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公开(公告)号：CN114826564B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202210185689.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/06 , H04L67/1074 , H04L67/1097 , G06F21/64 , G06F21/60 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的秘密图像共享和恢复方法，分为秘密图像的共享和恢复两个部分，共享：1)秘密图像生成一组影子图像，发给相应的用户；2)将每张影子图像分块，对每个图像块进行加密；3)将加密后的影子图像上传到IPFS和区块链上。恢复为：1)某用户向智能合约发送恢复的申请；2)智能合约向其他用户广播恢复申请事件；3)秘密图像共享者选择性将访问权授权给智能合约；4)智能合约向区块链发布恢复任务；5)智能合约选择代理计算机；6)代理计算机在密文域恢复秘密图像，获得加密后的秘密图像；7)智能合约将加密后的秘密图像转发给申请用户进行解密使用。本发明能够完全地防止影子图像的窃取、篡改和丢失问题。
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公开(公告)号：CN112926598A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110249157.8
申请日：2021-03-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差域深度学习特征的图像拷贝检测方法，具体为：提取原始图像和待检测图像的SIFT特征；将两幅图像的SIFT特征进行匹配得到SIFT匹配对；然后将错误的SIFT匹配对过滤，保留其中3对SIFT匹配对，再计算出两幅图像之间的仿射变换矩阵；使用仿射变换矩阵对原始图像进行仿射变换；然后分别计算出变换后原始图像上的重叠区域以及待检测图像上的重叠区域，将两个重叠区域逐像素做差值运算，得到残差图像；将残差图像送入基于多层特征融合的CNN中，从而判断出两幅图像是否为拷贝关系。本发明在保持检测效率的同时，显著地提高了检测精度，且对于视觉上高度相似的拷贝图像和相似图像具有很强的区分能力。
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公开(公告)号：CN114826564A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210185689.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/40 , H04L67/06 , H04L67/1074 , H04L67/1097 , G06F21/64 , G06F21/60 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的秘密图像共享和恢复方法，分为秘密图像的共享和恢复两个部分，共享：1)秘密图像生成一组影子图像，发给相应的用户；2)将每张影子图像分块，对每个图像块进行加密；3)将加密后的影子图像上传到IPFS和区块链上。恢复为：1)某用户向智能合约发送恢复的申请；2)智能合约向其他用户广播恢复申请事件；3)秘密图像共享者选择性将访问权授权给智能合约；4)智能合约向区块链发布恢复任务；5)智能合约选择代理矿机；6)代理矿机在密文域恢复秘密图像，获得加密后的秘密图像；7)智能合约将加密后的秘密图像转发给申请用户进行解密使用。本发明能够完全地防止影子图像的窃取、篡改和丢失问题。
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公开(公告)号：CN112926598B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110249157.8
申请日：2021-03-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差域深度学习特征的图像拷贝检测方法，具体为：提取原始图像和待检测图像的SIFT特征；将两幅图像的SIFT特征进行匹配得到SIFT匹配对；然后将错误的SIFT匹配对过滤，保留其中3对SIFT匹配对，再计算出两幅图像之间的仿射变换矩阵；使用仿射变换矩阵对原始图像进行仿射变换；然后分别计算出变换后原始图像上的重叠区域以及待检测图像上的重叠区域，将两个重叠区域逐像素做差值运算，得到残差图像；将残差图像送入基于多层特征融合的CNN中，从而判断出两幅图像是否为拷贝关系。本发明在保持检测效率的同时，显著地提高了检测精度，且对于视觉上高度相似的拷贝图像和相似图像具有很强的区分能力。
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