一种基于图像融合系统的宝石图像融合方法

    公开(公告)号:CN111696067B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010545686.8

    申请日:2020-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像融合系统的宝石图像融合方法,该方法是先选取需要融合的2幅宝石图像,检测输入图像大小是否相等;然后利用图像融合方法对两幅宝石图像进行融合,对两张输入图像进行匹配度大小的比较,最终得到宝石融合图像。本发明针对存在局部高光、模糊等问题的宝石图像,利用融合规则提供多种方法可选融合算法,经过融合后可以获得更为完整清晰的宝石图像。系统可以较好地保持宝石图像的信息和完整轮廓,具有融合快、效率高、操作简单等优点。

    一种基于混沌的线程池与GPU组合优化批量图像加密方法

    公开(公告)号:CN115001654A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210643312.9

    申请日:2022-06-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于混沌的线程池与GPU组合优化批量图像加密方法,该方法是先对用户输入的大批量数字图像进行异步的预处理;然后提取经过自动化预处理后的批量图像进行计算块划分,采用GPU高性能计算得到Vector >,采用基于Lorenz混沌系统产生的混沌序列进行加密;利用现有的性能优化算法结合可视化交互系统形成批量图像加密软件,对批量图像进行直方图分析、相关性分析、信息熵分析。实验测试结果表明,不仅能实现批量图像加密,有效抵御暴力攻击、差分攻击、统计攻击、噪声攻击等常见的攻击手段,对于非极端类彩色数字图像平均加密速度达到7.543毫秒每张、1.783秒每GB数据。经过性能优化后的批量数字图像加密在保证加密质量的同时在加密效率上有显著的提高。

    一种基于混沌的线程池与GPU组合优化批量图像加密方法

    公开(公告)号:CN115001654B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202210643312.9

    申请日:2022-06-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于混沌的线程池与GPU组合优化批量图像加密方法,该方法是先对用户输入的大批量数字图像进行异步的预处理;然后提取经过自动化预处理后的批量图像进行计算块划分,采用GPU高性能计算得到Vector >,采用基于Lorenz混沌系统产生的混沌序列进行加密;利用现有的性能优化算法结合可视化交互系统形成批量图像加密软件,对批量图像进行直方图分析、相关性分析、信息熵分析。实验测试结果表明,不仅能实现批量图像加密,有效抵御暴力攻击、差分攻击、统计攻击、噪声攻击等常见的攻击手段,对于非极端类彩色数字图像平均加密速度达到7.543毫秒每张、1.783秒每GB数据。经过性能优化后的批量数字图像加密在保证加密质量的同时在加密效率上有显著的提高。

    基于量子卷积神经网络的内部用户异常行为检测方法

    公开(公告)号:CN116541829A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310483264.6

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子卷积神经网络的内部用户异常行为检测方法,该方法是先从原始用户数据集中获取数据源,对其进行特征提取,根据行为域的指标体系筛选出定量和定性的指标数据,并对筛选出的指标数据进行归一化处理,得到训练样本,然后利用QCCNN将通常表示为多维数组的经典数据转化成量子状态,使用核函数将数组中的每个元素映射到单量子比特状态中,作为量子编码;最后采用PennyLane框架,通过不断的调整模型参数变量,使得模型的输出结果和实际的数据之间达到最佳的拟合程度,使用混合量子经典计算机自动导出混合量子‑经典损失函数的梯度,以实现用户异常行为的检测,并通过模拟和对比实验展示其可行性和有效性。

Patent Agency Ranking