基于恢复函数和误差扩散的灰度图像分存方案

基于((n,n)-阈值的灰度图像分存方案利用恢复函数和误差扩散技术将一张秘密灰度图像分存到n张有意义的灰度分存图像中。所提方案选择n张有意义的灰度图像作为分存图像,以增强秘密图像的隐蔽性,达到保护图像信息安全的目的;采用误差扩散技术,可以产生具有良好视觉质量的分存图像。所生成的分存图像没有像素膨胀,其大小与秘密图像相等。此外,方案的重构过程简单快速,而且是无损的。实验结果和理论分析表明,所提方案能为秘密图像分存提供一个高安全和有效的机制。     

基于图像边缘检测的变系数误差扩散方法

误差扩散算法是一种重要的图像半色调化技术,被广泛应用于各种二值化的输出设备当中,但传统的误差扩散算法生成的半色调图像易出现"蠕虫"现象和边缘模糊。针对此问题,本文提出一种结合图像边缘检测的变系数误差扩散方法,该方法以Ostromoukhov提出的变系数误差扩散算法为基础,利用其优化后的误差扩散系数,可以较好地克服"蠕虫"现象。在此基础上,采用Sobel算子检测图像的边缘并沿边缘方向修正误差扩散滤波系数,以较好地保持原图像的边缘特性。实验结果表明,利用该方法产生的半色调图像不仅具有蓝噪声特性,而且边缘结构清晰。     

基于HVS模型的误差扩散方法

针对传统误差扩散算法处理过程中图像边缘信息不完整,中色调区域有纹理结构存在的问题,提出一种基于人类视觉系统(HVS)模型的误差扩散半色调方法。该方法先对原图像进行了图像分割,在非边缘区域采用传统误差扩散算法处理,边缘区域采用基于HVS模型的误差扩散系数进行误差扩散处理,最后再在HVS模型的基础上对像素进行矫正。实验结果表明该算法能够有效减少图像细节损失,保留原图像信息。     

基于点扩散和误差扩散的半色调自隐藏算法

将秘密图像隐藏在一幅基于点扩散或误差扩散的半色调图像中,实现基于点扩散和误差扩散的半色调自隐藏算法;以基于点扩散的双向共轭信息隐藏算法为基础实现基于点扩散的灰度半色调自隐藏算法,将该算法扩展到基于误差扩散的灰度半色调图像,提出基于误差扩散的灰度半色调自隐藏算法;以最新的基于点扩散和误差扩散的新共轭数据隐藏算法为基础,提出基于点扩散和误差扩散的彩色半色调自隐藏算法。将四类自隐藏算法进行实验验证,对不同半色调自隐藏算法的性能进行了比较。结果表明在相同参数下,基于误差扩散的彩色半色调自隐藏算法具有最好的性能。     

基于Arnold变换的图像分存加密方法

为提高图像分存加密的安全性,提出一种将置乱加密、分存技术和像素扩散相结合的分存加密方法。首先,利用一维Logistic混沌映射产生Arnold变换的参数;其次,利用变参数的二维Arnold变换对图像进行像素位置置乱;最后,利用变参数的三维Arnold变换对置乱后图像进行像素值扩散并分存为两幅图像。实验结果表明,该方法的外部密钥敏感度较强,具有良好的雪崩效应,能够有效地抵抗明文和差分等攻击,且解密密钥与明文图像紧密相关。     

基于分存的多幅图像信息隐藏方案*

在秘密图像分存的基础上,提出一种多幅图像进行信息隐藏的算法。首先把秘密图像分存到指定的两个毫无关系的图像中,然后在公开图像的奇数行（列）嵌入第一幅图像,在偶数行（列）嵌入第二幅图像,从而实现多幅图像在一幅公开图像中的隐藏。给出了两幅图像嵌入一幅图像的实验,并对隐藏性能作了分析与比较。该算法原理简单有效,编程容易,信息的嵌入与提取速度快,并且这种多幅图像进行信息隐藏的方法可以嵌套于目前的大多数算法,有很强的推广性。     

