分段式三角混沌及其加密应用

为了提高图像加密信息的安全性,提出一个基于三角混沌映射和分段相结合的混沌映射。将三角混沌映射进行分段处理并构造分段式三角混沌函数,将该混沌映射产生的混沌序列量化为离散二值序列,分析该序列对初始条件的敏感性、频数检验、平衡度、以及Lyapunov指数等指标,并将其应用于图像加密研究。实验结果表明,该分段式三角混沌映射相比三角混沌映射具有更加良好的混沌特性,将其用于图像加密可获得大的密钥空间,该混沌映射和密文交错的图像加密方法相结合能获得较高安全性的加密结果,通过对加密后图像相邻像素灰度共生矩阵指标分析,表明加密后图像相邻像素具有良好的空间随机特性。     

一种基于混沌映射的图像分组加密算法

为了提高信息加密安全性,提出一种三角混沌映射与拟分组加密算法相结合的图像加密方法。利用三角混沌映射产生混沌序列,将该混沌映射产生的混沌序列量化为离散二值序列,分析该混沌序列的性能参数指标,最后将三角混沌作为密钥用于改进的拟Feistel结构加密算法。通过对加密后图像相邻像素灰度共生矩阵指标进行实验分析,结果表明加密后图像相邻像素具有良好的空间随机特性。     

混沌扩频通信及其误码率

为了研究不同相关特性的扩频码对扩频通信误码率的影响,将统计自相关和互相关特性作为刻画扩频码序列性能的重要指标,测试并分析作为扩频码的不同扩频序列的统计相关特性。通过实验仿真获取不同扩频码的误码率,将不同扩频码的误码率与其统计相关特性相对比并揭示二者之间的关联性。仿真实验表明混沌扩频码比经典扩频码能获得更低的误码率,尤其是第二种对偶改进Logistic映射所产生的扩频码更有利于扩频通信系统的需要。     

基于图像距离测度的置乱效果评价法

提出了一种修改的图像距离进行图像置乱效果评价的方法.针对传统欧氏距离不能真实刻画置乱图像间差异程度的不足,考虑到图像中任意位置灰度信息与其周围邻域灰度存在紧密相关,将一种具有黎曼度量特性的图像距离进行修改并用来构造一种描述图像置乱效果好坏的评价函数.通过大量的实验得出,该评价方法是能够保持主客观评价的一致性.     

基于关联能量系数的图像分割新算法

针对现有熵阈值法在理论上存在的不足和计算复杂性过大的缺陷,提出了一种基于随机变茸概率分布之间的关联能量系数的阈值法,方法通过最小化日标和背景两个概率分布之间的关联能耸系数推导出了一种选取最佳分割阈值的新算法.实验结果表明,提出的关联能量系数阈值分割方法是可行的,有效的.方法可以弥补现有方法的不足,具有一定的普遍适应性,可以推广到日标和背景符合任意概率分布的图像进行最佳阈值选取.     

基于DSP的靶场远程视频监控系统的设计与实现

针对航天靶场的实际情况,设计了一种基于DSP的靶场远程视频监控系统;介绍了系统的总体硬软件结构,详细设计了系统的DSP视频处理模块、网络通信模块、视频接口模块,阐述了视频压缩包的格式和视频数据流的RTP封装方法,提出了一种对视频图像中运动目标的检测和提取算法;通过多次卫星发射任务检验,结果表明,该系统对运动目标的背景噪声具有明显的抑制作用,能够在复杂的图像背景下准确识别运动目标,并对其进行平稳跟踪;该系统对其它远程视频监控系统的设计具有一定的参考价值.     

基于引导滤波改进的暗原色去雾算法

针对雾天条件下户外图像存在清晰度降低和色彩偏移的现象,提出一种基于引导滤波改进的暗原色去雾算法。首先,采用暗原色先验理论估计出粗透射率,通过灰度的引导图像对粗透射率进行引导滤波的细化处理;然后,对图像中暗原色失效的区域进行判定,利用调整因子对该区域的透射率进行修正;最后,通过大气散射模型获得复原图像,并对HSI颜色空间进行亮度均衡化,使复原图像得到增强。实验结果表明,该算法能复原出细节突出、色彩自然的图像,具有较高的运算效率。     

确定LSRBF神经网络隐节点数的单调指数法

针对仅利用训练样本输入信息进行非监督聚类来确定LSRBF神经网络隐层节点数存在的不足,本文提出了基于训练样本输入输出全部信息的修正单调指数法来确定LSRBF神经网络隐层节点数。实验结果表明,该方法是可行的。     

结合类内和类间距离的可能聚类分割算法

目的 为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法 该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果 通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论 针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。     

基于混沌与自编码相融合的扩频码构造方法

针对传统扩频码周期短及安全性差的不足,提出混沌映射与自编码相融合的扩频码构造方法。该方法首先将Logistic混沌映射产生的序列进行同态均匀映射以获取高平衡度伪随机序列,其次与其不等长子序列复合重复迭代并生成长度随迭代次数呈几何级数增加的复合符号序列,最后与自编码序列经二维Henon映射相融合产生高质量复合随机序列。以混沌和自编码为基础分析该方法的有效性,并与现有扩频码进行仿真测试比较,结果表明新扩频码具有良好的相关特性和较高的复杂性,并能获得较低的扩频误码率。