基于灰度变换的图像置乱算法研究

为实现军事图像信息安全,在研究图像置乱几种算法的基础上提出了基于灰度变换的图像置乱思想,并对空间置乱与灰度置乱两种不同置乱方法的优缺点进行比较,研究表明基于灰度的图像置乱算法执行速度快,安全性更高。     

基于图像位平面的数字图像混合置乱算法

本文在运用已有置乱方法的基础上,提出了一种基于位平面分解的混合置乱方法,实现了同种置乱算法有多种图像置乱效果。该算法利用图像位平面进行置乱,通过像素位置置乱的方式达到灰度置乱的效果。算法在不同位平面选用不同的置乱算法,并且多种置乱算法有不同的组合。提高了保密信息的迷惑性,减小了攻击者的注意力,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

一种索玛立方体方块匹配的图像置乱算法

针对图像已有置乱算法普遍存在的不足,提出了一种新的索玛立方体方块匹配的图像置乱算法.算法先将原始图像的位平面进行交换以改变图像的像素灰度值,然后按照索玛立方体将变换的图像进行分块,选择索玛立方体的任意两种拼接方式,其中一种看作是原始图像元素的拼接方式,另一种是置乱图像的拼接方式,将两种拼接方式对应转换,从而实现图像的置乱.置乱后的图像表现为白噪声,不存在周期性恢复的安全性问题,置乱较为稳定,能很快达到理想的置乱效果,并且置乱算法对图像尺寸没有要求.实验结果表明,算法能有效地实现对灰度图像的置乱,并且有良好的视觉效果和定量评价结果,能抵抗一定的几何攻击.     

基于二维Arnold变换的图像双置乱算法

Arnold变换在图像置乱中具有较为广泛的应用。对Arnold变换矩阵在图像置乱中的应用进行了分析,并在此基础上提出了基于二维Arnold变换的双置乱算法,其中将二维Arnold变换同时用于位置置乱和灰度置乱,既改变了图像的纹理信息又改变了图像的统计信息。实验结果表明,该算法简单、安全,在少量的置乱迭代次数下即可达到较好的置乱效果。     

基于灰度均匀性的图像置乱程度盲评价算法

针对图像置乱程度评价问题提出以每个点为中心的区域灰度差均值作为图像置乱程度评价方法。算法首先针对理想置乱变换定义只适用于位置置乱的问题对其进行修改,使其也可以适用于包括像素置乱在内的所有置乱过程,并在此基础上考虑到各灰度值分布的均匀性,建立新的无需原图参与的图像置乱程度评价公式。实验仿真结果表明,该方法可以较好地衡量位置置乱图像或灰度置乱图像的置乱程度,与人的直观视觉评价吻合。     

基于Zig-Zag扫描的空域图像置乱新算法

传统的图像置乱算法如基于Arnold变换的数字图像置乱、基于Hilbert曲线图像置乱、基于仿射变换等都是将图像中像素的位置重新排列,从而使原始图像变换成一个杂乱无章的新图像。但是,其本身的像素值并未发生改变,所以置乱后图像的灰度直方图都不发生改变,而灰度直方图又是衡量一幅图像的重要特征。对于那些对安全性要求比较高的领域,如军事或牵涉到国家安全的机构,这类置乱方法的安全性可能达不到人们期望的要求。针对以上问题,本文提出了一种基于Zig-Zag扫描的空域图像置乱新算法。该算法首先对原始图像进行Zig-Zag扫描形成一个一维向量,然后对一维向量中每个像素和它前面相邻的像素进行按位异或运算,同时对其异或运算的结果进行像素值的交叉换位,再次改变像素点的灰度值,从而提高图像置乱效果。实验结果表明,该算法与传统的图像置乱算法相比,置乱后的图像不仅直方图发生了显著改变,而且置乱图像的统计特征更像白噪声,更加适用于图像文件的加密传输和秘密图像信息在数字水印技术中的置乱预处理。     

基于Vigenère密码的数字图像置乱方法

数字图像的置乱技术是图像信息隐藏和伪装的重要的手段之一。该文基于经典的Vigenère密码理论,提出一种数字图像灰度置乱方法,给出利用这种方法进行数字图像置乱的算法流程。仿真实验及结果表明,经这种方法置乱后的图像直方图与白噪声图像的直方图相似度约为0.9,从而验证了该方法的有效性。通过对安全性能的讨论,以及与改进Grey编码进行灰度置乱方法的结果进行比较,证明该方法具有较好的实用性。     

基于MD5算法和Logistic映射的图像加密方法研究

文章提出一种基于MD5算法和Logistic映射新的图像加密方法,首先通过Logistic映射和MD5算法生成像素位置置乱表,由位置置乱表对图像进行位置置乱;然后利用Logistic映射生成二维混沌矩阵,通过混沌矩阵对图像进行灰度置乱。实验结果表明,该方法能有效地实现图像加密,并对密钥有较强的敏感性,抵御攻击的能力强。     

基于灰色关联分析的图像置乱程度评价方法*

为有效衡量图像置乱的程度,引入灰色理论中的灰色关联分析,提出一种新的置乱效果评价方法。该方法首先将置乱图像分块,通过计算各子块图像中每行元素的灰度均值来统计各子块的灰度信息,建立小样本序列;然后利用灰色关联分析理论计算各序列之间的灰度信息关联度来评判各子图像灰度信息的关联程度,从而获取图像的置乱效果。实验表明,该方法能有效地评价不同置乱变换的效果,且评判无须原图像参与,与基于SNR的置乱评判方法相比,能更加客观地评判置乱效果,且与人眼目测结果相符。     

二值图像Arnold变换的最佳置乱度

以数字水印技术为背景,介绍了基于二值图像Arnold变换置乱和周期性,详细地讨论置乱度,提出了一种图像分块后像素值方差和像素点与4邻域灰度差值相结合的最佳置乱度计算方法。实验结果表明,该最佳置乱度计算方法能很好地反映二值图像的置乱程度并与主观视觉效果相一致。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。