基于动态规划的分层立体匹配算法研究

动态规划是双目立体匹配的经典算法,针对控制点动态规划算法易产生横向条纹以及立体匹配普遍的边缘性和弱纹理区域问题,提出一种基于金字塔分层双向动态规划的改进立体匹配算法。该算法将分层模型加入传统动态规划方法,以低像素层级为高像素层级提供控制点集,并在匹配代价计算中采用一种自适应相关性测度函数,加以匹配代价滤波,提高算法精确度及实时性并获取高精度视差图。以Middlebury标准库中的图片以及实拍图片作为实验对象,实验表明所提出的方法具有较好的性能。     

改进的基于奇偶校验码的McEliece变型方案

McEliece公钥加密体制是基于编码理论的公钥密码体制,其安全性可以归约到一般线性码译码问题,可以抵抗量子攻击。提出了一种改进的基于准循环中密度奇偶校验（QC-MDPC）码和准循环低密度奇偶校验（QC-LDPC）码的McEliece变型方案。主要改进是将QC-LDPC码和QC-MDPC码的奇偶校验矩阵结合作为私钥,生成两者的级联码字应用于McEliece变型方案,并且给出了改进的译码算法。分析表明在80 bit安全参数下该体制密钥量小且实现的复杂度低,能抵抗最近提出的分别针对QC-MDPC和QC-LDPC体制的密钥恢复攻击。