摘要：提出了基于像素动态更新与差异扩散的图像加密算法。引入Lucas与Fibonacci序列,充分利用二者的更新特点,基于二维映射,设计像素动态更新机制,在每一轮像素混淆过程中,利用不同的随机序列完成像素位置置乱,避免了置乱周期性;依据人眼视觉特性,建立像素重要等级模型,明文像素分类为视觉像素与次级像素;利用明文像素生成映射的初值,通过建立序列量化机制,获取一组密钥流;根据密钥流,设计两个像素扩散函数,对视觉像素与次级像素进行差异扩散,以输出密文。测试数据显示：与当前图像加密机制相比,所提算法具有更高的安全性,输出密文像素分布更加均匀。

摘要：为了提高红外图像的全局与局部对比度,并有效抑制背景噪声,提出基于改进的直方图均衡化与边缘保持平滑滤波的红外图像增强算法。引入边缘保持平滑滤波,将低质量红外图像分解为一个低频分量和一个高频分量序列;基于模糊统计理论,利用红外图像的强度等级的不确定性,形成平滑直方图,确定出局部最大值,利用优化的平台直方图对低频分量完成增强;根据高频分量的标准差,将其高频分量分类为强边缘、中边缘与弱边缘系数,再设计三个不同的增强方法,对这三类系数进行差异增强,从而得到增强的高频分量序列;将增强的低频分量与一系列的高频分量完成组合,形成增强图像;引入非局部均值滤波,对增强图像实施降噪处理。测试结果表明:与当前低质量红外图像增强方案相比,该方法拥有更高的增强视觉质量,更好地兼顾全局与局部对比度,消除过渡增强、伪影与噪声,且输出图像具有更大的熵值与标准偏差值,分别保持在6.8、5.3以上。

摘要：为增强水印图像的视觉隐秘性并抵御几何失真能力,设计NSST变换耦合粒子群优化的鲁棒水印算法。提取图像对应的Y(亮度)、U(色度)、V(浓度)成分;引入非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST),对Y、U和V实施分解,形成对应的低频子带,将其分割为若干个子块;建立粒子群算法的适应度函数,优化子块的嵌入强度;构建水印嵌入方法,将水印信息隐藏到NSST系数中;构建训练图像集,计算这些样本的多元极谐变换(quaternion polar harmonic transorm,QPHT)矩,从中确定8个QPHT系数;训练支持向量机,预测攻击参数;构建水印检测方法,从校正图像中提取水印。测试数据表明,较已有的鲁棒水印技术而言,所提方案具有更高的不可感知性与抵御几何攻击的能力。