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公开(公告)号：CN103903215B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201410039693.5
申请日：2014-01-27
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 基于混沌和FrFT域相位恢复过程的多图像加密方法，包括混沌置乱步骤，纯相位提取步骤，相位调制步骤，混沌扩散步骤。该方法先使用成对logistic映射置乱待加密的多幅原始灰度图像得到置乱后的图像；其次，对每幅置乱后的图像实施迭代相位恢复过程提取其纯相位函数；然后，对待加密的多幅原始灰度图像的纯相位函数实施相位调制；最后，对调制后结果的振幅实施混沌扩散得到最终密文。本发明增强了明文图像在空间域和变换域的非线性和无序性，提高了加密系统的收敛速度，增强了加密系统的安全性。
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公开(公告)号：CN103955884A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410165904.X
申请日：2014-04-22
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 基于混沌和离散分数随机变换的双图像加密方法，包括图像膨胀步骤，混沌置乱步骤，混沌扩散步骤，图像收缩步骤，图像重组，离散分数随机变换步骤。该方法首先将两幅灰度图像I1和I2经过膨胀步骤形成一个扩展图像，然后使用基于Logistic混沌映射的置乱和扩散过程来改变像素位置和像素强度值，随后使用收缩策略分解为具有平稳白噪声分布的两幅新图像J1和J2。然后将J2归一化并加密成纯相位矩阵与J1相乘得到一个复数矩阵J。最后使用基于Logistic混沌的离散分数随机变换加密成为一个临时图像，其振幅部分就是最终的密文图像。本发明增强了明文图像在空间域和变换域的非线性和无序性，且能够很好地抵抗常规攻击，增强了加密系统的安全性。
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公开(公告)号：CN118694862A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410926517.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开的基于位面自适应分块和预测误差图的可逆数据隐藏方法，用误差位置图替换原始图像进行空间压缩，将其分为k*k像素的基本块，基本块包括可嵌入块和不可嵌入块，对于图像中位置相邻近的同类型块进行组合，并将组合块分类，在误差位置图中通过加密密钥Ke进行加密并嵌入辅助数据后得到加密图像Ie，并对图像Ie中的每个像素通过数据隐藏密钥Kd进行隐藏，通过数据隐藏密钥Kd无损提取秘密数据，通过加密密钥Ke恢复图像；本发明使用位面自适应分块和预测误差图可提高图像对于秘密数据的嵌入率，并且获得可解密出原始图像。
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公开(公告)号：CN114493968B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111588662.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了基于最高有效位替换和最低有效位压缩的数据隐藏方法，具体为：步骤1，计算原始图像对应的二进制位置图；步骤2，对原始图像进行加密，得到加密像素；步骤3，将待嵌入数据嵌入至加密像素中，得到嵌入数据的加密像素；步骤4，将步骤3得到的加密图像的加密像素进行解密，得到直接解密图像；步骤5，将步骤3嵌入的数据进行提取；步骤6，对步骤5提取后的加密像素进行图像恢复。本发明解决了现有方法存在失真、嵌入容量比较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118262000A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410343250.9
申请日：2024-03-25
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开的基于残差通道注意力网络的计算鬼成像重建方法，将基于Hadamard矩阵生成的相位掩膜照射到MNIST数据集上，获得与整个数据集所对应的总光强值；将总光强值分为测试集和训练集，搭建RCAN网络模型并通过训练集训练，得到训练好的RCAN网络模型；通过测试集来验证训练好的RCAN网络模型并输出结果，实现对原始图像的整个重建过程。本发明公开的计算鬼成像重建方法，通过改变随机相位掩模的个数来获得不同采样率的训练数据，并运用大量的计算鬼成像图像和它们的原始图像对网络进行训练，并在测试集中验证，能够在极低采样率的前提下恢复出不错的目标图像，提高计算鬼成像的重建效果和重建速度。
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公开(公告)号：CN117078845A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310889477.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了基于物体检测与模型匹配的点云室内场景重建方法，在物体检测与提取阶段，使用有效物体提取算法，过滤掉无效的包围盒，避免了重叠的多余包围盒带来的影响，为后面最优模型检索工作提供了更加准确的数据；在最优模型检索阶段，通过相似度计算提高了最优模型检索的精确度，保证了后续重建结果的准确性；最后在模型与物体的匹配阶段，使用位姿优化的算法，尽可能地将模型变换到与物体相同的位姿，最终获得了精细合理的室内场景重建结果。本发明解决了物体包围盒存在重叠、最优模型检索的精确度不足以及重建后模型与物体的位姿不一致等问题。
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公开(公告)号：CN116740546A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310740603.4
申请日：2023-06-21
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了基于非等距切片和边界特征的窗户检测方法，步骤1，对建筑立面进行非等距切片的划分，得到具有潜在窗户的切片和墙壁切片；步骤2，在步骤1得到的潜在窗户切片上，提取切片的内边界点；步骤3，对步骤2获取的内边界点进行聚类分割，并筛选出所有窗户元素；步骤4，在步骤3中得到的窗户元素中，进行分类和补全，最终得到更准确的窗户形状。本发明解决了现有技术中存在的因遮挡造成窗户数据缺失和漏检的问题。
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公开(公告)号：CN115348361B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210995169.X
申请日：2022-08-18
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多MSB分块编码的加密图像可逆数据加密方法，采用如下步骤：将图像分块；加密得到加密图像；将加密图像分为平滑块和粗糙块，生成位置图；分块编码后压缩，生成辅助数据；将辅助数据嵌入加密图像中；对嵌入数据加密得到秘密数据存储在加密图像中，得到载密图像。本发明还公开了对加密方法的解密方法，包括如下步骤：辅助数据提取并恢复；恢复剩余辅助数据；提取并恢复秘密数据；利用秘钥解密嵌入数据；恢复光滑块数据；恢复粗糙块数据；解密处理；得到原始图像。本发明解决了现有技术中存在的数据嵌入率低和算法安全性不高的问题。
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公开(公告)号：CN115103081B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210532208.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了基于混合预测和哈夫曼编码的加密图像可逆数据隐藏方法，包括：根据原始图像当前像素的逆值及预测值得到有预测误差的像素，并采用矩阵对该像素进行标记，之后对矩阵进行压缩得到Π；对有预测误差的像素进行修改，并生成第二误差位置图Ω；将修改后的图像分为由最高有效位层和剩余7个位面组成的图像，并对图像进行预测，并生成标签图；对标签图进行压缩得到Γ；将二进制矩阵S与修改后的图像进行位异或，生成加密图像；将Π、Ω及Γ作为辅助信息依次存储到加密图像的最高有效位层中、剩余7个位面中；对嵌入数据加密得到秘密数据；把秘密数据存储在剩余7个位面的剩余像素中，得到含有秘密数据的加密图像。
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