基于灰色半解生成的密钥分存方案

对灰色半解生成算法进行研究,提出基于灰色半解生成的密钥分存方案。该方案只需密钥分配者随机产生一正整数集合,利用灰色半生成算法得出其半解密钥集合,并通过分配该半解集合中元素的位置来确定系统成员的秘密子密钥。引入一个简单的离散函数来构造其屏蔽子密钥和抵御成员欺骗。     

基于拉格朗日插值多项式的彩色图像分存方案

为了解决真彩色大秘密图像的安全传输问题,提出了一种基于拉格朗日插值多项式的图像分存方案;该方案通过对真彩色大秘密图像进行压缩、量化、编码、分解、译码等处理生成秘密图像的n个影子,再将每个影子隐藏于一幅尺寸是秘密图像的t分之一大小的可视的载体图像中,任取其中的t个嵌入秘密图像影子的载体图像,就能恢复原始秘密图像;同时给出了分存原理和直接恢复公式,提高了图像分存和恢复的速度,简化了计算过程。     

基于猫映射和布尔运算的图像分存共享方法

为了提高图像可视分存共享的安全性,提出了一种基于改进 Arnold 变换和布尔运算的图像信息安全保护算法。该方法利用改进的非拟仿射 Arnold 变换对像素位置置乱,并利用该变换将其分解为两幅图像,将分解所得图像分别采用基于布尔运算的 r 轮(2,n)秘密共享方案实现可视分存。最后,对可视分存图像进行重构,并采用逆非拟仿射 Arnold 变换实现图像合成和置乱反变换恢复原图像,对其存在随机噪声采用改进中值滤波去噪。理论分析和实验结果均表明,所建议的组合式图像信息安全保护方法是有效的。     

自适应噪声调制多级误差扩散算法

针对多级半色调技术输出结果存在轮廓效应以及人工结构的问题,提出一种自适应噪声调制多级误差扩散半色调算法.首先利用加权均方误差约束求取噪声调制器的各项系数,并将噪声调制器插入至误差扩散法中的量化过程内;然后通过遗传算法,结合蓝噪声原理获取噪声调制后的最优自适应误差过滤器;最后利用所得的自适应误差过滤器完成量化误差滤波,输出半色调结果图像.实验结果表明,该算法可以有效地减少半色调输出结果中的轮廓效应和人工结构,并且具有较高的信噪比.     

基于调色板分析及误差扩散抖动的迷彩仿造

仿造迷彩是针对特定的环境背景生成的伪装迷彩。在迷彩纹理设计上,无规则的、点阵式的数码迷彩相对传统迷彩具有更好的迷惑效果。提出一种新的仿造数码迷彩方法,在调色板颜色分类排序及直方图合理分析的基础上提取四种主色,结合抖动半色调方法统计四主色比例,并运用随机像素点集的方式生成迷彩图案。实验证明,该方法生成的迷彩图与参照背景图能自然融合,达到较高的伪装隐蔽效果。     

一个新的基于多重秘密共享的图像隐藏方案

提出了一种新的图像隐藏方案,该方案糅合了多重秘密共享思想与LSB算法,生成的影子图像约为秘密图像的1/t,从而减小了载体图像的容量。本方案允许任意选取 (t-1)次多项式的模数p,并根据该模数p将秘密图像的若干个像素点拼接成一个数据单元,有效克服了Thien方案中秘密图像需进行置乱处理的缺陷。此外,本方案构造的多项式明显少于Thien方案和Li Bai方案。     

A verifiable multi-secret sharing scheme based on cellular automata

In this paper, we propose a verifiable (t, n)-threshold multi-secret sharing scheme, based on one-dimensional cellular automata where the number of secrets is not restricted by n or t. We show that our scheme can be used to solve an open problem proposed recently in Alvarez et al. (2008) [G. Alvarez, L. Hernández Encinas, A. Martín del Rey, A multisecret sharing scheme for color images based on cellular automata, Information Sciences 178 (2008) 4382-4395].     

