基于双置乱的图像加密算法

对图像进行置乱操作是实现图像加密的一种有效手段,它的加密效果依赖于所选择的置乱矩阵。文中讨论了混沌序列的特性,利用混沌序列对初值条件的敏感性生成位置置乱矩阵和灰度置乱矩阵,二者结合完成图像信息的加密。实验证明,所提算法是高效的、安全的。     

基于图像置乱的数字栅格地图数据分存

本文研究利用基于Arnold变换的图像置乱技术,对数字地图进行置乱,再将置乱的图像进行分割,以实现数字栅格地图的数据分存。最后通过算例对地图数据分存的效果进行了验证,结果表明所提出的算法可以有效地对地图数据进行分存并有效加密,提高数据的安全性与系统的鲁棒性。     

基于席尔宾斯基垫片的GIS矢量数据置乱方法

为提高GIS矢量数据在数据传输过程中的隐蔽性,该文结合分形模型席尔宾斯基垫片变换技术,通过对要素点集合中每个点的位置进行置乱处理,实现了一种针对GIS线面图层数据的置乱方法,并基于置乱度的置乱效果评价方法,明确了置乱效果与分形维数之间的正相关关系。实验表明:该方法保持了有效的数据格式和整体形态的相似性,具有较好的隐蔽性和迷惑性;在满足处理效率和隐蔽性应用需求的前提下,可有效保障矢量地理数据在数据传输、数据托管服务、封装存储中的安全性。     

基于Arnold变换的数字栅格地图数据置乱

采用数据置乱的方法,利用Arnold变换对数字栅格地图的像素位置进行置乱处理,使地图数据表现为混乱无序的图像,以达到数据加密的目的。依据数字地图数据特点,提出了相应的地图数据置乱方法以及合理的置乱数据恢复方法,并编程对置乱与还原效果及程序运行效率进行了验证。证明所提出的算法可以以较高的效率实现数字栅格地图数据的置乱与恢复,以保证地图数据的信息安全。     

一种基于HVS和自适应小波变换的彩色图像水印算法

数字水印技术是实现数字产品产权保护的一种新方法。本文提出了一种基于HVS和自适应小波变换的彩色图像水印改进算法。首先利用改进的自适应小波变换对原始图像进行处理,然后采用混合置乱算法对水印图像进行处理。同时根据HVS的特点来确定水印的嵌入强度。实验证明这种算法具有较好的隐蔽性,对各种图像处理操作是鲁棒的。     

基于灰度分级的图像分割算法的研究

通过对灰度图像的灰度级压缩,将图像中每个像素的灰度值用一个合适的类标志来代替,构成一个“类-图像”。在一个“好”的分类标准的控制下,实现对图像的分割。     

一种基于图像灰度直方图相似度计算的室内定位方法

近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。     

运用DFT的矢量地理数据零水印算法

针对目前矢量地理数据零水印算法鲁棒性差的问题,提出了一种基于DFT的矢量地理数据零水印算法。首先,利用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量地理数据特征点;其次,对特征点进行DFT变换,得到矢量特征点的相位序列;接着,计算相位序列符号值,若该相位符号值大于等于0,其符号值为1,否则为0;然后,对N×N大小的水印图像进行Arnold置乱,得到置乱后水印图像;最后,从第2个相位符号值开始,选取前N×N个相位符号值构成特征矩阵并与置乱后的水印图像进行异或运算来构造零水印图像。实验结果表明该算法对平移、旋转等几何攻击具有鲁棒性,并对增点、删点攻击和坐标系转换攻击鲁棒性较好,具有一定的实用性。     

基于三维混沌序列的DEM置乱与还原方法

DEM是地形的真实表达，蕴含着丰富的地理空间信息。如何保证涉密DEM在网络环境中的安全传输是当前亟待解决的关键问题之一。本文采用三维混沌序列，对DEM文件先后进行高程置乱、位置置乱和文件头置乱，可使置乱后的数据失去高程变化的空间连续性与数值连续性。置乱数据经网络传输后，接收方仅凭用户密钥就可以实现置乱DEM数据的无损、盲式还原。基于ASCⅡ格式DEM的置乱与还原试验表明：本文方法可以有效破坏原始DEM数据的空间形态特征和空间连续性，并具有较高的安全性。此外，在无原始数据参与的情况下，用户可以将置乱数据恢复至初始形态，且不会造成任何精度损失。本文算法特性基本满足了DEM数据在安全传输、封装存储等方面的应用需求。     

基于灰度梯度的遥感图像去云方法研究

针对遥感图像厚云处理的替换方法,提出基于图像灰度梯度的去云处理方法,即通过无云图像的灰度梯度特征来对有云图像的区域进行还原处理.实验测试结果表明,基于梯度的去云处理方法不仅去云效果显著,而凡消除了传统替换方法中色彩差异较大的问题.设计了两种梯度计算方法,分别是基于比值的梯度计算方法和基于动念行梯度的计算方法.通过对这两个方法的对比分析,基于动态行梯度的去云方法是较为理想的去云方案.