基于混沌系统和极化恒等式的数字图像加密算法

混沌系统具有初值敏感性,参数敏感性和类随机性等特性。将图像分成大小为8 8的图像子块,利用经典的Logistic方程产生的混沌序列并对其排序生成匹配模板来改变图像子块的位置,然后利用极化恒等式内积分解加密算法改变图像像素的值。因此,基于混沌系统和极化恒等式的数字图像加密算法使图像的像素的位置和值都发生了变化,实现了图像的混淆和扩散。仿真实验表明该方法进行图像加密具有可行性和安全性。     

一种基于新的混沌系统的彩色图像加密算法

为克服现有的图像加密算法由于使用一维混沌系统所导致的安全性低的缺陷,基于新的三维混沌系统,本文提出了一种彩色图像加密算法。该算法首先利用混沌序列对图像的像素位置进行置乱处理,打乱彩色图像各颜色分量的像素位置;在此基础上,对置乱后的彩色图像进行像素值的扩散处理,通过使用混沌序列和异或、取余运算,改变置乱图像每个像素点的三基色像素值,从而得到最终加密图像。实验结果表明,本文所提出的彩色图像加密算法具有密钥空间大、敏感性强和安全性高等特点。     

并行图像耦合超混沌系统的图像加密算法

为有效增强图像加密系统的安全性,提出一种基于并行子图像与超混沌相结合的加密算法。采用Logistic映射对初始明文图像进行分离及置乱,改变子图像的位置,根据该映射迭代计算得到的序列,置乱子图像像素矩阵的行与列,改变其像素的位置;将Lorenz系统和Chen系统结合起来,对每个子图像分别进行扩散加密处理,改变它们的像素值;将加密完后的子图像进行重组,输出密文。仿真结果表明,该算法安全性高、密钥空间大、密钥敏感性强,可显著提高抗攻击能力。     

基于多维混沌系统组合的图像加密新算法

提出了基于多维混沌系统同时对图像像素位置置乱和像素值加密的新算法。利用广义Arnold映射对图像像素位置进行置乱;利用三维Liu混沌系统产生的混沌序列得到整数密钥序列,对置乱图像像素值逐个进行加密。实验表明这种加密算法具有密钥空间大、安全性高的优越性,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性,相邻像素具有零相关特性。     

基于滑块与矩阵旋转的混沌图像加密算法

针对当前混沌图像加密算法存在的安全缺陷问题,提出了一种基于滑块与矩阵旋转的混沌图像加密算法。在像素位置置乱过程中根据明文图像自身特点,产生与明文图像紧密相关的混沌系统控制参数;旋转图像子矩阵块来打乱整个图像,使所有像素点均匀分布。最后,在像素值替代过程中,利用滑块加密方法,使每一个像素点的加密结果都会影响滑块内的其他若干像素点,从而使加密图像所有像素点的加密结果相互关联,提高了加密图像的安全性。实验仿真结果表明,该加密算法能够有效的抵抗统计特征攻击、差分攻击,具有较高的安全性和良好的加密效果。     

基于双重异或操作运算的图像加密机制

混沌加密算法通常利用混沌序列来完成对像素矩阵的初等变换和异或加密运算,加密系统的复杂度以及抗攻击性能相对较低。对此,为了增强加密系统的防御能力,提出一种结合魔方变换和双重加密的图像加密技术。采用魔方变换中的求余运算并结合明文图像像素值的固有性质,来对位置矩阵的行、列同时进行循环移位混乱处理,实现对像素值位置的改变;利用Tent映射结合小波变换来获得两个相互独立的二进制加密矩阵,分别对置乱后的图像进行双重异或加密操作;最后借助MATLAB仿真来验证该加密技术。仿真实验结果表明,加密算法高效快捷,复杂程度明显增高,隐藏性较高,密钥敏感性较强,能有效地抵抗各种攻击。     

