基于相位迭代算法的单像素双图像加密系统

提出一种基于相位迭代算法的单像素双图像加密系统，实现了复振幅图像的加密解密。将复振幅图像的振幅和相位分别赋值为1幅图像，同时实现了2幅图像的加密解密。将这2幅图像加密成一系列单像素值，解密时需将照明图案作为密钥才可成功获取2幅图像的信息，抵抗了针对单像素加密系统的伪造攻击。最后，通过模拟仿真验证了加密系统的有效性和安全性。     

单通道彩色图像加密方案

设计了一种基于三相位编码的单通道彩色图像加密方法。将彩色图像转换到HSI空间,I分量即可作为相位编码的原始待加密图像;H分量可作为第1个相位,采用双图像加密算法对S分量加密后得到的相位,与H分量构成了对I分量加密的2个相位,第3个相位密钥是S分量加密后得到的相位与变换输出的相位之差。由于基于分数傅里叶变换(FrFT)的双随机相位编码技术具有很高的安全性,在增加一重相位编码后,进一步提高了安全性,在不知道密钥的情况下几乎不可能获得原图像信息,由此保证了彩色图像加密的安全性。模拟实验结果验证了该方法的有效性和安全性。给出了光学实现方案,基于该算法设计了多幅彩色图像的加密方案。     

基于数字全息与随机组合的无串扰图像加密与水印研究

在传统的图像水印方法中,通常直接添加编码到宿主图像和水印图像,因此,这两幅图像在解密的过程中会存在串扰。为了消除这种影响,提出了一种基于数字全息技术的新方法,将两幅隐藏图像产生的两幅全息图的所有图像像素重新排列,并用随机散射矩阵(RSM)将其组合成一组复合全息图;在解密过程中,利用RSM可以确保每个全息图像的精确恢复,从而实现每幅图像无串扰噪声的完美重建,利用相移干涉和双随机相位编码技术进行计算机仿真,验证该方法的可行性及其对遮挡和附加噪声的鲁棒性。该方法适用于二维和三维图像,附加的RSM还可以作为一种密钥提供更高的安全级别。     

正交雅可比-傅里叶矩的亚像素边缘定位

为了进一步提高图像的亚像素边缘定位精度,提出了一种基于高阶次正交雅可比-傅里叶矩(OJFM's)的边缘定位算法.该算法利用OJFM's的幅值旋转不变性和独特的小图像描述能力,在充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,对图像边缘旋转后垂直方向上3个不同阶次的OJFM's之间关系进行分析,将图像轮廓定位至亚像素级...     

一种无损的二值图像信息隐藏算法

提出了一种无损的二值图像信息隐藏算法。考虑二值图像中像素与其邻域内相邻像素的连通性和光滑性,提出一种可修改像素的选择标准,进而构造出一条可供秘密信息隐藏的载体序列;根据待嵌秘密信息的长度选择合适长度的载体序列作为信息隐藏的所用载体序列;利用算术编码对所用载体序列进行无损压缩,得到隐藏信息的可用冗余空间;通过比特控制的方法选择信息嵌入方式,减少嵌入过程中对原始图像的修改。实验结果表明,该算法不仅能够对原始图像进行无损还原,载密图像视觉效果好,而且由于选择最小的修改方式实现信息的嵌入,减小了图像整体的失真,满足实际应用的需求。     

基于LBP和ELM的人脸识别算法研究与实现

针对传统的局部二值模式(LBP)在人脸图像特征提取时容易受到灰度和噪声影响的问题,在传统LBP基础上提出一种改进的LBP算法.该算法计算邻域各像素与中心像素差值的平方和C,若C在限定范围内,选取中心像素值为阈值计算LBP值,充分考虑中心像素值与邻域像素值的作用,更准确描述局部图像特征;反之,若C不在限定范围内,则选择邻域像素和中心像素的中值作为阈值进行计算,降低噪声点的影响.利用主成分分析法(PCA)降低LBP提取的人脸图像特征维数.为了解决普通极限学习机(ELM)的不足,引入加权共轭核极限学习机(WCGKELM)进行人脸图像特征的分类.经实验验证,该算法能有效提高人脸识别率.     

