公开(公告)号：CN118678001A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410936292.3

申请日：2024-07-12

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 胡青 ,  司瑞莹 ,  姜毅 ,  鞠默然 ,  闫晓鹏

IPC: H04N1/44 ,  H04N1/32 ,  H04L9/00 ,  H04N19/42

Abstract: 本发明公开了一种基于并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，包括：通过Hash‑512对明文图像进行处理，结合自定义随机字符串结合生成密钥，基于迭代混沌系统生成混沌序列；另一方面通过小波变换对所述明文图像进行稀疏化处理，生成稀疏矩阵；对稀疏矩阵进行Arnold置乱处理，再基于测量矩阵进行图像压缩，随后采用对角线选择性置乱方法来进一步混淆压缩图像像素的位置，叠加扩散操作制造雪崩效应，生成加密图像。本发明通过将混沌图像加密技术和压缩感知技术相结合的方式进行图像加密，并将其应用于智能船舶船岸通信场景中，增强其效率和安全性。

公开(公告)号：CN116320197A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211505293.X

申请日：2022-11-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 付先平 ,  刘鹏博 ,  滕琳 ,  汪明旭 ,  闫晓鹏 ,  苏怡宁 ,  赵秀

IPC: H04N1/32 ,  H04L9/06 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明提供一种基于改进的交叉耦合映射格的互补性嵌入图像加密方法，包括：建立改进的正弦交叉耦合映射格模型；基于明文图像，由SHA‑384及原图生成秘钥，并根据秘钥计算模型参数及初始值；检测明文图像，识别并获得机场坐标，随机选择一个坐标点并通过互补性嵌入算法以获得视觉混淆图像；对建立正弦交叉耦合映射格模型进行迭代，获得矩阵，将矩阵转换为一位数组并取最后r×c个数据得到b；分配初始矩阵并迭代到适当的大小以获得分形乱序矩阵；选择前r行和前c列组成一维数组，对一维数组进行排序以获得索引数组；分别对彩色图像中的3个通道R、G和B进行同步动态置乱扩散操作，得到对应每个通道的子加密图像。将子加密图像组装成最终的加密图像C。

公开(公告)号：CN112101060A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202011171752.6

申请日：2020-10-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王兴元 ,  李琦 ,  王晓雨 ,  咸永锦 ,  高锁 ,  闫晓鹏

IPC: G06K7/14 ,  G06K9/46 ,  G06T7/168 ,  G06T7/73 ,  G06K9/48

Abstract: 本发明公开了基于平移不变性和小区域模板匹配的二维码定位方法和系统，属于工业二维码定位相关技术领域，该方法包括以下步骤，实时采集在高速传送带上传送的产品的图像，对图像队列里每个图像的选择多个特征明显的关键区域，采用小区域模板匹配算法对多个关键区域分别进行模板设置，在固定的搜索区域内进行模板匹配处理，将梯度幅值具有旋转不变性与基于梯度幅值特征快速搜索匹配算法相结合，定位到关键区域；根据二维码的大小以及获得的二维码的中心坐标来实现对二维码的准确定位，进而实现二维码识别；当识别出的二维码与二维码的原内容不一致，则识别出的二维码不合格，该方法满足高速生产线对印刷有二维码产品的实时检测与在线实时分拣要求。

公开(公告)号：CN113379584B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202110649809.7

申请日：2021-06-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王兴元 ,  李琦 ,  王晓雨 ,  咸永锦 ,  高锁 ,  闫晓鹏

IPC: G06T1/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于残差学习的不可感知水印攻击方法、存储介质及电子装置，本发明方法包括：通过构建基于卷积神经网络的水印攻击模型，在含水印图像和无水印图像之间进行端到端非线性学习，将含水印图像映射到无水印图像，进行水印攻击；根据水印信息的嵌入区域选择合适数目的特征提取块来提取含水印信息的特征图；引入残差学习机制提升水印攻击模型的收敛速度和学习能力，通过减少残差图像与无水印图像之间的差异提升被攻击图像的不可感知性；根据DIV2K2017超分辨率数据集以及基于四元数指数矩的鲁棒彩色图像水印算法构建训练水印攻击模型的数据集。本发明的水印攻击模型能够在不破坏含水印图像视觉质量的前提下以高误码率实现对鲁棒水印算法的攻击。

公开(公告)号：CN113379584A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110649809.7

申请日：2021-06-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王兴元 ,  李琦 ,  王晓雨 ,  咸永锦 ,  高锁 ,  闫晓鹏

IPC: G06T1/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于残差学习的不可感知水印攻击方法、存储介质及电子装置，本发明方法包括：通过构建基于卷积神经网络的水印攻击模型，在含水印图像和无水印图像之间进行端到端非线性学习，将含水印图像映射到无水印图像，进行水印攻击；根据水印信息的嵌入区域选择合适数目的特征提取块来提取含水印信息的特征图；引入残差学习机制提升水印攻击模型的收敛速度和学习能力，通过减少残差图像与无水印图像之间的差异提升被攻击图像的不可感知性；根据DIV2K2017超分辨率数据集以及基于四元数指数矩的鲁棒彩色图像水印算法构建训练水印攻击模型的数据集。本发明的水印攻击模型能够在不破坏含水印图像视觉质量的前提下以高误码率实现对鲁棒水印算法的攻击。