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公开(公告)号：CN116012212A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310088480.0
申请日：2023-02-09
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及医学图像处理领域，公开了一种基于SUSAN‑DCT和Hu矩的医学图像鲁棒水印方法，包括：对医学图像进行SUSAN变换，得到由SUSAN系数构成的轮廓信息；对轮廓信息进行DCT变换，得到医学图像的系数矩阵；对系数矩阵进行Hu矩计算，得到医学图像的特征向量；将特征向量和加密水印进行异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。上述方法兼顾了SUSAN变换有效表示图像的轮廓、DCT抗常规攻击能力强的优点，能够规避传统水印技术对原始载体图像造成的数据更改，具有不可见性，并且拥有抵抗常规攻击和几何攻击的能力，有很好的鲁棒性，因此对于医学图像中嵌入的病人隐私信息有一定的安全和保障。
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公开(公告)号：CN113160029B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110350359.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于感知哈希和数据增强的医学图像数字水印方法，包括：对原始医学图像分别进行DCT变换和SIFT‑DCT变换的特征提取，并利用感知哈希建立原始医学图像的特征数据集；对原始水印进行Logistic混沌加密，嵌入水印信息且获取逻辑密钥集；同理建立待测医学图像的特征数据集；将待测医学图像的特征数据集和逻辑密钥集进行异或运算，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定原始医学图像的所有权和读取嵌入的水印信息。上述方法通过将数据增强、感知哈希、密码学和零水印技术结合，语义保持性较好，在常规攻击和几何攻击方面均表现出较好的鲁棒性和不可见性。
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公开(公告)号：CN112529758A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011505043.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于卷积神经网络的彩色图像隐写方法，该方法包括：制作包含载体图像和秘密图像的数据集；以载体图像和秘密图像为输入，以隐写图像和提取图像为输出，构建由隐藏网络和提取网络组成的图像隐写网络模型；设置图像隐写网络模型的参数，并对图像隐写网络模型进行训练；运用训练好的图像隐写网络模型进行图像隐写。上述基于卷积神经网络的彩色图像隐写方法中，通过由隐藏网络和提取网络组成的图像隐写网络模型实现彩色图像的嵌入和提取，所产生的隐写图像具有较高的质量和安全性，隐写容量较高。
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公开(公告)号：CN111968025A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010836889.2
申请日：2020-08-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于Bandelet-DCT医学图像鲁棒零水印方法，包括：对原始医学图像进行Bandelet-DCT变换，得到系数特征矩阵，利用哈希函数运算生成特征二值序列；对原始水印进行混沌置乱加密，得到混沌置乱水印，并将水印信息嵌入至原始医学图像中，同时获取二值逻辑密钥序列并保存在第三方；同理生成待测医学图像的特征二值序列；根据该特征二值序列和二值逻辑密钥序列，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定待测医学图像的所有权和嵌入的水印信息。该方法在抗几何攻击和常规攻击中具有较好的鲁棒性和不可见性，能同时保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN102096896A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201110056721.0
申请日：2011-02-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三维DCT抗几何攻击的体数据水印实现方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是先进行水印的嵌入，包括：(1)对原体数据进行全局三维DCT变换，在变换系数中提取一个抗几何攻击的特征向量；(2)利用该特征向量和要嵌入的水印通过Hash函数得到一个二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方，然后进行水印提取。包括：(3)对被测体数据进行全局三维DCT变换，提取该对象的抗几何攻击的特征向量；(4)利用Hash函数特性和存在第三方的二值逻辑序列提取水印。本发明是基于三维DCT变换的体数据数字水印技术，实验证明该算法有较强的抗几何和常规攻击能力，并且是零水印技术，水印的嵌入不改变体数据的内容。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114091571B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111243413.9
申请日：2021-10-25
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Ridgelet‑DCT变换和Tent‑Henon双混沌的加密人脸识别方法。利用双混沌模型生成第一加密密钥和第二加密密钥，在对人脸图像进行Ridgelet变换后，将Ridgelet变换域下的人脸图像与第一加密密钥进行一次加密。再对加密图像进行DCT变换，与第二加密密钥做哈达马积运算进行二次加密，通过DCT逆变换后得到加密后的人脸图像。最后结合PCA算法提取加密人脸图像特征，训练神经网络模型来完成人脸图像的加密识别。提高了人脸图像的抗几何攻击和遮挡攻击能力，具有高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111988492B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010837529.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于Gabor‑DCT的医学图像鲁棒水印方法，该方法包括：通过Gabor‑DCT变换对原始医学图像进行特征提取并利用哈希函数生成特征序列；对原始水印进行混沌置乱加密，得到混沌置乱水印，并将水印信息嵌入至原始医学图像中，同时获取二值逻辑密钥序列并保存；同理通过Gabor‑DCT变换对待测医学图像进行特征提取并生成特征序列；根据该特征序列和二值逻辑密钥序列，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定待测医学图像的所有权和水印信息。该方法中嵌入的零水印具有不可见性和鲁棒性，能保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN116468592A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310410646.6
申请日：2023-04-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请涉及图像水印技术领域，公开了一种基于ORB‑DCT的医学图像鲁棒水印方法，包括：采用ORB算法对医学图像进行处理，获取特征描述符矩阵；对特征描述符矩阵进行DCT变换，得到系数矩阵；从系数矩阵中提取医学图像的特征序列；将医学图像的特征序列和加密水印逐位进行异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。该方法兼顾了ORB算法计算速度快、抗几何攻击能力强的优点以及DCT变换具有遍历性、鲁棒性等特点，更准确地提取出医学图像的特征序列，并采用零水印嵌入技术，弥补了传统的数字水印方法对原始医学图像数据修改所造成的缺陷，使其具有强大的鲁棒性和不可见性，能同时保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN116342357A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111539168.6
申请日：2021-12-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于LPT和DCT的医学图像鲁棒水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先利用Logistic Map的性质在频域对水印进行置乱加密；然后通过对医学图像进行LPT‑DCT变换提取一个特征向量来进行水印的嵌入，将特征向量与二值水印相关联得到一个二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方；再通过对待测医学图像进行LPT‑DCT变换提取其特征向量，并与存于第三方的二值序列相关联来进行水印的提取。本发明是基于LPT和DCT的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、缩放、平移、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印技术。
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公开(公告)号：CN116263933A
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111539200.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Hadamard‑DWT‑DCT的医学图像鲁棒水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先利用Logistic Map的性质在频域对水印进行置乱加密；然后通过对医学图像进行Hadamard‑DWT‑DCT变换提取一个特征向量来进行水印的嵌入，将特征向量与二值水印相关联得到一个二值逻辑序列，并将该二值序列存于第三方；再通过对待测医学图像进行Hadamard‑DWT‑DCT变换提取其特征向量，并与存于第三方的二值序列相关联来进行水印的提取。本发明是基于Hadamard‑DWT‑DCT的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、平移、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始加密体数据的内容，是一种零水印技术。
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