大数据环境中计算机网络安全存储研究

为解决大数据环境中计算机网络存储隐私问题,提出一种崭新的数据存储与加密方案.基于HDFS设计了大数据环境下计算机网络信息的分布式存储架构,基于文件指纹与元数据信息去除文件存储前的冗余数据;基于Lorenz超混沌系统生成随机性较强的序列,作为计算机网络大数据加密与解密密钥,在HDFS文件系统中完成大数据安全存储.最后,在实验中验证了该存储方案的安全性与高效性,人为攻击后数据受损度为0,数据存储效率远超AES安全存储算法、DES安全存储算法,为该方法在计算机网络大数据安全存储中的应用增添了有利证据.     

安全的多候选人电子投票方案的改进

对孙培勇等人提出的多候选人电子投票方案进行了安全分析,指出其存在的安全问题,并利用分布式El Gamal加密体制的同态性给出了一个安全的改进方案.     

数据安全视角下数据分享方案的研究

针对云文件数据在使用期后不及时删除易导致非授权访问及隐私数据泄露等问题,结合DHT(分布式哈希表)网络实时更新的特性,提出了一种AES与国密SM2混合加密的云文件数据安全自毁方案。首先数据所有端用AES对称加密算法加密待上传文件得到文件密文,然后对文件密文随机抽样,再将密文索引与AES密钥封装成封装体(PAC),其次将PAC用私钥进行国密SM2非对称加密成封装体密文(EP),最后将EP传至DHT网络,并将不完整密文与抽样密文上传至云端。数据使用端下载使用数据的操作是上传操作的逆操作。数据生命到期时可通过DHT网络自主更新实现定期删除EP,密文的覆写删除是通过调用HDFS的接口上传随机数据实现。通过密钥和云端密文的删除实现云数据的安全自毁。实验结果表明方案的整体性能表现良好。     

一种可扩展的分布式网络管理系统的实现

为适应不断扩大的网络规模 ,对网络的管理方式正在由集中式管理向分布式管理发展。文章介绍了分布式网络管理的三种实现方法 ,并选取了一种实现方案 ,以解决分布式管理系统中的信息交互问题     

基于RSA算法的网络安全体系构造

提出了一种完全基于ＲＳＡ算法的网络安全参考模型ＮｅｔＲＳＡ，采用分布式ＫＤＣ分配方案，并且对通信报以加密方式进行数字签名，有效地防止了报被非法窃听、篡改或伪造，本模型实现了密钥管理、加密管理，数字签名以及身份认证等功能。     

一种基于网络传输数据加密新方法的研究

文章在分析比较几种常用加密算法的基础上,结合他们各自的优缺点,给出一种互补性的组合数据加密方案及其实现过程。这种新的加密方案具有加密速度快、抗密钥窃听攻击、进行身份确认等优点,更适合于网络传输数据的加密。     

基于加密机制的云计算数据可靠存储方案研究

为了克服因收发双方都使用同样钥匙导致的其安全性不高等缺点,引入深度加密机制,与AES(Advanced Encryption Standard)算法耦合,设计了基于双级加密的云计算数据可靠存储方案.先采用AES对用户数据客户端进行对称加密,到达云资源管理器后,采用分布式重组的方法进行深度加密,构造了"初级—深度"双级加密的云计算数据可靠存储结构,并完成了基于加密的云计算数据安全存储加密和解密操作流程.借助Eclipse与Java语言,建立了云计算安全模块.结果表明:该系统的加密效率高,拥有较高的安全性且界面操作简单.     

数字图像的混沌加密方案

为了研究数字图像网络传输的安全性问题,提出一种基于混沌系统的有效的加密方案.构建一种新的双logistic混沌系统作为信号源,选取合适的密钥,经适当处理后得到图像加密序列.综合像素位置置乱和灰度值替代法的思想,用加密序列进行图像加密.对直方图、密钥空间、初值敏感性以及加密速度等指标进行了分析,结果表明,该方案可以有效地运用于数字图像加密,并具有良好的加密和解密性能.     

