椭圆曲线在数字图像隐藏中的应用

以图像信息安全问题为研究背景,介绍了椭圆曲线用于图像隐藏的理论基础,并给出了具体运算的方法和实验结果,讨论了椭圆曲线在数字图像隐藏中的应用。     

根据椭圆共轭直径绘制椭圆曲线的算法

目前的绘图软件不能直接用椭圆共轭直径绘制椭圆曲线。本文用画法几何中根据椭圆共轭直径绘椭圆曲线的原理 ,提出算法 ,根据算法编制程序 ,满足用计算机直接根据椭圆共轭直径绘制椭圆曲线的实际需要     

一种基于椭圆曲线的Optimal型盲签名方案

椭圆曲线数字签名实际上是基于乘法群的离散对数问题的数字签名在椭圆曲线上的模拟。利用椭圆曲线来改进Optimal盲签名方案,并对其完备性、不可伪造性、安全性、盲性进行了分析。     

椭圆曲线密码体制中安全曲线的选取

椭圆曲线密码是公钥密码体制,它的安全基础是椭圆曲线上的离散对数问题。研究表明,椭圆曲线密码是目前唯一无法用亚指数算法破解的公钥密码。通过详细介绍ECC的数学基础的基础,分析针对椭圆曲线离散对数问题的常见攻击算法,并在最后给出一种完整的安全椭圆曲线选择方法。     

图像安全的椭圆曲线加密实现

进一步讨论了图像数据处理的一般方法及其与加密的关系；给出了图像数据加密的椭圆曲线选定和图像数据明文嵌入E(Fq)的算法，并对算法进行了分析。     

椭圆曲线密码体制的研究

介绍了椭圆曲线及其相关知识以及目前椭圆曲线密码体制研究的三大热点：椭圆曲线上的快速点加运算、椭圆曲线密码体制的安全性分析、安全椭圆曲线的产生．最后给出了一个典型的椭圆曲线密码体制的实例．反映了椭圆曲线密码体制的发展状况以及当前面临的问题，阐述了该领域的最新发展方向。     

椭圆曲线密码机制的应用研究

介绍椭圆曲线密码机制的相关理论,并设计了一种基于椭圆曲线的数字签名方案。     

机器视觉中空间圆透视投影特性研究

分析了三维圆与透视投影图像之间的几何关系,根据相似三角形比例原则和解析几何方法,描述了三维圆图像的数学特征,推导出了圆的图像椭圆曲线方程,确立了图像二次曲线中心偏移计算公式,图像曲线方程的几何意义清楚。     

SEA算法及安全椭圆曲线的有效选取

在椭圆曲线密码体制的实现中,首先要选取安全的椭圆曲线,选取安全椭圆曲线阶的核心步骤是对椭圆曲线阶的计算,SEA算法是计算椭圆曲线的有效算法。本文在实现Fp上SEA算法的前提下,就SEA算法中各方法的综合运用提出了一种方案,并且对用SEA算法选取安全椭圆曲线速度上的优化作了一些讨论,所获得的一些速度指标和国际公开资料上的指标有可比性。     

GF(2m)上安全椭圆曲线的快速构造

文中详细介绍了安全椭圆曲线的标准及各种构造方法,其中详细阐述了利用复乘法构造安全椭圆曲线,并探讨了利用此法快速构造特征2有限域上安全椭圆曲线的方法和技巧。     

基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法

针对经典暗原色理论算法在处理雾天图像时出现的色调和亮度失真问题,提出了一种基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法.该算法首先通过容差机制分割图像,并根据阈值判断图像的明亮和非明亮区; 然后引入改进的高斯平滑滤波对透射率图像进行平滑处理,以此优化透射率图像; 最后通过引入容差机制对透射率图像进行修正,以此得到更加清晰的图像.将本文方法与经典的暗原色算法进行对比表明,本文方法在亮度、颜色保真度和时间效率上均优于暗原色算法,因此本文方法可为雾天图像的处理提供参考.     

改进的二维经验模式分解方法

为了解决图像处理中应用到的传统二维经验模式分解算法存在边界效应和过度分解的问题,提出了一种改进的二维经验模式分解算法.该算法首先对原始图像的边界进行延拓处理,在图像信号的边界处增加一部分数据;然后对处理后的图像使用传统的二维经验模式分解方法进行图像筛分,筛分截止后对每个筛分过度的内在模式函数增加一个对应的补偿量.应用改进的二维经验模式分解算法对图像进行了处理,计算了处理后得到的重构图与原图的标准差.实验结果表明,改进的二维经验模式分解算法消除了边界效应,也解决了图像分解过度的问题.重构图与原图像的标准差很小,证明了重构图与原图的图像灰度波动很小即图像吻合得很好,并且由于处理边界问题时附加的图像信息并不多乃至计算量小,使处理简单易行,论证了改进的二维经验模式分解算法在图像处理中的可行性.     

