一种抗合谋的矢量空间数据指纹方案

为快速追踪到矢量空间数据分发后的合谋者,该文提出运用I码和GD-PBIBD码分块编码的抗合谋的指纹方案。嵌入矢量空间数据的指纹由分组码和用户码两部分自然拼接组成,分组码采用I编码,用户码采用GD-PBIBD编码。指纹嵌入前,应用Logistic映射对其进行置乱,运用QIM方法将指纹嵌入到矢量空间数据坐标值中,保存嵌入指纹后的矢量空间数据。应用该方案进行指纹编码,选取了某水系数据进行实验,对其进行了平均攻击、最大值攻击、最小值攻击和最大最小值攻击,通过从攻击后数据中提取到的指纹,成功追踪到合谋者。实验结果表明,该方案不仅对单用户抗指纹攻击鲁棒性好,而且可有效抵抗常见的非线性攻击,并能高效准确地追踪到所有叛逆者。该方案可用于矢量空间数据分发中,为版权保护及盗版追踪提供有力支持。     

运用GD-PBIBD编码的矢量空间数据数字指纹算法

针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。     

BIBD的矢量空间数据数字指纹算法

针对矢量空间数据分发后叛逆者追踪困难的问题,该文提出了一种运用均衡不完全区组设计(BIBD)的矢量空间数据数字指纹算法。该算法首先运用限定条件的BIBD构造抗合谋攻击指纹编码,并利用Logistic映射将待嵌入指纹序列进行置乱,然后通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,最后应用量化索引调制(QIM)方法将指纹信息嵌入到矢量空间数据特征点上,从而得到含指纹矢量空间数据。实验表明,该算法能够抵抗多用户合谋攻击,能正确追踪到至少一个叛逆者,未发生误判;算法实现了指纹信息的盲检测,且对单用户大范围裁剪攻击具有较好的鲁棒性;该算法可以应用到矢量空间数据分发中,为矢量空间数据版权保护提供有力技术支持。     

一种基于混沌变换和小波变换的零水印算法

根据零水印的概念,提出了一种基于混沌变换和小波变换相结合的水印生成算法。该方法不对原始图像作任何修改,在对原始水印混沌加密以后,利用小波变换低频系数特征实现水印的嵌入。试验证明,该方法解决了水印不可见性和鲁棒性之间的矛盾,具有很强的抗攻击能力。     

面向网络环境的地理空间数据数字水印模型

从网络环境下地理空间数据分发、使用的安全性角度出发,结合数据加密思想,顾及网络环境中地理空间数据特性,构建了一种面向网络环境的地理空间数据数字水印模型。在此模型基础上,考虑到网络环境中地理数据来源的多样性,建立了水印算法库,对地理数据本身进行数字水印的嵌入。同时,提出一种基于数据包的数字水印算法,算法将水印信息通过映射函数以量化方式嵌入网络传输中的数据包中。试验表明,作为一种面向网络环境的数字水印模型,较好地解决了网络环境下地理空间数据的使用权限控制、版权保护、跟踪管理等问题。     

全向指纹和Wi-Fi感知概率的WKNN定位方法

针对室内环境下Wi-Fi信号强度衰减受人体影响较大且存在信号缺失现象的现状,该文提出一种基于全向指纹和Wi-Fi感知概率的加权K近邻定位方法,离线阶段构建顾及用户朝向和Wi-Fi感知概率的全向指纹库,在线阶段将全向指纹库中的感知概率用于定位过程。分别开展了基于方向识别、全向指纹和该文所提定位方法的实验,该文所提的方法在K为2时定位精度最高,平均定位误差为1.42m,标准差为1.04m,45%定位结果的精度优于1m,80%定位结果的精度优于2m。实验结果表明,该方法在定位精度和稳定性方面优于基于方向识别定位方法和基于全向指纹的定位方法。基于全向指纹和Wi-Fi感知概率的WKNN定位方法能够减少用户身体遮挡和信号缺失对定位的影响,可提高Wi-Fi指纹定位的精度。     

