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图像流认证的丢包鲁棒性问题是图像认证研究的难题之一。现有的流级认证算法通常是在信源-信道分离编码条件下针对某种特定的图像编码方式而设计的,在抵抗丢包能力方面具有很大的局限性。针对上述问题,提出一种丢包鲁棒的图像认证优化模型,并在此基础上提出了在信源-信道联合编码条件下实现信源-认证-信道码率的跨层优化资源分配(Cross-Layer Optimization Resource Allocation,CLORA)方法。首先以可信图像的端到端质量和认证代价为优化目标,结合基于图认证和基于前向纠错码(Forward Error Correction,FEC)认证方法,建立认证优化模型(Authentication Optimization Model,AOM),将图像认证的抗丢包优化问题等价成构造最优认证图(Optimal Authentication Graph,OAG)。然后利用图像码流的编码相关性和认证相关性,给出了求解OAG问题的等价条件,并在低计算复杂度下给出了构造OAG图的两个原子操作。最后提出了基于CLORA框架的认证优化方法。由于AOM模型仅利用码流的编码相关性信息,因而可以适用于不同的图像编码算法。JPEG 2000码流的实验结果表明,在相同丢包率下本文算法的端到端可信质量比已有算法平均提高了1.6dB,能够获得更优的丢包鲁棒性和端到端率失真(Rate-Distortion,R-D)性能。 相似文献
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摘 要:基于图像编码流的结构和相关性特点,提出了一种分组丢失顽健的可伸缩流认证方法。通过利用散列链和纠错编码算法构造认证算法,该方法可实现优化的码率分配以及非平等认证保护(UAP, unequal authentication protection)。首先对图像编码码流进行解析,获得层次结构信息和编解码依赖性;然后,根据码流数据对重构图像质量的重要程度,利用散列链将次重要的码流数据链接到重要数据上;最后对解码独立码流的散列值和整个码流的数字签名进行纠错编码,提高认证算法对分组丢失的顽健性。该方法仅需要对整个图像码流做一次签名,具有很低的认证代价。实验结果表明,与其他3种流认证算法相比,此法的认证图像具有更高的重构质量。 相似文献
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