基于灰度特征码映射匹配修正的大容量图像隐写算法

研究在宿主图像内以最小比特修改量实现最大秘密信息嵌入的映射匹配隐写技术中映射关系建模问题。首先在分析既有映射匹配算法EMD算法、GLM算法基础上,进一步将二进码流的嵌入模型化为像素灰度特征码的映射匹配修正过程,并讨论了灰度特征码的映射匹配规则;随后由此提出一种采用两位灰度特征码直接映射匹配,每像素至多修正两个LSB比特位的大容量图像隐写算法:GLC3M算法。实验与理论分析结果表明,相比EMD算法、GLM算法而言,在PSNR值大于44dB的条件下,其容量比GLM算法多1倍,比EMD算法多0.7倍,并且能够有效抗击直方图差异比较与RS等隐写分析攻击。     

基于混沌映射和视觉模型的信息隐藏算法

隐蔽性和隐藏容量是信息隐藏系统的两个重要特性,同时信息隐藏系统还必须具有一定的安全性.本文充分考虑以上特性,利用混沌映射和人类视觉模型,提出一种大容量的离散余弦变换域信息隐藏算法.首先将载体图像分成互不重叠的8×8图像块,并对各图像块分别进行离散余弦变换,然后将密钥作为混沌系统初值映射生成混沌序列,以此序列确定嵌入秘密信息的图像块位置,并利用人类视觉模型计算的JND值进行图像块中可用DCT中频系数对的选取,最后通过调整中频系数相对幅值策略自适应地嵌入秘密信息.仿真结果表明该算法不仅具有大的隐藏容量,而且秘密信息具有非常好的视觉不可见性,同时对JPEG压缩、剪切、中值滤波和高斯噪声等常见的攻击具有较好的鲁棒性.     

定位像素篡改的安全脆弱水印算法

脆弱水印用于鉴定数字媒体的真实性和完整性,篡改检测性能和安全性是脆弱水印算法的两个重要指标。本文提出一种基于密钥生成和嵌入像素水印信息的安全脆弱水印算法,在不增加水印嵌入容量的前提下,采用邻域像素比较的篡改检测方法有效提高算法的篡改检测性能。本文首先利用混沌迭代生成水印信息,然后将生成的水印信息置乱加密后嵌入在原始图像的最低位。认证时,通过比较像素邻域中不一致像素数目与设定阈值的关系判定像素的有效性,并推导给出阈值的动态选取方法和篡改比例与虚、漏警概率关系。理论分析和实验结果表明该算法不仅能抵抗拼贴攻击(Collage Attack),而且提高精确定位水印算法的篡改检测性能。     

基于音频内容的混合域脆弱水印算法

提出一种用于内容认证的脆弱音频水印算法.与以往的脆弱音频水印算法相比,不采用二值图像作为脆弱水印,而是基于音频内容,利用奇异值分解生成脆弱水印.水印嵌入在离散小波变换和离散余弦变换构成的混合域.仿真实验表明,该算法具有很好的不可感知性,并且对有损压缩、添加噪声、重量化等操作具有很强的敏感性,同时能够对替换等恶意篡改做出报警并确定篡改位置.     

高速铁路列控系统列车位置在线估计算法研究

针对高速铁路列控系统的列车定位误差问题,首先分析不同型号ATP车载设备通过应答器的绝对定位信息进行距离误差校正的数据,验证列车定位相对误差的正态分布特性;其次提出列车的相对测距近似模型,并以最小二乘法进行在线参数辨识;最后建立列车位置更新的离散线性模型,以定位相对误差的噪声特性和最小二乘的相对测距近似模型为基础,利用多层降噪自动编码网络辅助的卡尔曼滤波算法直接对列车的相对位置在线估计从而得到绝对定位信息。利用ATP车载设备与高速动车组接口型式试验的现场数据进行仿真分析,仿真实验与实际误差校正的对比结果表明,文章提出的方法可以有效降低高速列车行走过程中的定位误差,对应均方根误差统计,整体改善程度至少达到34.39%。     