一种顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法

为了减少用户遮挡对基于Wi-Fi指纹的室内定位的影响,该文提出了一种顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法。离线阶段,利用4个方向的位置指纹及用户朝向构建Wi-Fi方向指纹库;在线阶段,测试点信号指纹在指纹筛选机制的辅助下从Wi-Fi方向指纹库中选取方向指纹,按照贝叶斯估计原理计算信号指纹位于参考点的概率,选出n个最大概率对应的参考点,以概率为权值计算坐标加权平均值,作为位置估计结果。实验结果表明,基于普通指纹库的贝叶斯指纹定位方法的平均定位精度为4.979m,而顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法的平均定位精度为2.333m,定位精度提高了53.1%。顾及用户朝向的加权贝叶斯指纹定位方法减少了用户遮挡对Wi-Fi指纹室内定位的影响,可以提高Wi-Fi指纹室内定位的精度。     

基于机器人的室内指纹地图更新

为满足大室内空间高精度指纹定位的需求,需采集大量的室内指纹地图数据,但传统室内指纹采集方法人工作业反复,费时费力;同时指纹地图还需频繁更新以保证更好的现势性从而得到更高的定位精度,更增加了在大室内空间中实现高精度指纹定位的难度。针对室内定位中的指纹地图采集提出了一种基于机器人的扫描采集更新方法。该方法不仅能大量节省人力成本,而且能高效地得到更丰富、更准确的指纹点信息以组成高质量的指纹地图,从而提高室内指纹定位的精度。     

WiFi指纹定位中AP个数对定位精度的影响

基于RSSI的WiFi指纹定位算法离线建立指纹数据库阶段受AP个数影响,因此AP个数也将影响到指纹定位算法精度。为了探究AP个数对定位精度的影响,文中在室内环境下进行实验,选取不同的AP进行基于RSSI的WiFi指纹定位实验和分析,定位精度和可靠性作为定位结果的衡量指标。实验结果表明:在单个办公室内,5~6个AP时定位精度较高且定位结果可靠性达到最高。     

一种基于蓝牙/Wi-Fi的自适应指纹定位方法

为混合蓝牙指纹定位和Wi-Fi指纹定位,该文提出了一种基于蓝牙/Wi-Fi的自适应指纹定位方法。通过Wi-Fi与蓝牙指纹定位结果的坐标间距判断是否存在异常定位结果,若坐标间距较小,说明定位结果无异常,两种指纹定位结果都可信,根据指纹确定权重,取加权平均值作为最终定位结果;如果坐标间距过大,说明存在异常定位结果,此时对指纹进行分析,评估定位结果的可信性,若评估结果表明只有一种定位结果可信,选择此结果作为定位结果,若两种结果都可信或都不可信,选择加权平均值作为定位结果。实验结果表明,蓝牙指纹定位的平均定位精度为3.133 m,Wi-Fi指纹定位的平均定位精度为2.878 m,而基于蓝牙/Wi-Fi的自适应指纹定位方法的平均定位精度为2.183 m,相比只用蓝牙指纹定位和Wi-Fi指纹定位,定位精度分别提高了30.32%和24.15%。     

一种多规则可逆元胞自动机的栅格地图加密算法

针对单规则元胞自动机图像加密易受明文攻击的问题,分析了其密钥空间的局限性,提出了一种高阶可逆元胞自动机加密算法。通过分析可逆元胞自动机的特点,结合栅格地图的四叉树分解结果,构造了多规则高阶可逆元胞自动机,取代传统方法中对所有像素进行多次循环迭代加密的方式,在不增加元胞自动机结构复杂性的前提下,实现栅格地图加密。实验结果表明,该方法密钥空间较大,加密效率较高,在保证地图数据完整性的基础上,能够有效抵抗差分攻击和明文攻击,适用于实时图像加密。     

结合马氏距离与梯度描述符的稠密匹配

针对稀疏匹配点无法满足三维重建工作需要及传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力等问题,本文提出了一种结合马氏距离与梯度描述符的密集匹配方案。该方案首先利用初始可靠同名点建立同名三角网;然后以各三角形的对应中点作为加密匹配基元,以描述符与马氏距离作为两种影响因素,建立得分计算公式;最后以超过该得分阈值者作为匹配点,遍历所有三角形,更新三角网重复上述步骤,直至没有新的匹配点产生。利用网络公开数据集进行验证,试验结果表明,本文提出的密集匹配方案较好地解决了传统算法面对明暗变换影像适应性较差的问题,同时对多种变换影像有着较好的适应性与稳定性。     

