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公开(公告)号：CN101814985A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN201019097007.9
申请日：2010-02-08
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及一种应用多混沌映射多动态S盒的分组密码系统，包括子密钥产生模块、动态S盒生成模块、加密模块和解密模块，首先利用多个混沌系统产生轮循环子密钥，利用多个混沌系统生成多个动态S盒；利用加密模块对明文件进行加密，明文文件被加密后，若需要解密时利用解密模块按照与加密过程相逆的顺序对密文件解密。本发明应用多混沌映射多动态S盒的分组密码系统，使用模块化程序设计方法，大大提高了加/解密运算速度，同时便于硬件实现，可广泛应用于政府、电子商务、军事、数字银行等众多领域。
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公开(公告)号：CN112116601B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010830545.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 河南大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种基于线性采样网络及生成对抗残差网络的压缩感知采样重建方法及系统，该方法包括：获取训练图像，并通过分割处理将训练图像分割为多个图像块；构建线性采样网络对图像块进行测量，获得各图像块对应的测量值；在生成对抗残差网络中，先通过全连接层对各图像块的测量值进行线性映射处理，获得初始重建结果；将初始重建结果输入残差网络中，训练获得残差信息；将初始重建结果与残差信息进行信号融合，从而得到生成器的生成结果；将生成器的生成结果与原始图像块共同输入鉴别器中进行判断；计算损失函数，对线性采样网络及生成对抗残差网络进行迭代训练，从而得到最终图像重建结果。本发明可有效提高低采样率下重建效果。
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公开(公告)号：CN115393153A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211040275.9
申请日：2022-08-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于数字水印技术领域，公开一种基于双水印的半开源医学图像数据集分级保护和验证方法，包括盲水印嵌入算法和可视水印嵌入算法，总体流程包含两个主要步骤，一个是盲水印嵌入医学图像数据集，实现被动版权验证保护数据集；另一个是对嵌入盲水印医学图像数据集进行可见水印嵌入，实现主动授权保护数据集。本发明可以根据数据集开发者对不同用户群体的分级授权进行分级保护，双重水印机制分别实现了数据集主动授权控制功能和数据集被盗用后的版权验证功能。且通过实验得出，本发明具有良好的不可感知性、无害性、有效性和普遍性，可以很好的保护半开源医学图像数据集。
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公开(公告)号：CN115357944A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210980922.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于浅层特征增强和注意力机制的图像篡改检测方法。该方法包括：步骤1：构建篡改图像数据集，并将其分为训练集和测试集；步骤2：设置损失函数，基于损失函数利用训练集对构建的图像篡改检测网络进行训练，得到最优图像篡改检测网络模型；步骤3：利用最优图像篡改检测网络模型对测试集中篡改图像进行检测；其中，图像篡改检测网络包括：特征提取器、特征增强模块和注意力模块；利用特征提取器提取输入图像的浅层特征和深层特征，利用特征增强模块对提取的浅层特征进行重构，并将重构的特征与深层特征进行特征融合，利用注意力模块对融合后的特征进行筛选。本发明具有能有效捕获篡改痕迹的网络结构，实现像素级的篡改区域定位。
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公开(公告)号：CN113076551B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110561302.6
申请日：2021-05-22
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于提升方案和跨分量置乱的彩色图像加密方法。该方法包括：根据彩色明文图像的哈希值和预设的外部密钥计算得到洛伦兹‑哈肯激光混沌系统的3个初始值；采用洛伦兹‑哈肯激光混沌系统生成三个混沌序列O、P、Q；将彩色明文图像进行RGB分解，得到三个矩阵IR、IG、IB；分别采用混沌序列O、P、Q基于提升方案的图像预处理策略对矩阵IR、IG、IB进行预处理，得到三个序列CR、CG、CB；利用混沌序列O、P、Q对三个序列CR、CG、CB进行跨分量置乱，得到三个矩阵VR、VG、VB；利用混沌序列O、P、Q对三个矩阵VR、VG、VB进行扩散，得到三个密文矩阵CIR、CIG、CIB；对三个密文矩阵CIR、CIG、CIB进行合成，得到密文图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113032813B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110458883.0
