基于B(e)zier混合的数字图像隐藏

将B(e)ztie曲线方程引入数字图像隐藏,提出了n次B(e)zier混合合像图像,合合精度的定,,分析了合合精度与合合次数之间的关系.给出了控制混合图像质量的参数和方法.实验表明该方法具有一定程度的鲁棒性,该方法还可应用到数字水印的研究和应用中.     

对称核主成分分析及其在人脸识别中的应用

核主成分分析(KPCA)没有充分利用人脸的对称性特征,在人脸识别中缺少训练样本,致使其识别率较低。为此,提出一种对称KPCA算法。利用人脸的镜像对称性,通过对训练样本进行镜像变换,得到奇对称样本和偶对称样本,分别提取各奇/偶对称样本的特征分量,使用最近邻距离分类器完成分类。实验结果表明,该算法能扩大样本容量,当多项式阶数为2时,该算法的识别率高于KPCA算法,识别时间短于KPCA算法。     

一种基于Contourlet变换的图像内容认证算法

提出了一种基于Contourlet变换的图像内容认证算法。介绍了Contourlet变换并分析了其特点,详细描述了水印的嵌入与提取过程,采用形态学算子提高了检测率。仿真实验表明,本算法在保证水印的不可见性的前提下,对常见的非恶意操作鲁棒而对恶意操作脆弱。     

基于堆的最小连通支配集高效近似算法

提出一种解决连通网络图上连通支配集(CDS)问题的贪心近似算法。利用堆结构逐步选出支配节点,将支配节点加入由之前已确定节点组成的树中,完成网络图中支配树的构造。通过计算堆操作次数,分析算法在平均情况下的时间复杂度。在随机网络模型上的模拟实验结果表明,与已有算法相比,该算法可以得到点数更少的连通支配集。     

小波分块的鲁棒性数字水印算法

利用小波分块思想,结合Arnold变换算法,提出了一种基于小波分块的水印算法,并且利用人类视觉系统的掩蔽特性,使水印的不可感知性和鲁棒性得到很好的统一。实验结果表明,该算法在对图像进行噪声、中值滤波、剪切等攻击有较强的鲁棒性。     

基于签名加密算法的短信息加密方案

结合椭圆曲线上的Tate配对和混合加密体制,提出了一种新的签名加密算法,它集密钥交换、数字签名和数据加、解密功能于一体;针对短信息系统自身的特点,基于该算法提出了一种适用于短信息系统的加密方案,能完全抵抗生日攻击,既安全又实用。     

版权保护系统的安全水印协议设计

根据安全威胁分析和利用水印技术和密码技术,研究对象是版权保护系统的安全协议设计。在协议设计上引入认证机制、时间戳机制和可信第三方的公钥跟踪机制以及多播机制,设计了一个安全可靠的版权保护协议,避免了现有协议的缺陷,实验证明本协议满足版权所有者和购买者的应用需求,可以抵抗现有的协议层安全隐患,并对其性能做出分析,说明了其实际可行性。     

一种带形状参数的奇异混合拟Bézier曲线

利用权的思想并结合奇异混合技术,对传统的拟Bézier曲线进行扩展,构造了一种带形状参数的奇异混合拟Bézier曲线.首先将奇异混合函数和三角多项式空间的拟三次Bézier基函数相结合得到奇异混合拟Bézier曲线的定义,进而根据奇异混合拟Bézier曲线的定义反推出奇异混合拟Bézier基函数;接着讨论了奇异混合拟B...     

拥有指数参数的新三角基

目的 为了使构造的曲线拥有传统Bézier曲线的良好性质,同时还具备形状可调性、逼近性、保形性以及实用性。方法 首先在拟扩展切比雪夫空间的框架下,构造了一类具有全正性的拟三次三角Bernstein基函数,并给出了该基函数的性质;基于此基函数,构造了相应的拟三次三角Bézier曲线,分析了其曲线的性质,得到了生成曲线的割角算法以及C¹,C²光滑拼接条件,同时还提出了一种估计曲线逼近控制多边形程度的三角Bernstein算子;接着在拟三次三角Bernstein基函数的基础上提出一种三角域上带3个指数参数的拟三次三角Bernstein-Bézier基,基于此基生成了一种三角域上的拟三次三角Bernstein-Bézier曲面,该曲面可以构建边界为椭圆弧、抛物线弧以及圆弧的曲面,此外,还提出一种实用的de-Casteljau-type算法,同时还给出了连接两个曲面的G¹连续条件。结果 实验表明,本文在拟扩展切比雪夫空间中构造的具有全正性的曲线曲面,能够灵活地进行形状调整,而且具有良好的逼近性以及适用性。结论 本文在拟扩展切比雪夫空间的框架下构造了一类具有全正性的基函数,并以此基函数进行曲线曲面构造。实验表明本文构造的曲线具备传统三次Bézier曲线的所有优良性质,而且具有灵活的形状可调性。随着参数的增大,所生成的曲线能够更加逼近控制多边形,模拟控制多边形的行为。此外,本文在三角域上构造的曲面能够生成边界为椭圆弧的曲面。综上,本文提出的基函数满足几何工业的需要,是一种实用的方法。     

自适应尺度参数的非均匀图像快速水平集分割

由于不同对象区域之间强度范围的重合,在存在强度不均匀的情况下很难分割图像。针对这一问题,提出一种新的水平集分割方法。在非均匀图像模型的基础上,推导出图像域的最优分割平面。在平面上,提出一种新的基于区域的压力函数,并在水平集公式中定义一个能量泛函。通过对能量泛函最小化,在对非均匀图像分割的同时,对偏置场进行估计。另外,为了准确估计偏置场,针对核函数设计一种新的自适应尺度参数。在真实图像和人工合成图像上的实验结果表明,该方法在精度、效率和鲁棒性方面有很好的优越性。