的问题,能够抵御多种攻击,具有良好的安全性。     

三维元胞自动机和分数阶傅里叶变换图像隐藏

为了解决基于分数阶傅里叶变换(FRFT)图像隐藏中不可见性和鲁棒性的矛盾,提出基于三维元胞自动机和分数阶傅里叶变换的图像隐藏方法,利用三维元胞自动机机构的复杂性与雪崩效应,对秘密图像进行加密预处理,将加密后的图像进行分数阶傅里叶变换,隐藏到载体图像小波包分解后的低频部分。实验表明,该算法可用于图像信息的安全隐藏,对几何攻击具有较强的抵抗能力,并且具有较好的不可见性。     

超级混沌系统的自由空间光通信信号加密研究

为实现自由空间光通信安全,保证通信内容的全面覆盖,研究超级混沌系统的自由空间光通信信号加密方法。采用基于差分混沌位移键控模型,划分自由空间光通信信号,形成参考信息段和信息承载段,经过光调制器的调制后实现信号的行扩频处理后,利用基于超级混沌序列信号3DArnold映射和Arnold变换,转换和置乱变换该处理后的信号,形成三维矩阵;依据该矩阵,基于超级混沌序列生成Frank序列矩阵,降低信号的峰值平均功率比,完成通信信号加密。测试结果显示：该方法随机性能良好,P-Value的结果均在0.1以上;加密后通信信号的频谱全部被混沌信号覆盖,具备良好的通信信号加密效果,信号的峰值平均功率比的结果大约下降1.9/dB,保证加密后通信的安全性,避免通信过程中传输的数据内容被窃取。     

基于超混沌序列的信息隐藏算法

利用混沌对初值敏感性和小波变换多分辨率特性,提出了一种新的安全性信息隐藏方法。该算法首先利用Lyapunov指数大的4阶Chebyshev混沌映射及具有复杂相空间结构的耦合映像格子(CML)来构造安全的超混沌序列密码流,然后利用此超混沌序列将秘密信息嵌入到图像的小波域,最后进行逆小波变换生成隐秘图像。算法提取秘密信息时不需要原始图像。实验结果表明,该隐藏算法具有很好的透明性、鲁棒性和强的安全性。     

基于信息分存的整数小波大容量数据隐藏方法

针对基于变换域的数据隐藏算法容量较小、提取时需要原始图像的问题,提出一种小波域的大容量隐藏盲提取算法。利用混沌序列和分组异或对隐秘信息加密,进而将隐秘信息分解为不完全商和余数,然后将不完全商和余数分存于载体图像的低频和高频系数中,并对溢出进行处理。实验表明:在灰度图像中数据隐藏量(SHR)达到37.5%,峰值信噪比(PSNR)可保持在39 dB以上,直方图无异常;通过混沌加密,使得隐秘信息具有较好的伪随机特征,安全性好。     

基于混沌系统与Arnold变换的图像信息隐藏算法

文中提出了一种新颖的基于多混沌序列加密Word文档,并对数字图像进行Arnold变换的信息隐藏算法.分析了混沌序列Arnold变换图像;设计了信息嵌入与提取算法;并采用动态补偿抵御SPA的检测.利用VB实现Word文档(可以包括字体格式、表格、图形等)的嵌入与提取;给出了信息隐藏的峰值信噪比(PSNR)和SPA分析方法的检测结果.实验表明该算法具有信息隐藏方便、安全可靠、信息隐藏量大等特点.     

基于混沌序列的DWT域图像水印算法

数字媒体版权保护已经变得十分迫切和必要,有效的盗版确认方法是实现版权保护的前提。本文提出一种基于混沌序列加密的频率域数字图像水印算法,先将二值图像水印信号采用混沌序列加密,然后再通过另外一个混沌序列控制水印嵌入在小波变换域系数中位置,实现小波系数中隐藏不可见水印的技术。实验结果表明,该项技术具有非常好的安全性;水印提取在DWT域中进行,不需要原始图像;该方法嵌入的水印不可见性好,对JPEG-2000压缩、图像剪切和图像加噪声攻击具有较好的鲁棒性。     

基于混沌加密与自适应混合的数字图像隐藏技术

在分析信息加密传统方法的基础上,讨论利用变化了的Logistic系统,借助密码形成的初始参数对图像数据进行加密,混沌加密图像.论述了混合图像隐藏的一般方法,针对混合参数的选取这一难点提出了自适应混合算法.最后利用自适应混合图像的隐藏算法对加密图像信息进行了隐藏处理,实验证明这种算法简单、安全、鲁棒性好,而且克服了以往混合图像有隐藏轮廓显现的缺陷.     

基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别

本文中特定敏感视频是指恐怖和暴力视频,现有的特定敏感视频识别算法或是忽略了视频的多种上下文结构信息;或是忽略了各种特征间潜在的依赖关系.因此,本文提出了一种基于多种上下文结构与线性融合的特定敏感视频识别方法,首先针对某种视频提取多种有效特征,并获取镜头间的上下文结构信息;然后,在每一个特征空间中利用上下文结构训练一个SVM分类器;最后,获取不同特征间的依赖关系,采用线性依赖模型融合多个分类器的结果,提高视频的识别率.在特定敏感视频库上的实验结果验证了该方法比现有的其它算法有更好的性能和稳定性.     

Image information and visual quality.