申请日：2021-04-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，包括：对原始图像进行上溢/下溢预处理；将图像分为Blue和Blank两个子图像，对各子图像的像素位置进行划分，使用菱形预测器计算目标像素的预测误差；计算Blue/Blank子图像的像素纹理度，得到目标像素的邻接像素的纹理度，然后利用邻接像素的纹理度计算目标像素的局部复杂度；根据每个子图像的预测误差直方图，分别选择三个峰值点，和两个分别距离最大峰值点和最小峰值点最近的零点，然后根据秘密信息长度自适应选择峰值点，优先对每个子图像中局部复杂度低的像素进行信息嵌入；进行秘密信息提取和图像恢复。本发明实现了提高图像嵌入容量的同时，减少嵌入失真。
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公开(公告)号：CN114785483A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210563573.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于半张量积压缩感知和混合云的医学图像安全传输方法。其中，加密方法包括：根据原始医学图像P的哈希密钥和给定的外部密钥生成混沌序列，并利用混沌序列生成测量矩阵；对原始医学图像P进行边缘检测，根据边缘检测结果将认证图像嵌入至原始医学图像P中得到含有认证信息的图像P1，并将嵌入密钥、哈希密钥和外部密钥发送至接收端；利用混沌序列对图像P1进行稀疏和置乱，得到置乱后的稀疏矩阵P3，将稀疏矩阵P3上传至边缘云；在边缘云上，利用测量矩阵对稀疏矩阵P3进行测量和量化，得到量化后的矩阵P5；对矩阵P5进行编码得到第一认证序列以及对矩阵P5进行扩散，得到密文图像，然后将第一认证序列和密文图像存储至中心云上。
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公开(公告)号：CN112134681B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010836619.1
申请日：2020-08-19
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知和光学变换的图像压缩加密方法和云辅助解密方法。该加密方法包括：根据明文图像P生成的哈希密钥和初始密钥分别利用LTS系统和2D‑LASM系统生成混沌序列；利用离散小波变换将所述明文图像P分成1个近似分量LL和3个细节分量HL、LH和HH；利用混沌序列X1对所述近似分量LL进行无损加密，利用混沌序列U1和K1对所述细节分量HL、LH和HH进行有损加密；将加密后矩阵LL1和H1合并成一个复数域矩阵LLH1，并利用两个随机相位掩码矩阵对复数域矩阵LLH1进行双随机相位编码得到矩阵LL2和H2；对矩阵LL2和H2进行量化；利用混沌序列Z1对量化后矩阵进行随机像素置乱；将置乱后矩阵重新组合生成序列B，对序列B进行扩散，得到密文图像C。
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公开(公告)号：CN113032813A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110458883.0
申请日：2021-04-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进的像素局部复杂度计算和多峰嵌入的可逆信息隐藏方法，包括：对原始图像进行上溢/下溢预处理；将图像分为Blue和Blank两个子图像，对各子图像的像素位置进行划分，使用菱形预测器计算目标像素的预测误差；计算Blue/Blank子图像的像素纹理度，得到目标像素的邻接像素的纹理度，然后利用邻接像素的纹理度计算目标像素的局部复杂度；根据每个子图像的预测误差直方图，分别选择三个峰值点，和两个分别距离最大峰值点和最小峰值点最近的零点，然后根据秘密信息长度自适应选择峰值点，优先对每个子图像中局部复杂度低的像素进行信息嵌入；进行秘密信息提取和图像恢复。本发明实现了提高图像嵌入容量的同时，减少嵌入失真。
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公开(公告)号：CN111050020B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201911098613.2
申请日：2019-11-12
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知和双随机加密机制的彩色图像压缩加密方法。该方法首先将明文图像分解成R、G、B三个分量，接着分别对其DWT变换，然后用索引向量D1、D2、D3、D4对稀疏系数矩阵进行双随机位置置乱，之后对置乱后的矩阵进行压缩测量和量化，对量化后的矩阵进行R、G、B分量之间和分量内部同时双随机像素值扩散，最后得到密文图像。利用明文图像信息和外部密钥生成四翼超混沌系统和Logistic‑Tent混沌系统的参数和初始值，接着将参数和初始值带入Logistic‑Tent混沌系统中，生成混沌序列构造测量矩阵；然后把参数和初始值带入四翼超混沌系统中，对生成的四个混沌序列排序，得到四个索引向量，分别用于双随机位置置乱和扩散中。
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