一种基于分数阶傅里叶变换的改进图像加密算法

针对目前基于分数阶傅里叶变换的图像加密算法中存在的不足,设计了一种基于分数阶傅里叶变换和混沌系统的图像加密新算法。图像加密过程分两个步骤：首先将原始图像的分数阶傅里叶变换系数经过双随机相位加密,然后利用混沌系统生成的置乱矩阵对图像进行置乱加密后得到最终的加密图像。方案的安全性依赖于随机相位掩膜、分数阶傅里叶变换阶数以及混沌系统的初始参数。理论分析和模拟实验结果表明该方案具有良好的图像加密效果。     

一种基于三维Arnold变换的矢量地理数据置乱加密方法

矢量地理数据具有位置精度高、语义丰富、空间关系明确等特点,易于同各类专题信息集成、融合使用,是地理信息系统的一类重要数据源.互联网和大数据背景下,矢量地理数据面临泄密、侵权、窃取等安全隐患日益凸显.为此,本文分析比较了几类主要的矢量空间数据安全技术,认为数据置乱技术具有较为均衡的安全防护性能,实际应用潜力大,将经典的图像数据置乱思路引入矢量地理数据,提出了一种基于三维Arnold变换的矢量地理数据置乱加密方法.实验表明,该方法简洁高效,具有置乱度高、保持原有数据结构、完全可逆和抗暴力攻击等特点.     

基于改进的参数活动轮廓模型的图像分割方法

参数活动轮廓模型（SNAKE模型）被广泛应用于医学图像分割中。传统的SNAKE模型对初始轮廓非常敏感,必须给定在图像边缘附近,否则容易陷入局部极小而无法收敛到真实轮廓处。提出一种基于距离变换的距离势能模型作为自适应外力,能很好地引导SNAKE逼近真实边界而不依赖于特定的初始轮廓的位置。实验结果表明：该算法快速有效,能在更大的范围内捕捉图像特征,是一种有效的图像分割的算法。