基于混沌映射和离散变换的零水印算法

提出了一种基于混沌映射和小波变换的零水印算法.该算法将原始图像进行小波变换后,取其低频子带的小波系数作logistic映射,将得到的结果处理成一维数组作为提取水印图像的依据,并进行了Arnold变换和加密处理,因而保证了水印信息的安全性.     

基于小波变换的零水印算法研究

针对数字水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾,提出一种改进的基于小波变换的零水印方法。该算法首先基于混沌序列从原始图像小波系数的低频域提取特征水印,然后把得到的特征水印注册到IPR中。实验结果表明,此算法不直接修改载体图像数据,嵌入的水印具有良好的不可见性,对常见的JPEG压缩、噪声、剪切等各种图像攻击具有较强的鲁棒性,而且在不知道密钥的情况下,不可能成功的提取出水印信息,具有良好的安全性。     

基于边缘特征的动画零水印算法

为了更有效地提取动画的边缘轮廓特征,提出一种基于边缘特征的动画零水印算法.首先,选取动画中的关键帧并且将关键帧分组,并采用二维离散余弦变换提取低频系数;在变换域的处理上,采用具有良好的多尺度、多方向分析特性的轮廓波变换以提高水印算法的鲁棒性.然后,利用奇异值分解技术得到二值序列并进行保存,在处理水印图像时采用视觉密码技术和混沌置乱技术以增强算法的安全性.最后,将二值序列与处理后的水印图像进行逻辑运算,构造"零水印"密钥.实验结果表明,本文算法在抵抗高斯噪声、裁剪攻击、压缩攻击时都具有很强的鲁棒性,同时能够抵抗一定程度的帧丢失攻击.     

基于混沌图像水印置乱系统的研究

利用置乱技术对图像水印信息进行预处理,可以提高图像水印信息的安全性,增强水印抵抗恶意攻击的能力.本文采用混沌Arnold映射扰乱图像的组成部分,破坏图像的自相关性,使得人眼无法从中提取有价值的信息.在分析基于Arnold变换图像加密算法的基础上,通过实验给出了图像阶数和Arnold变换周期的关系,并对Arnold变换图像水印的抗攻击性进行了分析,这为混沌在图像水印以及图像加密中的应用提供了理论依据.     

基于Tucker分解和双置乱加密的立体图像零水印算法

针对立体图像版权保护和现有零水印方案抵御几何攻击鲁棒性能欠佳的问题,提出了一种新的基于Tucker分解和分数阶Jacobi-Fourier矩(FJFM)的彩色立体图像抗几何攻击零水印算法。首先对原始彩色立体图像的左、右视点分别进行R、G、B通道分离,接着将分离后的6个通道联合并视作一个三阶张量进行Tucker分解,获得包含左、右视点相关性的第一能量图;然后计算该能量图4×4非重叠分块后均值子图的FJFM混合低阶矩特征,并利用该特征构造二值鲁棒特征矩阵;最后将经过双重置乱加密后的原始水印和混沌排序置乱后的特征矩阵进行异或操作,得到最终的认证零水印。实验结果表明,本文算法对添加噪声、滤波、压缩等常见非几何攻击均表现出很强的鲁棒性,水印检测NC值均在0.98以上;在抵抗旋转、缩放、平移和剪切几何攻击性能方面整体优于对比算法。     

基于动态分组和扩散置乱的混沌加密方法

为了提高图像加密的安全性和有效性,提出一种基于动态分组和扩散置乱的混沌加密方法。将明文图像随机分组并采用比特位和行列的置乱、扩散操作对其加密,其密钥流产生于基于明文图像的逻辑映射,扰乱明文图像和密文图像之间的映射关系;并且在进一步加密过程中,明文图像像素由密文图像反馈算法取代,使得加密过程受到明文图像控制参数的影响。理论分析和实验测试结果表明,该算法可以抵御选择性攻击和差分攻击,具有较好的统计特性,可以运用于图像信息安全保护。     

图像混沌置乱及加密方法

提出了一种新的图像混沌置乱及加密的方法,首先利用2个耦合混沌映射产生一系列混沌序列对,利用该序列对形成图像像素新的地址码,对原始图像进行混沌置乱,从而得到乱序图像;其次对乱序图像进行DCT,在DCT域内再利用一个混沌序列对每一个系数进行自适应的改变,完成对图像的加密过程,图像的解密和反置乱过程与上述过程正好相反。为了验证本方法的安全性和可靠性,对其进行了仿真实验和效果分析,结果表明,该方法简单易行,安全可靠,可操作性强。     

基于双重置乱技术的实数傅里叶变换域数字水印算法

提出一种基于Arnold变换和采样置乱的实数傅里叶域数字水印算法,利用Arnold变换和采样置乱将水印图像置乱,再将置乱后的二值水印嵌入到实数傅里叶变换域的幅度谱中.该方法具有算法复杂度低、嵌入量大、计算高效等优点.实验结果表明:该算法具有良好的不可见性,对JPEG压缩、加噪等常见攻击具有鲁棒性.     

