自由立体显示技术的研究综述

自由立体显示技术目前大多处于研发阶段,主要应用在商业和娱乐行业,并未大规模推广使用。从技术上来看,自由立体显示可以分为光屏障式技术、柱状透镜技术和指向光源技术等。自由立体显示技术的最大优势是摆脱了立体眼镜的束缚,但是在分辨率、可视角度和可视距离等方面还存在着很多不足之处。主要介绍了立体显示的基本原理、立体显示技术的种类和各类型的立体显示技术中存在的优缺点,并重点介绍了几种自由立体显示技术的实现方式。     

基于粒子滤波的全息检测技术的研究

在日益复杂的电磁环境下,提高侦测系统的性能一直是研究的重点。针对侦测系统性能低这一背景,提出一种基于粒子滤波算法的全息检测器。该方法以接收信号的幅度、载波频率、相位、来波方向为待估计参数矢量,应用粒子滤波算法实现对数字信号的全息检测。     

基于自适应MSB与差值预测的大容量密文域可逆信息隐藏算法

为提高密文域可逆信息隐藏（reversible data hiding in encrypted images,RDH-EI）的嵌入容量,提出了一种基于自适应MSB（most significant bit）与差值预测的RDH-EI方案。首先将图像进行分块,然后进行块级加密和置乱以抵抗对于加密图像的分析。在嵌入数据阶段,对于自适应MSB预测的方法进行改进,将没有嵌入数据的块,利用部分块内像素之间差值很小的特点采用自适应差值预测的方法嵌入数据,以块中左上角像素为目标像素,用于预测其他像素从而腾出更多的嵌入空间。实验结果表明,所提方法具有可逆性和可分离性,并且在自适应MSB预测方法的基础上进一步提高了嵌入容量,对于512×512大小的灰度图像,平均嵌入容量提高了大约7 445 bit。     

加密域图像处理综述

随着人们越来越关心隐私安全问题,关于加密域信号处理的研究得到了广泛关注,而往往包含大量个人隐私的图像也有必要以隐私保护的方式进行处理.回顾了近年来加密域图像处理中的各种领域,包括基本的图像处理技术,如加密域的线性变换、线性滤波和特征提取,以及进一步的图像处理应用,如安全图像隐写、安全图像检索和加密图像压缩,并且总结了这些方向的研究趋势和前景.     

A method of holographic magnification based on Fresnel diffraction

In this paper, we propose a method of holographic magnification based on Fresnel diffraction. Similarity principle of Fourier transform is used in convolution algorithm in order to adjust the size of the reconstructed image. With the splicing technology based on a spatial light modulator, the reconstructed images can be magnified. By combining the similarity principle of Fourier transform with the splicing technology, the reconstructed images can be further magnified to eight times, which is verified by the experiments.     

A full‐color eyewear display using planar waveguides with reflection volume holograms

Abstract— A full‐color eyewear display with over 85% see‐through transmittance with a 16° horizontal field of view was developed. Very low color crosstalk, less than 0.008 Δu′v′ uniformity, and 120% NTSC color gamut were achieved. Waveguides with two in‐ and out‐coupling reflection volume hologram elements enabled a simple configuration that has an optical engine beside the user's temples. The reflection volume hologram elements used on the waveguides realized a small thickness of 1.4 mm for each waveguide, and an out‐coupling reflection volume hologram used as an optical combiner contributed a high see‐through transmittance of 85% due to its wavelength selectivity. However, there are technical challenges in achieving a reasonable screen size and quality color images with optics that utilize holographic waveguides because holograms have large chromatic dispersions compared to conventional optical elements such as lenses and mirrors. Approaches to overcome these issues are described.     

