半色调技术在可视密码学中的研究方案

为解决传统可视密码分存图像无意义的问题,文中提出了一个具有掩盖图像的(2,2)可视密码方案。方案中密图为黑白反色图像,操纵半色调技术将灰度图象处理后的半色调图像作为掩饰图像,按照密图修改掩饰图像生成分存图像,叠加分存图像恢复密图。方案符合可视密码解密简单的特效且分存图像有意义。     

基于局部相关的图像隐写方法研究

提出了一种新的图像隐写方法。利用载体图像和秘密图像之间的局部相关性,将秘密图像嵌入到载体图像当中。实验结果表明,该方法能够嵌入较多信息和保持良好的载密图像质量,并且可从载密图像中完全提取出秘密信息。     

基于小波域的图像隐藏技术应用

本文主要应用了基于小波域的图像隐藏技术,通过对基于小波域的方法的分析,能够知道基于小波城的图像隐藏效果较好,计算量比较小,数据隐藏量比较大,含密图像没有明显失真,在秘密信息的嵌入过程中,可以根据n值确定嵌入数据量．     

基于多图嵌入的JPEG图像安全隐写算法

为提高秘密信息的嵌入量,同时增强载密JPEG图像的安全性,提出一种基于多图嵌入的JPEG图像安全隐写算法.算法以多幅JPEG图像构成的图像序列为载体,每3幅图像为一个单元,在每单元各幅图像相对应的8*8分块的DCT域中,对满足参数t约束的相同频率的AC系数的LSB采用矩阵编码的方式嵌入秘密信息.实验结果表明,参数t越大,嵌入的信息量越大,与同类算法相比,在嵌入率相同的情况下,该算法具有更优的抵抗通用JPEG图像隐写分析的能力,具有较好的安全性.     

一种新的基于频域的图像信息隐藏方法

在信息隐藏领域,基于频域的信息隐藏由于其鲁棒性好而被广泛应用。提出了一种新的基于频域的图像信息隐藏方法:基于W系的图像信息隐藏方法。该方法实施过程是：利用W系下的W变换将图像由空域变换到频域,通过调整图像频谱中两个系数的相对大小来嵌入秘密信息;再通过W变换的逆变换由频域还原到空域,重构秘密图像。实验结果表明：该新方法具有很好的隐藏效果和重构效果,是一种可行的图像信息隐藏方法。     

一种基于SAE和BP网络相结合的人脸识别模型

基于浅层BP网络的模式识别在诸多领域有着广泛的应用,但对于稀疏高维度的数据,在网络模型训练时计算量大、参数繁多、训练慢、准确率低.提出了一种基于稀疏自动编码器(Sparse auto-Encoder,SAE)和浅层BP网络相结合的人脸识别模型.在深度SAE模型中,通过设置隐藏节点数少于输入输出节点数方法,自动学习样本的多种特征表示,来实现数据的降维和去稀疏性,将该方法产生的特征表示作为输入新样本数据,用于BP网络模型进行图像识别.通过人脸识别实验表明,第一通过SAE模型得到的特征表示进行人脸识别是可行的;第二SAE模型获得的多种表示分别进行人脸识别,并非第j层表示比第i层表示(j>i)效果一定好;第三该方法比单纯浅层BP网络进行人脸识别在效果上有一定程度的改善和提高.     

基于区域性像素等值的图像隐写算法

根据图像区域内像素等值的现象,提出一种基于“连连看”的图像隐写算法。将图像中相等的像素灰度值看作游戏中的相同图案,通过定义相等像素值的位置关系,确定标志像素的最低有效位并嵌入信息,从而可以很好地将游戏规则应用于图像信息隐藏之中。利用游戏规则,将图像作为秘密信息的包装容器,从而达到隐藏秘密信息的功能。实验结果较为理想,并且在与数独算法作比较时,发现该算法在隐写性能上的优势。最后通过对算法实验结论的可行性分析,总结了该隐写算法的优点并提出了今后的研究方向。     

基于静止图像的信息隐藏算法设计和实现

基于Qt库设计并实现了一个基于静止图像的信息隐藏算法及对应的提取算法。算法以基于空域隐藏算法的最低有效位替换算法为核心思想,为需要隐藏的信息设计了一个特有的格式,以该格式输出的信息作为被隐藏的信息的主体,嵌入到载体图像中,实现了信息隐藏的目的;同时根据信息隐藏的过程,实现了一个信息提取的算法,从而将隐藏信息提取出来。实验结果表明,该算法达到了将文本和文件隐藏到静止图像中的目的。     

文本信息的隐藏技术

文本信息隐藏技术是继利用图像、音频、视频为载体的信息隐藏技术之后一个新的隐藏技术,本文介绍了信息隐藏技术的基本知识,分析了文本信息隐藏技术,结合目前几种基于文本的信息隐藏方法的特性,提出了一种基于文本颜色的信息隐藏算法,并对此算法进行了分析.     

基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建研究

针对传统超分辨率重建方法计算复杂度高、重建效果差等问题,提出一种基于稀疏表示的图像超分辨率重建模型。该模型利用稀疏表示方法,结合自回归原理将原始图像表示为若干个图像块的线性组合,并根据图像边缘特征将图像块进行划分,以提高算法效率,最后结合分治思想、变量分离技术以及增广拉格朗日方法对模型进行求解。实验结果表明,与传统插值算法相比,该算法对图像重建效果更好。