基于小波变换的抗退化混沌图像加密算法

针对图像加密普遍存在高复杂度和安全性差的问题,结合抗退化混沌系统和小波变换,设计一种图像加密算法。利用Lorenz混沌系统,进行抗退化处理,生成混沌序列;使用小波变换,通过混沌序列对各子带系数进行置乱处理,同时对低频子带系数做扩散处理,小波逆变换后得到初始加密图像;对初始加密图像进行像素值的扩散和像素间耦合加密得到最终加密图像。仿真结果表明,该算法的密钥空间大,密钥敏感性强,可以抵抗各种攻击,具有较高的安全性和实用性。     

二值图像混沌加密算法研究

针对传统混沌加密算法存在的混沌周期性以及仅可应用于方形密文的局限性,研究二值图像混沌加密算法。采用基于循环位移的图像置乱算法,利用基于像素扩散机制的图像加密算法,通过Logistic映射的迭代输出密钥模型以及Tent映射,设计非周期性的像素扩散函数改变置乱图像像素灰度值,实现置乱后的二值图像加密,并利用单调抑制模型增强二值图像映射输出序列随机性,提高二值图像加密效果。实验结果表明:本文算法在二值图像加密中的应用具有显著优势。     

基于Logistic与标准映射的数字图像加密算法

基于Logistic和标准映射,提出了新的数字图像加密算法。首先利用离散混沌系统初值敏感性、参数敏感性和具有白噪声统计特性的特点,结合Logistic映射和标准映射设计了置乱变换系统,这种置乱是依赖于密钥的。接着通过一种替代变换使置乱后图像的像素灰度值改变并产生互相依赖,即将每一像素值扩散到其它像素中去。这样,加密算法便具有置乱、替代、扩散等加密系统的基本要素。实验仿真和分析表明,该算法密钥空间大,易于实现,有较好的加密效果和统计特性。     

一种新的基于双混沌系统的图像加密方案

提出了一种新的基于双混沌系统的图像加密方案。把Chen’s系统和Logistic映射结合起来产生随机性更加良好的三维混沌密钥序列,并从密钥序列中通过采样提取出新的用于加密的序列。提出了图像置乱算法和替代加密算法,利用Logistic映射产生的一维混沌序列来实现像素位置的置乱,像素值加密算法采用按分组进行加密和二次加密来对像素值进行加密。通过实验测试表明：算法具有良好的像素值混淆和扩散性能,有较强的抗统计攻击的能力和足够大的密钥空间,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性,且相邻像素具有零相关特性。这些结果表明了所提出方案有很高的安全性。     

一种基于差异系数的稀疏度自适应图像去噪算法

基于压缩感知的K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)图像去噪算法具有良好的自适应性和细节恢复能力,但需事先给定稀疏度K。 该方法的去噪效果会受到图像稀疏度的影响。另外,训练初始系数时用到的追踪类算法中通过向量内积值的大小评定图像分量间相关度的方法,因存在大值噪声点,容易造成假相关,从而影响去噪效果。提出基于差异系数的稀疏度自适应K-SVD去噪算法,通过引入差异系数来平衡因噪声点造成的假相关问题,同时使用相关度均值作为阈值来自适应地产生稀疏度K,避免因给定不恰当的稀疏度而影响去噪效果的问题。在USC标准库上的实验结果表明,所提算法在去噪效果方面有一定的优越性。     

双目视觉引导机器人码垛定位技术的研究

针对机器人采用示教方式码垛时所遇到的误抓取等问题,提出了一种基于双目视觉引导机器人码垛的定位方法。完成了双目标定、手眼标定以及极线校正工作,利用灰度变换与图像滤波相融合的算法对图像进行预处理,提高图像的质量。将图像的灰度级分布与立体匹配算法相结合,提高立体匹配的精度,获得更好的视差图像,对视差图像进行处理得到了码垛产品区域的中心点,然后结合平行双目系统和手眼标定的结果引导机器人对产品进行定位、码垛。实验表明：该方法可实现对产品区域中心点的精确定位,获得其坐标值,引导机器人码垛。     

结合灰度均衡和改进遗传算法的图像阈值分割

图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。     

基于内积的快速分形编码算法

在基于方差的分形编码算法基础上，提出了基于内积的快速分形编码算法，从理论上证明了该内积具有仿射变换不变性，并将其同基于方差的分形编码算法从时间复杂性上作比较。实验表明，该算法能够在保证解码图像质量的同时，使编码时间比原来减少10倍以上。     

基于支持向量机的复杂地质分形特征自动提取

为了提升勘探工作效率,准确提取复杂地质分形特征,提出一种支持向量机的复杂地质分形特征自动提取方法.在两种线性可分情况下,将最佳的分类面简化为最佳分类直线,获得最佳分类平面;考虑噪声及其它干扰因素造成线性不可分的状况,得到广义的最佳分类面;基于两点可以得出支持向量机内积;通过抽取异常重磁分维数的频率域角度获得分维值,反映...     

