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公开(公告)号：CN109831596A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910008840.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像加密方法、装置及电子设备，方法包括：确定载体图像以及待加密图像；对载体图像进行离散小波变换，得到第一离散小波图；对待加密图像进行离散小波变换，得到第二离散小波图；将第一离散小波图和第二离散小波图进行拼合，得到拼合小波图；使用混沌压缩感知算法对拼合小波图进行加密，得到加密图像。本发明实施例中，即使混沌压缩感知加密算法中所用加密秘钥，以及混沌矩阵生成系统均被攻击者窃取，攻击者进行混沌压缩解密，并对解密得到的离散小波图进行反离散小波变换后，能够得到视觉上有意义的隐秘图像，从而降低了攻击者进一步破解加密图像的概率，则攻击者无法获取加密图像，提高了图像加密的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109829481B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910007444.0
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像分类方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于模式识别技术领域，所述方法包括：对各样本图像进行灰度化处理，将得到的各灰度图像表示为二维图像矩阵；样本图像包括：训练图像和待分类图像，根据各二维图像矩阵建立灰度矩阵；根据标签约束矩阵和基于半张量积的非负矩阵分解算法，对归一化灰度矩阵进行特征提取，得到特征矩阵；将标签约束矩阵和特征矩阵的乘积的转置作为混合特征矩阵，将混合特征矩阵中各待分类图像对应的特征输入预先建立的图像分类模型，得到分类结果，图像分类模型是对混合特征矩阵中各训练图像对应的特征及各训练图像对应的图像类别进行训练得到的。本发明提高了图像分类的效率。
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公开(公告)号：CN109829481A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910007444.0
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像分类方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于模式识别技术领域，所述方法包括：对各样本图像进行灰度化处理，将得到的各灰度图像表示为二维图像矩阵；样本图像包括：训练图像和待分类图像，根据各二维图像矩阵建立灰度矩阵；根据标签约束矩阵和基于半张量积的非负矩阵分解算法，对归一化灰度矩阵进行特征提取，得到特征矩阵；将标签约束矩阵和特征矩阵的乘积的转置作为混合特征矩阵，将混合特征矩阵中各待分类图像对应的特征输入预先建立的图像分类模型，得到分类结果，图像分类模型是对混合特征矩阵中各训练图像对应的特征及各训练图像对应的图像类别进行训练得到的。本发明提高了图像分类的效率。
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公开(公告)号：CN109756740A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910047110.6
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/60 , H04N19/42 , H04N19/426
Abstract: 本发明实施例提供了基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法和图像恢复方法。其中，该图像压缩方法包括：对待压缩图像的原始矩阵进行稀疏变换，得到待压缩图像的第一稀疏表示矩阵；基于第一稀疏表示矩阵的行数、预设压缩比和预设系数，确定原始矩阵对应的初始测量矩阵的行数和列数；基于预设的元素数值关系，生成m×n维矩阵，作为初始测量矩阵；对初始测量矩阵进行优化，得到最优测量矩阵；基于最优测量矩阵与预设的半张量压缩感知模型，对第一稀疏表示矩阵进行压缩，得到压缩后的目标矩阵。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以实现提高压缩感知理论在计算资源和通信能耗受限的网络中的实用性。
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公开(公告)号：CN109756740B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910047110.6
申请日：2019-01-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/60 , H04N19/42 , H04N19/426
Abstract: 本发明实施例提供了基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法和图像恢复方法。其中，该图像压缩方法包括：对待压缩图像的原始矩阵进行稀疏变换，得到待压缩图像的第一稀疏表示矩阵；基于第一稀疏表示矩阵的行数、预设压缩比和预设系数，确定原始矩阵对应的初始测量矩阵的行数和列数；基于预设的元素数值关系，生成m×n维矩阵，作为初始测量矩阵；对初始测量矩阵进行优化，得到最优测量矩阵；基于最优测量矩阵与预设的半张量压缩感知模型，对第一稀疏表示矩阵进行压缩，得到压缩后的目标矩阵。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以实现提高压缩感知理论在计算资源和通信能耗受限的网络中的实用性。
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公开(公告)号：CN109831596B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910008840.5
申请日：2019-01-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像加密方法、装置及电子设备，方法包括：确定载体图像以及待加密图像；对载体图像进行离散小波变换，得到第一离散小波图；对待加密图像进行离散小波变换，得到第二离散小波图；将第一离散小波图和第二离散小波图进行拼合，得到拼合小波图；使用混沌压缩感知算法对拼合小波图进行加密，得到加密图像。本发明实施例中，即使混沌压缩感知加密算法中所用加密秘钥，以及混沌矩阵生成系统均被攻击者窃取，攻击者进行混沌压缩解密，并对解密得到的离散小波图进行反离散小波变换后，能够得到视觉上有意义的隐秘图像，从而降低了攻击者进一步破解加密图像的概率，则攻击者无法获取加密图像，提高了图像加密的安全性。
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