基于边缘校正的深度图像上采样后处理算法

深度图在人机交互、导航、增强现实等领域有重要的应用,但目前由Kinect、TOF等摄像机获取的深度图像与颜色图像相比,分辨率普遍较低,而大量的应用中都要求深度图像必须与颜色图像分辨率一致。为此,本文提出一种深度图像上采样的后处理算法。本算法利用经典的插值算法对深度图像进行初步的上采样,再对初步上采样后的深度图进行两次后处理。提取颜色图像的几何边界信息,以其为基准校正初步上采样深度图的边界位置;抽取深度图像边界两侧内部平滑区域的像素值,对校正边界后的上采样深度图的边界线两侧区域进行相应的填充。实验结果表明,与经典上采样算法相比,本文所提算法的上采样图像具有更好的主观质量,在保证边界区域平滑的情况下,消除了上采样算法带来的边界模糊现象;且通过边界校正,深度图像边界与颜色图像几何边界的吻合度得到提高,改善了合成视点的质量。     

降低文件增长和失真的零系数JPEG图像可逆信息隐藏

零系数嵌入能有效提高基于直方图平移的JPEG图像可逆信息隐藏(RDH)的嵌入容量，但会产生较大的文件增长和视觉失真。在研究零系数嵌入频率选择和块选择策略的基础上，提出一种能有效降低文件增长和失真的零系数JPEG图像RDH算法。首先分析零系数嵌入对中间符号零游程长度的影响，得到在不同频率下零系数嵌入的模拟文件增量，并定义用于零系数嵌入频率选择的模拟单位文件增量；然后把用于块选择的块平滑度函数定义为两个恒定特征的加权和，分析讨论零系数嵌入的两个恒定特征选取、处理及其权重选取策略；最后设计一种能降低文件增长和失真的零系数JPEG图像RDH算法。实验结果表明：与非零嵌入算法相比，零系数的嵌入容量可增加8～17倍，算法的视觉质量平均可增加1.2～2.5 dB,尤其对于较小的质量因子；与现有零系数嵌入算法相比，算法的视觉质量平均增加1.8～2.3 dB,单位文件增量平均减少0.22～0.36。     

地铁地下结构抗震分析并行计算显式与隐式算法比较

基于EM64T硬件构架、双路Intel Xeon处理器、Linux操作系统、64位ABAQUS软件、千兆以太网络为集群子网络构建的32CPU并行计算集群平台,对有限元并行计算中心差分显式算法与Hilber-Hughes-Taylor隐式算法的计算精度和效率以及ABAQUS软件中设置黏弹性人工边界计算精度进行比较验证。结果表明:显式与隐式算法计算精度基本相当,但显式算法计算效率远高于隐式算法。对地铁地下结构三维和二维非线性地震反应分析有限元并行计算显式和隐式算法进行对比研究,结果表明:对于自由度数为387 426的地铁车站结构三维非线性地震反应分析,8、16、32CPU并行计算显式和隐式算法耗时比依次为21.89%、23.10%、4.32%;对于自由度数为10 516的地铁车站结构二维非线性地震反应分析,1、2、4CPU并行计算隐式和显式算法计算耗时比依次为41.4%、45.3%、51.8%;多CPU并行计算显式算法适合求解大规模数值计算问题,多CPU并行计算隐式算法适合求解小规模数值计算问题。     

基于近似分量能量的半脆弱音频水印算法

为提高半脆弱音频水印算法的安全性,本文提出一种基于近似分量能量的半脆弱音频水印算法。该算法将每个音频帧分为两段,分别用于提取音频帧特征和嵌入其它音频帧的水印信息。本文利用音频段近似分量能量以α为底的对数作为音频帧特征,基于密钥将音频帧特征加密后随机嵌入到其他音频帧另一段的混合域中,检测时根据音频帧及其相邻帧水印的不一致性判断音频帧的真实性。兼顾音频帧特征的鲁棒性和分布特性讨论α的取值,实验结果表明该算法能准确定位被篡改的音频帧且能有效抵抗拼贴攻击。     

基于改进卷积神经网络的驾驶员眼睛状态识别

为准确、高效识别驾驶员眼睛状态，提出一种基于改进卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Networks, ICNN)的驾驶员眼睛状态识别方法。在LeNet-5网络的基础上采用多个小卷积层堆叠替换一个大卷积层的策略，减少参数量和浮点运算数的同时增强网络对眼睛图像的特征提取能力；在卷积层和池化层之间嵌入高效通道注意力(Efficient Channel Attention, ECA)模块，使网络突出眼睛图像中重要通道特征并弱化非重要通道特征，完成ICNN的构建；利用ICNN准确、高效自学习图像中有效眼睛状态特征信息的特点，实现端到端的驾驶员眼睛状态识别。通过在两个公开和一个实测的眼睛数据集上进行对比实验，验证卷积层堆叠替换和嵌入ECA模块的有效性，所提方法具有更高的训练效率和眼睛状态识别准确率。