一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

多光谱图像的3D EBCOT压缩编码算法

提出了一种新的多光谱图像压缩方案,三维率失真优化截取码块编码(3D EBCOT)算法根据多光谱图像的成像特点,利用非对称的三维离散小波变换去除多光谱图像的空间冗余和频域的相关性,再通过拓展改进最新的静止图像压缩标准JPEG2000中的二维率失真优化截取内嵌码块编码(2D EBCOT)算法,在比特平面编码器中引入谱间上下文,使用相应算术编码器并对经过三维小波变换后的系数进行编码,提高了多光谱图像的压缩效率．根据具体要求组织的内嵌码流,可继承获得JPEG2000标准内嵌码流抗误码等优良特性．使用该方法对一组6波段多光谱图像压缩编码后的重建图像显示,具有比三维小波分层树集合分割排序编码的算法(3D SPIHT)具有更好的图像质量和压缩性能．     

一种新的改进Canny边缘检测算法

对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价, 针对传统Canny算法在梯度幅值计算上的缺陷, 提出了一种通过计算像素八邻域内图像一阶偏导数有限差分来确定梯度幅值的方法, 改善了传统Canny算子利用2×2邻域内求有限差分均值对噪声的敏感性, 提高了边缘定位的精度. 在此基础上, 在基于非极值抑制原理检测边缘点时, 将像素的八邻域分为4个像限结合双线性插值的方法进一步提高了边缘检测的精度和准确度. 实验结果表明, 该算法在保证实时性的同时, 具有更好的检测精度和准确度.     

基于图像能量相关性的H.264/AVC 2阶预测算

针对现有2阶预测算法对残差像素间的相关性考察不够,使得2阶预测不够准确,导致编码效率降低等缺点,提出一种基于图像能量相关性的H.264/AVC 2阶预测算法。该算法基于对帧内、帧间残差像素相关性的详细统计分析,定义了像素能量相关性,通过统计出能量相关性和1阶帧间残差的关系曲线,动态地、较为准确地筛选出2阶帧内预测参考像素,既提高了2阶帧内预测的准确性,在码率降低的同时,提高了编码图像质量。实验结果表明,本文算法在图像质量和码率两方面均优于现有2阶预测算法。尤其对于高分辨率且包含复杂运动的视频,图像质量和码率提升较大,与其它2阶预测算法相比,率失真优化效果明显。     

传感器网络中基于置信区间的数据聚合策略

为了减少能耗对于无线传感器网络生存时间的影响．提出了一种置信区间和禁忌算法相结合的数据聚合算法(CBTA)．CBTA根据簇内节点所采数据呈高斯分布的特点,使用抽样样本设定置信区间与总量模型的对比,有效地减少了数据发送量;同时为避免出现采集热点,采用禁忌算法对抽样数据进行禁忌水平线限制．与相关研究相比,CBTA采用全新的数据发送方式,能够有效降低能耗．仿真实验证明,CBTA能够很好地满足不同用户准确率的要求,且在网络寿命上大幅度优于同类算法．     

一种改进的相位梯度自聚焦算法

当相位梯度算法挑选的散射点不是孤立散射点时,导致相位误差估计的准确性下降．对相位梯度算法中特显点的选取方法进行了改进,提出了一种基于自适应孤立特显点选择的相位梯度方法．该方法首先利用方位滑窗对各像素点进行质量评估,从而挑选出质量最好的孤立特显点用于相位误差估计,接着利用质量评估值指导多个特显点的加权综合以进一步提高相位误差估计的精度．分析和实测数据表明,对于强散射点不孤立的场景,该方法的适用性更好．     

直方图平移的自适应大容量可逆水印算法简

The traditional histogram shifting based reversible watermarking algorithm can only embed at most 1.0 bit watermark information into one pixel in single-pass embedding. Therefore, we have to use multi-pass embedding to achieve a higher embedding capacity. However, in the second-pass and the subsequent embedding process, the prediction error will be affected by the embedding distortion, which reduces the embedding efficiency. To this end, this paper proposes an improved reversible watermarking algorithm by employing histogram shifting. The algorithm embeds 1.0 bit or more bit watermark in one pixel in terms of the context of image. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the embedding capacity while maintaining a high image quality.     

An efficient BTC image compression algorithm with visual patterns

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＢｌｏｃｋｔｒｕｎｃａｔｉｏｎｃｏｄｉｎｇ (ＢＴＣ)ｆｏｒｍｏｎｏｃｈｒｏｍｅｉｍ ａｇｅｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｙＤｅｌｐａｎｄＭｉｔｃｈｅｌｌ[1] .Ｉｔｉｓａｓｉｍｐｌｅｌｏｓｓｙｉｍａｇｅｃｏｄｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ,ｗｈｉｃｈｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｂｅｉｎｇｅａｓｙｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｒａｎｓ ｆｏｒｍｃｏｄｉｎｇａｎｄｖｅｃｔｏｒｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ[2 ] .Ｉｔｓｓｉｍｐｌｉｃｉｔｙ ,ｐｅｒｆｏｒ…     

符号交织SCCPM的设计与性能分析

串行级联连续相位调制是一类具有较高功率利用率和频谱利用率的恒包络级联编码调制方式.研究了采用符号交织器的串行级联连续相位调制系统.与传统的比特交织方案相比,符号交织串行级联连续相位调制系统在收敛门限上可以获得改善,但错误平层更高.通过理论分析和仿真得出系统的各个参数,包括外码、迭代次数、交织长度、基带成形脉冲对系统性能的影响,最后得出了符号交织串行级联连续相位调制系统的一些参数设计原则.     