基于置乱算法的复杂网络零模型构造及其应用

整理了无权网络、加权网络和时变网络中经常使用的各种零模型构造算法,重点总结了基于置乱算法的零模型构造过程和它们的实际应用。置乱算法既可以将网络上的连接关系进行断边重连,也可以在保持原有连接的前提下随机化某些因素。通过对这些置乱算法的分析和比较,有助于相关学者了解如何使用置乱算法来构造复杂网络零模型,在参考零模型的前提下合理计算各种统计量的相对值,进一步深化对各种复杂系统的理解和应用。     

一种抗几何攻击的数字图像零水印算法

为加强零水印抗几何攻击的能力,该文提出一种边缘检测与对数极坐标映射相结合的零水印算法。首先利用SUSAN边缘检测法获取图像的重要边缘信息,然后将边缘图进行对数极坐标映射,再与置乱水印异或获取密图。提取水印时只需密图和置乱密钥,无需原始图像。实验结果表明该算法对于旋转、剪贴、缩放等各类几何攻击具有较好的鲁棒性,同时对于加噪、滤波以及JPEG压缩等攻击也具有良好的鲁棒性。     

基于一维混沌映射和比特块置乱的图像加密

提出了一种基于一维混沌映射和比特块置乱的彩色图像加密算法。利用Logistic映射生成的伪随机序列对彩色图像进行置乱,将置乱的图像分解成24个位平面。对每个位平面进行8×8的比特块划分并对其进行第二次置乱,对第二次置乱图像的进行扩散操作,得到加密图像。实验结果表明,与像素块置乱的多图像加密算法相比,本文算法具有较大的密钥空间和较好的鲁棒性能、安全性和加密效果良好。     

一种基于Logistic混沌序列的二叉树遍历置乱方法

提出一种基于Logistic混沌序列的二叉树遍历置乱方法,对该方法的原理进行了阐述,并对密钥敏感性进行测试,对置乱后的图像进行剪切、加噪等处理,实验结果表明本算法具有较好的密钥敏感性以及一定的鲁棒性。     

基于PCA变换和光谱补偿的遥感影像融合方法

针对传统PCA融合方法光谱失真较严重的问题,本文从分析传感器的光谱响应范围的不一致性入手,通过预判融合图的光谱失真区域,对失真和非失真区域采用不同的融合策略。在非失真区域,采用传统的PCA融合方法进行融合,在失真区域,对第一主成分与全色图像进行小波融合,然后替换第一主成分。并提出了新型的多层融合流程,改善了融合图像走样的问题。实验表明,本文方法可以实现全色与多光谱图像的高保真融合,且方法的适应性较好。     

基于进制转化和移位的数字图像置乱算法

针对传统数字图像置乱算法需多次迭代、加密强度不够、密钥空间小和抗攻击性差等问题,基于混沌序列提出一种新的数字图像置乱算法,该算法借助于进制转化和移位改变数字图像的像素值和像素位置,从而使人们无法识别原始图像所表达的真正含义.理论分析和实验结果表明:该算法具有较大的密钥空间,无需迭代,对密钥有很强的敏感性,能改变图像的灰...     

基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析算法

针对传统主元分析（PCA）算法仅适用于定常系统监测的不足,提出了一种基于秩-1矩阵摄动的递归主元分析（RPCA）算法以适应实际工业过程的时变特性.RPCA算法首先对初始化样本协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量矩阵与特征值矩阵;然后在各时刻采用秩-1矩阵摄动算法对这两个矩阵递归更新并对其各向量与各元素排序,同时以累计方差百分比（CPV）为标准选取主元数目,从而显著降低了运算复杂度,节省了存储量.青霉素间歇发酵过程在线监测的仿真结果表明,RPCA算法大大降低了系统的误警率,并及时监测出过程中存在的故障.     

Convolutional neural networks recognition algorithm based on PCA

To improve the insufficiency of Synthetic Aperture Radar(SAR) labeled training data for Convolutional Neural Networks(CNN) and the recognition rate for large variations, a novel CNN recognition algorithm is proposed. Firstly, a set of features is extracted from the original data by unsupervised training based on PCA as the initial filter set for CNN. Secondly, in order to accelerate the training speed while avoiding over-fitting, the Rectified Linear Units(ReLU) is adopted as the non-linear function. Thirdly, to strengthen robustness and mitigate the defects of pooling upon features, a probabilistic max-pooling sampling method is introduced and local contrast normalization is exploited on features after the convolutional layer. Experiments demonstrate that our algorithm outperforms the original CNN in recognition rate and achieves better robustness for large variations and complex background.     

一种基于混沌的自适应免疫进化算法

基于免疫系统的克隆选择机理,利用混沌序列的遍历性,将混沌序列引入算法初始群体的产生和抗体的扩展过程,设计出新的扩展算子,从而提出一种基于混沌的自适应免疫进化算法。用不同测试函数进行仿真实验,结果表明该算法有效,并能以较快的速度完成给定范围的搜索和优化任务。     

基于混沌粒子群的改进LEACH算法

针对无线传感器网络中LEACH高能耗及簇头早死问题,在簇头选择过程中,考虑了节点剩余能量和到基站的距离.通过混沌优化的粒子群算法来扩大搜索范围,迭代选取性能最优的节点作为簇头.在能量消耗总和、节点存活数和网络剩余能量3个方面进行了几种方法的对比研究.     

基于置乱切换决策机制和声搜索的图像加密算法

为解决当前图像加密算法因其置乱过程存在周期性而难以有效降低相邻像素间的紧密度,导致其安全性不高的问题,提出了一种置乱切换决策机制耦合动态和声搜索的图像加密算法.将明文分割成均等图像子块,通过Logistic映射形成一组随机数组,并定义置乱切换决策机制,根据切换参数选择合适的置乱函数对各子块进行置乱.以图像熵值与相邻像素间的紧密度为目标函数,替换传统的和声搜索模型.通过改进和声搜索机制输出的最佳密钥设计像素加密函数并反复搜寻优化,使相邻像素间的紧密度最小.结果表明:与当前图像加密技术相比,所提算法的安全性更高,具有更高的抗剪切攻击与抗差分攻击能力.该算法能够较好地用于QR二维码以及数字图像的信息加密.