广义逆张量Padé逼近的连分式递推算法

张量指数函数已经广泛应用于控制论、图像处理和各个工程领域.鉴于此,在矩阵广义逆的基础上,首次在张量内积空间上定义一种有效的张量广义逆,从而构造张量Padé逼近的一种连分式算法.利用张量t-积成功计算张量的幂,由此递推地给出张量指数函数的幂级数展开式.在前面两个工作的基础上,利用设计的连分式算法逼近张量指数函数,其特点在于,该算法可以编程实现递推计算,而且在计算过程中不必计算张量的乘积,也不必计算张量的逆.给出的两个张量指数函数的数值实验表明,将连分式算法与目前通常使用的截断法进行比较,在不降低逼近阶的条件下,所提出算法是有效的.如果张量的维数较大,基于张量广义逆的连分式算法仍然具有一定优势.     

基于自适应编码的SAR浮点模图像数据压缩

提出了一种基于DCT系数分布特征的自适应区域编码方法.从统计分析的角度出发,将8＊8图像块按照对角、垂直、水平和一般特征进行分类,再对照相应的量化表进行定值压缩.通过实验,证明了该方法可取得比较满意的结果.     

Sequences feature vectors extracting method for similarity measurement based on wavelet and matrix transforming

A feature vectors extracting method for similarity measurement between a referenced sequence and an analyzed sequence is proposed. The referenced sequence and analyzed sequence are compressed into two wavelet matrices by Discrete Orthogonal Wavelet Transform (DOWT), respectively. A singular value vector and the multi-subspaces of the referenced matrix are derived from wavelet matrices by singular value decomposition (SVD). Consequently, a uniform subspace of which all sequences are mutual orthogonal can be constructed by serializing multi-subspaces, and the analyzed feature vectors can also be obtained by inner product transformation between analyzed sequence and all sequences derived from the multi-subspaces. The similarity is measured between the analyzed feature vector and the singular value vector of the referenced sequence. The simulation results show that the proposed method is improved in the dimension, accuracy and anti-noise ability with little sensitivity sacrifice.     

改进的自适应广义整体变分图像降噪模型

针对自适应广义整体变分(AGTV)图像降噪模型对图像边缘信息定位精度不高及提取不足的问题,为提高图像降噪效果和峰值信噪比,提出了改进的AGTV(IAGTV)图像降噪模型。一方面,该算法换用精度更高的梯度计算方法,相对于AGTV更精确地定位图像边缘;另一方面,为优化图像预处理的滤波过程,用高斯-拉普拉斯联合变换替代高斯平滑滤波,更有利于检测图像边缘信息,在实现降噪的同时防止边缘信息弱化。数值仿真实验得出,IAGTV模型的复原图像峰值信噪比相对于固定p值的GTV模型提高了大约1.0 dB,比AGTV模型提高了至少0.2 dB。实验结果表明IAGTV具有良好的图像降噪能力。     

基于Snake模型的植物叶片面积计算方法

为对植物叶片面积进行准确测量,提出一种通过Snake模型提取叶片轮廓,并在叶片轮廓基础上计算面积的方法。对传统Snake模型进行改进,定义HSI空间的颜色梯度作为Snake的外部能量函数,将提取出的角点作为初始轮廓的顶点,通过自适应增加或减少顶点来设置Snake的初值。利用改进的Snake模型提取叶片轮廓,在叶片轮廓链码表的基础上计算面积。实验结果表明,与Image J软件中计算叶片面积的方法相比,该算法的测量精度更高。