一种RGB模型彩色图像增强方法

为了研究基于全参考图像的RGB模型彩色图像增强方法及其质量的客观评价方法,依据RGB模型彩色图像分解后得到的颜色分量具有相关性的理论,应用基于点处理的灰度图像的灰度变换理论,提出了基于像素值区间变换系数相同的和基于分量的变换系数比例一致的图像增强算法.实验结果表明,提出的算法均可用于一定目的的RGB模型彩色图像的增强,由给出一组基于误差的单位像素的增强质量的客观评价的计算公式计算出的数据可用于彩色图像的增强质量的客观评价,且与彩色图像的增强效果的主观质量评价结果是一致的,可用于彩色图像增强质量的评价.     

基于感兴趣区的图像多描述编码

为了保证高误码信道环境下图像通信的传输质量,提出了一种新的基于感兴趣区的多描述编码方法．首先利用冗余变换和JPEG编码相结合的方法,构造多描述码流,克服了以往多描述编码方法构造复杂、不易扩展到多信道系统的缺点．同时采用感兴趣区编码方法,对人眼感兴趣区域优先进行保护．实验表明,该方法在网络状态较差的情况下,首先能保证感兴趣区图像的重建质量,进而提高图像的整体视觉效果．     

一种使用并行交错采样进行超分辨的方法

目前基于互联网各类图像以及人工智能应用对图像数据质量较为敏感,但由于采集设备以及传输方式限制,导致图像质量受到非常严重影响,为了弥补图像数据质量损失和增强图像效果,提出一种并行交错上下采样网络(parallel interlaced up and down sampling network, PSUDN)作为一个解决该问题的更好的方案,利用并行的高分辨特征(high resolution feature, HR_Feature)和低分辨特征(low resolution feature, LR_Feature),交错进行采样生成高级特征图,通过构建并行的高分辨率特征模块和低分辨率特征模块提升输出的高分辨率图片的质量。通过并行的上采样和下采样,构建的模型可以重建8倍的高分辨率图片,并达到当前较好的效果。     

傅里叶相位差谱在卫星目标图像检测中的应用

提出一种利用序列图像傅里叶相位差谱的特征检测卫星目标的算法. 欲跟踪的卫星目标往往淹没在星海中,仅仅依据星体特征检测出目标很繁琐,也很困难. 从傅里叶变换的相谱差异特性出发,将序列图像相邻2帧图像中的前一帧图像通过相谱补偿后与后一帧图像对比,检测出奇异的卫星目标,再利用帧差法剔除伪目标,给出跟踪目标的运动轨迹. 同时,为了提高该算法的抗噪声能力,针对遇到的实际情况提出基于二维直方图改进的图像二值化算法. 通过实验验证了该算法的可行性,结果表明,所提出算法的检测误差与人工捕获相比不超过1个像素.      

非迭代收缩多方向预测的空域错误隐藏算法

现有的空域错误隐藏算法通常以高复杂度的迭代逼近机制换取恢复质量的轻微提升,且一些算法只适合于特定的丢失模式.为此,本文提出了一种非迭代收缩多方向预测（Non-iterative Shrinkage Multi-directional,NSM）的空域错误隐藏算法,以便更好地平衡计算复杂度与恢复质量等性能指标,且能处理各种各样的丢失模式.对于当前受损块的错误隐藏,NSM算法首先通过各向同性梯度检测器学习当前延拓区域的梯度特征;随后,基于具有16邻域像素和8预测方向的基本隐藏单元,多方向预测器按照收缩填充次序逐一地恢复受损块的每一个像素,根据该像素的邻域像素可用情况调整预测器的加权系数.在每个受损块的内部,不同的像素组根据它们的邻域级可用度一组接一组地进行恢复;在一个像素组的内部,不同丢失像素根据先验填充准则一个接一个地进行预测,从而实现低复杂度的非迭代重构.相比于其他空域错误隐藏算法,实验结果表明,所提NSM算法在各种丢失模式下均能够取得良好的综合性能,在通用性、计算复杂度和恢复质量之间达到了一种具有竞争力的性能折衷.