基于Mirror Driver的屏幕共享方案研究与实现

针对远程教学中学生机端同步显示教师机端教学内容的需求,提出了一种基于Mirror Driver的教师机端屏幕共享解决方案。该方案基于教师机端对DirectDraw非高依赖和Mirror Driver能精确高效捕捉屏幕变化区域的特点,首先对教师机端屏幕高效捕捉;然后将捕捉的变化图像压缩成JPEG格式,通过网络传输到学生机端;最后学生机端提取JPEG数据,并转换成BMP图像,将多变化区域图像合成显示。实验结果表明,此方案能够实现高效的屏幕捕捉并同步显示,具有良好的实时性,可以应用于远程监控、远程教学等领域。     

基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法

针对传统的各向异性扩散去噪方法存在的导致图像细节丢失的问题,提出了一种基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法。该方法根据平稳小波变换的特性,通过在高频和低频子带上选用不同的梯度门限进行各向异性扩散,然后进行重构得到去噪后的结果图像。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,图像细节保留较好,去噪后的图像具有更好的质量。     

多分发者的秘密共享方案

传统的秘密共享方案都是基于一个秘密分发者。而在某些实际的应用中,被共享的秘密信息也许会被多个秘密分发者共同来维护。基于Shamir门限方案和离散对数问题的困难性提出了一种多分发者的秘密共享方案。在该方案中,多个秘密分发者可以共同维护秘密信息,并且任一分发者可以动态地更新秘密信息。在秘密的动态更新过程中,仅需要公布少量的信息而不需要进行对秘密份额的重新分发。方案的安全性依赖于Shamir门限方案的安全性和离散对数问题的困难性。     

融合各向异性扩散信息的图像分割

目的 图像因各种因素的影响存在一定程度的噪声,而噪声会在图像分割时影响待分割目标的边缘识别,导致分割结果难以达到理想状态。针对以上问题,在距离规则化水平集（DRLSE）演化模型的基础上,提出一种将各向异性扩散散度场信息融合到DRLSE模型中的新模型。方法 将水平集函数初始化为分段常数表达式,设定演化方程中的参数和水平集函数演化过程中的迭代时间步长Δt。随后将常值权系数α替换为融合各项异性扩散散度场信息的变权系数α（I）,对水平集函数的演化方程进行迭代演化,直至收敛到目标边缘。输出最终演化轮廓。结果 对选自Weizmann数据库的图像和经过人为改造的的图像进行图像分割实验,采用迭代时间和评价分割结果相似性的J系数（Jaccard相似性系数）和D系数（Dice相似性系数）等定量指标进行评价。对无噪声图像和噪声图像分割时,本文模型的J系数和D系数均比DRLSE模型的值大,表明本文模型的分割结果与真值图像的相似性较高。在分割时间方面,仅在分割背景简单边缘清晰的无噪声图像时,本文模型较DRLSE模型略长;在分割边缘清晰、背景灰度不均匀和边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像以及人为添加噪声的各种情况下,本文模型分割时间均明显短于DRLSE模型。其中,对边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像,本文模型分割时间为3.718 s,较DRLSE模型短9.523 s;对存在噪声、待分割目标存在凹区域且边缘模糊背景灰度不均匀图像,本文模型分割时间为4.235 s,较DRLSE模型短35.165 s。结论 实验结果表明,融合了各向异性扩散信息的DRLSE模型在图像分割尤其是噪声图像分割方面,具有明显的有效性、高效性和鲁棒性。     

基于线性单向函数的可验证的多秘密共享方案

基于Shamir的门限秘密共享方案和线性单向函数的安全性以及离散对数问题的困难性,提出了一个可验证的多秘密共享方案。该方案中每个参与者只需保护一个秘密份额,就可共享多个秘密。秘密恢复之前,参与者可验证其他参与者所提供的影子份额的正确性。秘密恢复后,参与者的秘密份额不会泄露,可重复使用,并且所需的公开参数较少,秘密分发过程不需要安全信道。