基于四元极谐变换矩与显著特征的图像鲁棒哈希算法

为了增强哈希序列对各种几何变换攻击的鲁棒性,设计基于四元极谐变换矩与显著特征的图像鲁棒哈希算法。引入线性插值与自适应Wiener滤波器,实现初始图像的预处理;计算预处理图像的颜色向量角度,并基于Fourier变换,得到其对应的幅度信息,以获取两个不同的频谱;计算两个频谱的残差,确定图像中的局部显著性区域;通过LBP算子,提取显著特征;基于四元极谐变换(Quaternion Polar Harmonic Transform,QPHT),获取预处理图像的QPHT矩;联合显著特征与QPHT矩,形成过渡哈希数组。引入Logistic映射,定义加密函数,实现对过渡哈希数组的加密,输出最终的哈希序列,以增强其抗碰撞性能。测量源图像与可疑图像之间的哈希序列所对应的l₂范数距离,并将其与优化阈值比较,对图像的真实性做出判断。在多种几何变换攻击下完成测试,输出数据显示:较当前准确性较高的哈希方法而言,该算法具有更理想的鲁棒性与识别准确率。     

基于色彩制约耦合距离惩罚的图像篡改检测

当前较多图像篡改检测方法主要通过对图像特征间的距离进行测量来完成特征匹配,忽略了图像的色彩信息,导致检测结果中存在较多的误检测和漏检测现象。对此,本文将色彩信息引入到图像特征匹配过程中,设计了一种采用色彩制约模型的篡改检测算法。利用Laplacian算子与Harris算子提取图像特征,并利用像素点的红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色信息,结合特征描述符建立色彩制约模型,对特征点间的色彩信息进行度量,再借助该度量值与特征点间的距离测量值共同完成图像特征匹配,充分剔除误匹配现象,有效提高匹配准确度。该算法还根据特征点间距离方差构造距离惩罚模型,对匹配后的图像特征进行聚类,准确识别篡改内容。通过实验结果发现,与其他篡改检测算法相比,本文算法不仅对伪造内容具备更高的检测准确度,而且对模糊及旋转等内容操作也具有更好的适应性。     

布尔函数和伪布尔函数多项式表示的快速实现算法

布尔函数和伪布尔函数在不同的领域有着广泛的应用,利用多项式表示有利于刻划它们的一些特征属性。论文首先在已知输入都能得到输出的条件下给出了布尔函数多项式表示的快速实现算法,该算法仅用到模2加运算,运算次数少,具有简洁、易于编程实现、准确而快速的特点,而且该算法很易推广为伪布尔函数多项式表示的快速实现算法,只需把模2加运算换成实数加运算即可。接着通过比较说明了伪布尔函数多项式表示的快速实现算法,同时指出任何伪布尔函数都能通过多项式形式表示出来。最后通过实例进一步验证了算法的正确性。     

一类新型置换的研究

本文对一类特殊置换——类全向置换进行了研究,并给出了此类置换的一些性质和构造方法。