-
公开(公告)号：CN119052388A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411166815.7
申请日：2024-08-23
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了基于最优识别的大容量加密域可逆数据隐藏方法，对原始灰度图像进行像素预测，再根据像素预测值计算预测误差，根据预测误差构建预测误差图像；将预测误差图像转成八个位平面并分块处理；分析位平面内各个块的特征，分析识别出各位平面内能够提供有效嵌入空间的块，选取能提供最大可嵌入空间的最优块和其备选项，分析其有效载荷，确定用于嵌入数据的最优块识别方案，将辅助信息和秘密数据嵌入。本方法不采用所有可嵌入的块，而是通过深入分析位平面内块的特征，识别出能够提供最大嵌入空间的最优块作为嵌入目标，充分利用了图像的局部相关性，有效减少了不必要的嵌入操作，同时显著提高了数据的嵌入率，用于数据和图像的可逆加密。
-
公开(公告)号：CN113379614B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202110346568.9
申请日：2021-03-31
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种基于Resnet网络进行鬼成像恢复的方法，首先基于MNSIT数据集，通过用Hadamard矩阵做为改进随机相位掩模来得到计算鬼成像，其次对Resnet网络的结构进行了调整，在原有的基础上添加了instance layer和增加了网络的深度、特征层的深度，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，最后在测试集中得到了实验的泛化效果。该方法可以有效的提高计算鬼成像的重建效果，并提高重建速度。
-
公开(公告)号：CN118400470A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410371611.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于图像隐写术和单像素成像的数字图像隐藏加密方法，获取秘密图像和载体图像，并进行预处理，使其具有相同的分辨率；根据秘密图像的像素值生成哈达玛掩膜，通过单像素成像算法生成一维的密文信息；构建图像隐写网络模型和密文提取网络模型并训练；将载体图像与密文信息输入到训练好的图像隐写网络模型中进行加密生成隐写图像；将隐写图像输入到训练好的密文提取网络模型中进行解密，恢复出重构秘密图像。本发明的数字图像隐藏加密方法，扩大了密钥空间、增加了加密系统结构的复杂性，并且秘密图像传输过程中未出现混乱或无规律性，有效解决了易引起监听者关注的问题。
-
公开(公告)号：CN116248400A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310239804.6
申请日：2023-03-14
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明基于傅里叶单像素成像和双逻辑映射的多图像认证方法，加密过程为：选定初始迭代值和分叉参数用逻辑映射生成序列，用序列随机选择傅里叶空间频率并平均分组，通过四步相移以及差分测量得到四组傅里叶基图案，用傅里叶基图案对原始目标图像进行照射得到四组光照强度值并合成一个光强值序列，再重新选定初始迭代值和分叉参数用逻辑映射生成序列，对光强值序列进行置乱得到最终的密文；解密过程为：用第二组序列对密文进行逆置乱，并进行四个值为一组的扫描，计算傅里叶频谱系数，再用第一组序列，对傅里叶频率系数逆置码并执行二维傅里叶逆变换恢复图像，对重建结果和原始目标图像进行非线性相关认证。解决了成像时间长及成像质量低的问题。
-
公开(公告)号：CN115379066A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211034832.6
申请日：2022-08-26
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应压缩编码的加密图像可逆数据加密方法，采用如下步骤：1、从原始图像中得到修正图像；2、修正图像分成块；3、将块标记生成位置图；4、将块压缩，生成辅助数据，生成矩阵，将矩阵与恢复数据的图像位异或，生成加密图像；5、计算辅助数据的长度，存储并再加密得到秘密数据，6、得到载密图像。本发明还公开了上述加密方法的解密方法，包括如下步骤：1、提取辅助数据并恢复；2、提取秘密数据的片段；3、得到完整的秘密数据并解密，得到嵌入数据；4、恢复数据；5、生成矩阵，将矩阵与恢复数据的图像进行位异或；6、得到原始图像。本发明加密解密方法解决了数据嵌入率低与算法鲁棒性不够高的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115150621A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210756683.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N19/184 , H04N19/467 , H04N13/161 , H04L67/06 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开了基于分块和多MSB预测的3D网格可逆信息隐藏算法，具体为：读取原始3D网格文件中的顶点数据和面数据，将读取到的顶点数据转化成整数，再转化成32位二进制比特流；将读取的面数据划块，将块内的第一个顶点作为参考中心点；对处理的3D网格文件进行加密；将加密后的3D网格文件上传至云端，将顶点数据再次转换为二进制比特流，将面数据进行划块，得到块信息，进行数据嵌入，将嵌入数据后的二进制顶点转换成十进制数，得到处理后的3D网格文件；提取处理后的3D网格文件中的嵌入数据；解密3D网格文件。本发明方法解决了云平台数据泄露的问题，且具有更高的嵌入容量。
-
公开(公告)号：CN108932688B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201810547814.5
申请日：2018-05-31
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于计算鬼成像的双层框架光学水印方法，步骤包括：1)使用计算鬼成像方法将原始水印图像编码为一系列强度值，将这些强度数据重新排列为二维临时图像，作为第一层的新水印；2)将主图像分成多个较小的区块，将水印图像分割成更小的块，选择一些重要的区块来形成参考图像；通过计算其空间频率系数来识别由重要区块构成的参考图像；3)利用奇异值分解方法，将其嵌入新的水印中；4)执行提取过程，在其上执行奇异值分解变换以获得经调制的奇异值；合成的区块与它们的原始位置形成一一映射，新生成的水印通过用矩阵执行逆奇异值分解来重建，原来的水印恢复为能够被验证的图像。本发明方法扩大密钥空间，提高安全性。
-
公开(公告)号：CN114493968A
公开(公告)日：2022-05-13
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。
-
公开(公告)号：CN114398649A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111507235.6
申请日：2021-12-10
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了基于预测误差直方图移动的可逆数据隐藏方法，具体为：步骤1，将原始图像分为A、B两个集合，计算A集合和B集合中当前像素的预测误差；步骤2，构造非对称预测误差直方图；步骤3，将随机生成0、1的数据串作为待嵌入数据W，W嵌入至A集合和B集合中，将嵌入数据W后的A集合和B集合进行组合，得到加密图像；步骤4，从步骤3得到的加密图像中的B集合和A集合中提取嵌入的数据并恢复原始像素。本发明方法解决了现有技术中图像失真严重、嵌入容量低的问题。
-
公开(公告)号：CN113379898A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110671249.5
申请日：2021-06-17
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的三维室内场景重建方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，通过体素滤波采样方法和SIFT特征点提取的方法分别对室内场景进行采样，然后将通过体素滤波采样方法和SIFT特征点提取的方法采样得到的采样点进行融合，对重复的采样点只保留一个作为有效点，获得室内点云数据；步骤2，对步骤1获得的室内点云数据进行平面提取，对提取过平面的数据进行语义分割和精细化分割，将室内场景中的物体区分开来；步骤3，对获得语义等特征的室内场景内环境及外环境进行模型匹配与平面拟合从而完成三维重建。本发明解决了现有重建方法重建效果差、场景理解能力不足的问题，能够高精度地重建室内场景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
108
records
(took 0.027 seconds)