一种基于模糊聚类的快速图像分割算法

提出一种基于二维直方图加权的模糊c均值图像快速分割算法.通过将原图像和它的平滑图像相结合,构造一个二元组的“广义图像”,广义图像的直方图就是原图像的二维直方图.然后对此二维直方图进行塔形分解得到金字塔的上一层——顶层,相应地称原二维直方图为底层.最后,利用加权模糊c均值聚类算法分别对顶层和底层进行模糊聚类,从而实现对原图像的分割.实验结果与性能分析表明,该算法具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力.     

自适应彩色图像水印算法

提出了一种基于DCT的自适应彩色图像水印算法，算法中设计了多个自适应因子，能够根据图像的局部特征自动调整水印嵌入的强度，在保证水印不可见的前提下，实现水印信号最大程度的嵌入，数字水印算法(特别是当水印图像和原图像都是彩色图像时)的一个重大突破是将彩色水印图像平面化，使得水印信号的健壮性得到很大程度的提高。     

一种SLIP模型的图像增强新算法简

Image enhancement technology plays an important role in human life, social production, etc. This paper presents a new algorithm for image enhancement based on the SLIP (Symmetric Logarithmic Image Processing) model. Firstly, we get the SLIP image enhancement algorithm about image gray values based on the analysis of the existing logarithmic image enhancement algorithm. Then the SLIP image enhancement algorithm is simplified to the simple mathematical operation using the vector operation of the SLIP model. The proposed algorithm can enhance the image not only with the mode of the transmitted light image but also with the mode of the reflected light image. By means of subjective evaluation and EMEE objective evaluation, experimental results show that the proposed algorithm can enhance the image detail and improve the overall image contrast. Meanwhile, the algorithm overcomes the disadvantage that LIP image enhancement algorithm cannot enhance the images with the mode of the reflected light image.     

结合自适应字典学习的稀疏贝叶斯重构

贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,笔者结合自适应字典学习思想,提出一种冗余自适应字典表示的稀疏贝叶斯学习算法.该算法对图像进行局部分块,从待重建图像的迭代中间图像分块中学习字典,并以该字典作为图像的稀疏变换基,通过稀疏贝叶斯学习算法获得稀疏解.实验结果表明,基于自适应字典的贝叶斯学习算法能提高稀疏化,明显改善图像的重构质量.     

一种图像压缩算法研究

在现有SAR图像压缩技术的基础上,提出了一种基于小波变换的SAR图像压缩算法。该算法减少了SAR图像斑点噪声的影响,在一定程度上提高了SAR图像压缩性能,是一种有效的SAR图像压缩算法,并具有一定的实用价值。     

基于空域梯度算子和小波域多分辨分析的图像增强算法研究

为改善图像的视觉效果,提出一种基于Sobel算子和Lplacian算子相结合的混合算法,并采用基于Sobel算子、Laplacian算子、小波变换和提升小波变换的算法,对滚珠缺陷图像和医学CT图像进行图像增强处理的算法研究．实验结果表明,混合算法适于滚珠缺陷图像的锐化,其效果优于另外4种算法;提升小波变换算法适于细节信息较为丰富的医学图像增强,与其他5种方法相比其效果最优．     

全变差曲波变换在医学影像图像去噪中的应用

针对曲波变换算法在医学影像图像去噪中会产生截断伪影和边缘模糊等问题,提出了一种全变差曲波变换算法.该算法首先对含噪医学影像图像分别进行曲波阈值和全变差去噪,然后将得到的去噪结果进行曲波逆变换并生成最终图像.仿真实验结果表明,该算法不仅可有效地降低噪声,还可较好地保持医学影像图像边缘和细节信息,其效果明显优于曲波变换算法和全变差算法.因此,该算法对医学影像图像的噪声滤除具有良好的应用价值.     

基于缝雕刻的图像重定向算法

图像重定向算法利用人对图像内容的感知差异进行非均匀的图像缩放,以适应新的显示需求。本文提出了一种基于缝雕刻的图像重定向算法。它利用每条seam上像素的累加能量和最大能量构造混合能量模型,使算法既能够利用人眼对梯度信息的敏感性,又可以减少复杂纹理背景对seam提取的干扰。实验结果显示,相比其他几种算法,本文算法可以更好地保护图像中视觉关注对象的边缘轮廓结构,处理后的图像不仅视觉效果更好,与原图的相似性距离也更小。