结合多混沌映射和输出反馈的图像加密算法

提出了一种结合多个Logistic混沌映射和逐段正弦混沌映射的图像加密算法。通过m个Logistic混沌映射的多次迭代,分别产生m个分段正弦混沌映射的初值和参数值,由m个分段正弦混沌映射迭代产生图像加密密钥序列,并引入密文输出反馈机制,对图像像素值逐点进行2轮异或加密。实验表明,该算法使密文对明文和密钥都充分敏感,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性,相邻像素具有零相关特性,而且算法具有密钥空间大、加密速度快的优越性。     

双混沌映射的土家织锦图案数字加密算法

结合混沌序列易生成性、对初始条件敏感性、可完全重现性等特点,给出了一种基于混沌映射的土家织锦图案数字加密算法。首先对原始图案进行离散小波变换（DWT）,变换的矩阵奇行与Logistic映射产生的二值序列异或,偶行与Hybrid映射产生的二值序列异或,然后对产生的新矩阵进行DWT逆变换,即得到加密的织锦图案。实验结果表明,本文算法具有较高的安全性和较好的加密效果。     

CPU/GPU near real-time preprocessing for ZY-3 satellite images: Relative radiometric correction,MTF compensation,and geocorrection

ZY-3 is the first high-accuracy civil stereo-mapping optical satellite of China. It greatly improves China’s optical satellite image resolution with a boom in data volume, calling for new challenges in processing real-time applications. On the other hand, using central processing unit (CPU)/graphic processing unit (GPU) to resolve data-intensive remote sensing problems becomes a hot issue. In this paper, we present an approach for CPU/GPU near real-time preprocessing of ZY-3 satellite images, focusing on three key processors: relative radiometric correction (RRC), modulation transfer function compensation (MTFC), and geocorrection (GC). First, basic GPU implementation issues are addressed to make the processors capable of processing with GPU. Second, three effective GPU specific optimizations are applied for further improvement of the GPU performance. Furthermore, to fully exploit the CPU’s computing horsepower within the system, a CPU/GPU workload distribution scheme is proposed, in which CPU undertakes partial computation to share the workloads of GPU. The experimental result shows that our approach achieved an overall 48.84-fold speedup ratio in ZY-3 nadir image preprocessing (the corresponding run time is 11.60 s for one image), which is capable of meeting the requirement of near real-time response to the applications that follow. In addition, with the supportability of IEEE 754–2008 floating-point standard in the Fermi type GPU, preprocessing ZY-3 images with our CPU/GPU processors could maintain the quality of image preprocess as done traditionally with CPU processors.     

小波变换用于高分辨率全色影像与多光谱影像的融合研究

将小波的多分辩率分析与ＩＨＳ变换相结合,提出了叠加融合的新方法。它先对高分辨率影像进行了小波分解,得到的各小波面叠加到多光谱影像经ＩＨＳ变换后的强度Ｉ影像像中,使得融合影像最大限度地保留了多光谱影像的光谱信息,保持了原多光谱影像的反差,同时提高了它的清晰度和空间分辨率。     

基于非下采样Contourlet变换的遥感影像融合

根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量.     

具有前向安全特性的地理目标强盲签名方案

面对地理空间数据安全性存在的隐患问题,常规空间数据加密方法已经难以确保有效的安全性。现提出同时具有前向安全特性和强盲性的数字签名方案,并对给定的地理目标进行加密,通过实验验证效果俱佳。本方案中,实现了用大数分解难问题和基于求解离散对数困难性问题的有机结合来保证方案的体制安全性和强盲性,同时用主密钥机制保证方案的前向安全特性,使得安全机制更加健壮,应用范围更广。     

用图像质量评价量实现的真实图像和计算机生成图像的鉴别方法

真实图像和计算机生成图像的鉴别是数字图像盲取证中的一个重要问题。提出了一种真实图像和计算机生成图像的鉴别方法。借用模式识别中的二分类概念,采用图像质量评价量来建立模型,以捕获真实图像和计算机生成图像的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法计算方便、实用性强、可靠性高。     

基于插值算法的真实图像与计算机生成图像鉴别

根据真实图像和计算机生成图像在采集方式上的不同所导致的关联性差异,建立了基于隐马尔科夫模型和图像能量谱特性的插值检测算法,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试,对真实图像和计算机生成图像进行了分类。在哥伦比亚大学真实图像和计算机生成图像数据库上的实验结果表明,该方法可以达到98.8%的准确率,具有广阔的应用前景。