Measurement of visual quality is of fundamental importance to numerous image and video processing applications. The goal of quality assessment (QA) research is to design algorithms that can automatically assess the quality of images or videos in a perceptually consistent manner. Image QA algorithms generally interpret image quality as fidelity or similarity with a "reference" or "perfect" image in some perceptual space. Such "full-reference" QA methods attempt to achieve consistency in quality prediction by modeling salient physiological and psychovisual features of the human visual system (HVS), or by signal fidelity measures. In this paper, we approach the image QA problem as an information fidelity problem. Specifically, we propose to quantify the loss of image information to the distortion process and explore the relationship between image information and visual quality. QA systems are invariably involved with judging the visual quality of "natural" images and videos that are meant for "human consumption." Researchers have developed sophisticated models to capture the statistics of such natural signals. Using these models, we previously presented an information fidelity criterion for image QA that related image quality with the amount of information shared between a reference and a distorted image. In this paper, we propose an image information measure that quantifies the information that is present in the reference image and how much of this reference information can be extracted from the distorted image. Combining these two quantities, we propose a visual information fidelity measure for image QA. We validate the performance of our algorithm with an extensive subjective study involving 779 images and show that our method outperforms recent state-of-the-art image QA algorithms by a sizeable margin in our simulations. The code and the data from the subjective study are available at the LIVE website.     

三维矩阵彩色图像WDCT压缩编码

本文深入研究了三维矩阵,首次提出了一种新的基于三维矩阵的宽离散余弦变换(3-D WDCT),并且定义了它的运算准则,证明了它的正反变换和相关性质,将之应用到彩色图像的压缩编码中.我们知道,彩色图像的三帧是同一物理模型的映射,具有相同的纹理,边缘和灰度变化等.本文充分考虑了彩色图像三帧间的结构相似性,把彩色图像的各个分量表示在一个统一的数学模型里,使彩色图像的R,G,B三帧第一次作为一个整体进行压缩编码,同时去除帧间的与帧内的冗余,而不是象其他方法那样把各个分量独立处理.实验结果表明,这种方法的重建图像无论是压缩比,信噪比,还是视觉效果都有明显提高.本文运用并发展了目前较为成熟的离散余弦变换技术,与JPEG和MPEG都有很好的兼容性.     

基于离散数字混沌序列的图像加密

由幅值连续的Logistic混沌公式研究了一种幅度值离散数字混沌序列的产生方法,可方便用于硬件实现图像加密.采用函数运算方法由3个不同周期的离散数字混沌序列"异或"运算获得长周期图像加密序列,将图像加密序列与原始图像"异或"加密图像.加密和解密仿真对比可见,该方法对初始值具有敏感性.分析表明,所获得的幅度离散数字混沌序列产生方法具有算法简单,信息安全可靠性高,便于硬件实现的特点.     

一种基于TV模型的自适应图像修复方法

图像修复是数字图像处理的重要内容，可用于被损坏的图像和视频修复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。基于TV模型的修复方法有较好的恢复效果，但对参数的选取比较敏感，且运算量较大。本文提出了一种基于TV模型的自适应图像修复方法，与原方法相比可以有效提高该算法的稳健性，并能显著的减少运算时间。     

Low-complexity 8×8 transform for image compression

An efficient 8 x 8 sparse orthogonal transform matrix is proposed for image compression by appropriately introducing some zeros in the 8 x 8 signed discrete cosine transform (SDCT) matrix. An algorithm for its fast computation is also developed. It is shown that the proposed transform provides a 25% reduction in the number of arithmetic operations with a performance in image compression that is much superior to that of the SDCT and comparable to that of the approximated discrete cosine transform.     

基于矩阵恢复的红外偏振图像分区配准算法

由于红外偏振图像具有灰度分布差别大、特征信息不明显等特点,传统区域或特征的配准算法精度难以满足红外偏振信息解析要求。从图像间相似性出发,以矩阵秩作为图像相似性的度量,提出了一种基于矩阵恢复的红外偏振图像分区配准算法。将一组待配准图像组成变化矩阵,并分解成低秩和稀疏两部分。以低秩变换矩阵核范数与稀疏变换矩阵1范数的和为目标函数,利用增广拉格朗日乘子法求得目标函数值最小时的各区域变换参数,加权平均后得到图像组的配准结果。实验结果表明,该算法配准变换参数误差小于0.02 pixel,且对噪声不敏感。     

基于角点检测和NMF的图像Hash算法

为了有效地实现图像Hash函数在图像认证检索中的应用,提出了结合Harris角点检测和非负矩阵分解(NMF)的图像Hash算法,首先提取图像中的角点,对角点周围图像块信息进行非负矩阵分解得到表征图像局部特征的系数矩阵,进一步量化编码产生图像Hash。实验结果表明,得到的图像Hash对视觉可接受的操作如图像缩放、高斯低通滤波和JPEG压缩具有良好的稳健性,同时能区分出对图像大幅度扰动或修改的操作。     

基于人工神经网络权值优化的投影光刻机像质校正灵敏矩阵的计算方法

像质校正灵敏矩阵是像质校正算法中由像质参数计算像质校正参数的过渡矩阵。矩阵中的元素表征了像质参数随像质校正参数变化的灵敏程度。像质校正灵敏矩阵是投影光刻机像质校正算法中重要的参数集合。提出了一种投影光刻机像质校正灵敏矩阵的原位测量方法,该方法利用人工神经网络(ANN)对像质参数和像质校正参数之间的依赖关系进行建模,通过网络自学习能力优化网络的连接权值使其逐渐逼近像质校正灵敏矩阵的数值,从而实现像质校正灵敏矩阵的测量。实验结果表明该方法可以高精度、有效地获得投影光刻机像质校正灵敏矩阵。