基于树形BoW模型的密文JPEG图像检索方法

    公开(公告)号:CN108600573B

    公开(公告)日:2020-05-19

    申请号:CN201810205847.1

    申请日:2018-03-13

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于树形BoW模型的密文JPEG图像检索方法。本方法为:首先,图像拥有者采用双层加密算法对数据库中所有图像加密,包括DCT系数流加密和置乱加密,再将密文图像库上传至云服务器。其次,云服务器计算密文图像的DCT系数统计特性作为局部特征,再根据树形BoW模型将图像的所有局部特征转化为全局特征。最后,服务器根据授权用户提交的密文查询图像,提取局部特征并转化为全局特征,计算其与数据库图像的全局特征间的距离来判断相似性,将结果返回给用户。本发明方法在实现图像检索的同时,保护了图像及特征的隐私;特征提取由服务器完成,降低了用户的计算负担;树形BoW模型对特征的转化保证了较高的检索效率。

    基于树形BoW模型的密文JPEG图像检索方法

    公开(公告)号:CN108600573A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810205847.1

    申请日:2018-03-13

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于树形BoW模型的密文JPEG图像检索方法。本方法为:首先,图像拥有者采用双层加密算法对数据库中所有图像加密,包括DCT系数流加密和置乱加密,再将密文图像库上传至云服务器。其次,云服务器计算密文图像的DCT系数统计特性作为局部特征,再根据树形BoW模型将图像的所有局部特征转化为全局特征。最后,服务器根据授权用户提交的密文查询图像,提取局部特征并转化为全局特征,计算其与数据库图像的全局特征间的距离来判断相似性,将结果返回给用户。本发明方法在实现图像检索的同时,保护了图像及特征的隐私;特征提取由服务器完成,降低了用户的计算负担;树形BoW模型对特征的转化保证了较高的检索效率。

    一种规避社交网络平台图像增强滤波的JPEG图像加密方法

    公开(公告)号:CN107862211B

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN201711126045.3

    申请日:2017-11-15

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种规避社交网络平台图像增强滤波的JPEG图像加密方法。该方法主要由四步构成:置乱DC系数,置乱非零AC系数,异或加密AC系数和上传社交网络,下载并解密。该方法针对JPEG图像,在保证加密图像安全性的同时,增强了密文图像的起伏程度,规避了社交网络平台的增强滤波,能够在社交网络中以密文的形式无失真存储以及传输图像。

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