Fast optimization of computer-generated holograms using conjugate gradient

Holographic display, as an ideal three-dimensional (3D) display method, can provide a realistic stereo-perception sense, and is expected to be used in the next generation of augmented reality (AR) prototypes without complex optical devices. While holographic 3D displays have been proposed in the past decades, high-quality holographic reconstructed images have always relied on well-designed generation algorithms, and it is still a challenge to obtain an accurate phase profile fast. In this work, we utilize a first-order optimization algorithm to optimize the phase profile using the conjugate gradient direction instead of the steepest gradient direction to update the phase parameters. We validate this proposed method by comparing the current widely used stochastic gradient method and the wirtinger holography method. The simulation and experimental results illustrate the superiority of the proposed method, which can achieve faster optimization with the same quality metrics.     

一种加密域鲁棒图像哈希算法

随着云计算的发展,越来越多的多媒体数据存储在云端,出于安全需要,往往需要对其加密后再上传至云端进行存储或运算等操作.针对加密图像,在不具备图像明文内容的情况下,为了认证图像内容的完整性和真实性,提出了一种基于Paillier同态加密的鲁棒图像哈希算法.该算法主要由3个部分构成:图像所有者端图像加密,云服务器端密文图像哈希计算以及接收者端明文图像哈希生成.具体地,图像所有者对图像进行Paillier加密,并将加密图像上传至云服务器,由云服务器利用Paillier密码系统的运算法则执行加密域DCT与Watson人眼视觉特征等的计算,并利用密钥控制的伪随机矩阵增加哈希的随机性,接收者解密并分析接收到的密文哈希,生成明文图像哈希.实验结果表明,所提算法在鲁棒性、唯一性和安全性上具有较理想的性能.     

基于深度残差胶囊网络与注意力机制的加密流量识别方法

随着用户安全意识的提高和加密技术的发展,加密流量已经成为网络流量中的重要部分,识别加密流量成为网络流量监管的重要部分。基于传统深度学习模型的加密流量识别方法存在效果差、模型训练时间长等问题。针对上述问题,提出了一种基于深度残差胶囊网络模型（DRCN,deep residual capsule network）的加密流量识别方法。原始胶囊网络通过全连接形式堆叠导致模型耦合系数变小,无法搭建深层网络模型。针对上述问题,DRCN模型采用三维卷积算法（3DCNN）动态路由算法代替全连接动态路由算法,减少了每个胶囊层之间传递的参数,降低了运算复杂度,进而构建深层胶囊网络,提高识别的准确率和效率;引入通道注意力机制为不同的特征赋予不同的权重,减少无用特征对识别结果的影响,进一步增强模型特征提取能力;将残差网络引入胶囊网络层,搭建残差胶囊网络模块缓解了深度胶囊网络的梯度消失问题。在数据预处理方面,截取的数据包前784byte,将截取的字节转化成图像输入到DRCN模型中,该方法避免了人工特征提取,减少了加密流量识别的人工成本。在ISCXVPN2016数据集上的实验结果表明,与效果最好的BLSTM模型相比,DRCN模型的准确率提高了5.54%,模型的训练时间缩短了232s。此外,在小数据集上,DRCN模型准确率达到了94.3%。上述实验结果证明,所提出的识别方案具有较高的识别率、良好的性能和适用性。     

一种基于区块链可验证的加密图像检索方案

由于难以构造通用的认证结构对图像类型数据的相似度计算过程进行验证,因此对加密图像检索结果的验证面临很大挑战。同时,现有多数加密图像检索方案没有考虑恶意云服务器的问题,可能返回不正确或不完整的检索结果。利用区块链技术的去中心化、不可篡改等特性,提出一种基于区块链可验证的加密图像检索方案BVEIR,确保搜索结果的可靠性与搜索过程的透明性。将加密索引存储在区块链（以太坊）上,通过区块链的共识机制保证在智能合约上完成搜索的功能,确保搜索结果完备性,同时将相应的加密图像数据外包到云服务器以降低存储成本,并在相似图片索引过程中使用基于视觉词袋模型和simhash的双层索引结构,进一步提高检索效率和精度。实验结果表明,BVEIR具有良好的隐私保护效果,其建立索引时间较SEIR方案更少,并且可实现对图像数据的细粒度访问控制,在提高索引效率的同时保证图像检索的精确率。