秘密共享技术及其在图像加密中的应用

秘密共享技术将秘密值进行分布式保存以提高安全性,在信息安全领域占据着重要的地位,将其用于数字图像加密可以实现图像的完善保密性。回顾了基本的秘密共享方案,分析了将其用于图像加密的基本方式,总结了新兴的视觉密码学的优势。对视觉密码学的各个分支与主要研究内容进行了介绍,分析了存在的问题和发展方向。分析与实验表明,视觉密码学在图像加密领域具有比传统秘密共享方案更高的实现效率和更好的安全性,具有良好的发展前景。     

基于J2ME的移动银行混合加密方案

移动网络的安全性是移动银行发展的关键,数据加密技术则是保证移动网络安全的主要技术之一,设计合理的数据协议、加密方案对移动银行发展具有很重要的意义。考虑到移动银行实现方式、传输数据量等因素,提出了基于无线消息与移动多媒体两种类型下混合加密方案,分别给出了两种类型下的数据传输协议、混合加密、混合解密的流程,并给出了两种混合加密方案时间与数据量函数图像,验证了方案的可用性。     

改进区域分割的多聚焦图像融合方法

针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点,提出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法;首先,根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像,并对初始融合后的图像进行Normalized Cut算法处理以获得不同的分割区域,然后分别对原始图像进行NSCT变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和,最后选取绝对值最大的区域为融合后区域,并通过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像;数值试验证明,本算法不但融合规则选取较传统多尺度分析融合算法简单,还能够有效克服清晰度损失的缺点,具有有效性。     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法

针对多模态图像的融合问题, 提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法, 解决了已有融合方法中融合精度较低的问题. 该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解; 将低频子带系数视为原始观测数据, 采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数, 将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励, 边缘强度作为链接强度, 经点火处理和判决选择运算, 得到融合高频方向子带系数; 最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像. 为了验证该融合方法的有效性, 对几组不同模态的图像进行对比融合实验. 融合图像的主观与客观评价结果表明, 该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.     

多级方向引导滤波器及其在多传感器图像融合中的应用

基于多级方向引导滤波器, 提出一种图像多尺度几何分析方法, 并将其应用于多传感器图像融合中. 首先利用引导滤波器对图像进行多级边缘保持分解, 得到一个近似子带和多个不同尺度上的细节子带; 然后采用楔形小尺寸方向剪切滤波器对细节子带进行方向分析, 在不同尺度上生成多个方向子带, 根据近似子带和方向细节子带所具有的不同物理意义, 分别采用不同的融合准则对分解后的系数进行合并处理; 最后通过对合并后的系数进行简单的叠加计算获得重构图像. 该方法有效解决了在其他多尺度分解中滤波器缺乏自适应性和图像分析不具备平移不变性的问题. 多组图像融合实验结果表明, 在图像融合过程中, 该方法的性能优于已有的其他典型多尺度分解方法.     

基于区域分割和引导滤波的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像可能出现局部配准不理想的情况,提出了一种基于区域分割和图像引导滤波的失配准鲁棒多聚焦图像融合算法. 首先通过构造基于结构张量的聚焦评价函数,对每幅输入图像进行聚焦度评价;然后建立包含图像聚焦度的全局能量函数,并通过Graph Cut算法分割出每幅图像的聚焦区域;最后利用图像引导滤波对每个聚焦区域进行细化得到每幅图像的融合权重,在梯度域上进行图像复原得到融合图像. 实验结果表明,该方法不仅可以在多聚焦图像失配准的情况下进行图像融合,而且有效地保持了图像的边缘,在主客观评价指标上均有较大的提升.      

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.     

羊绒自动鉴别系统中的小波变换图象融合技术

利用HAAR小波变换,实现羊绒不同部位,只有部分清晰的图像的融合,形成整幅清晰的图象,从而实现了光学显微镜在大放大倍数下对羊绒等细微物质的精确观测,从理论上阐述通过小波变换技术实现羊绒图象融合的机理和实现步骤。     

Semi-reference image quality metric for virtual view images in free-viewpoint television

A semi-reference image quality assessment metric based on similarity measurement for synthesized virtual viewpoint image (VVI) in free-viewpoint television system (FTV) is proposed in this paper. The key point of the proposed metric is taking resemblant information between VVI and its neighbor view images for quality assessment to make our metric to be extended to multi-semi-reference image quality assessment easily. The proposed metric first extracts impact factors from image features, then combines an image synthesis technique and similarity functions, in which, disparity information are taken into account for registering the resemblant regions. Experiments are divided into three phases. Phase I is to verify the validation of the proposed metric by taking impaired images and original reference into account. The experimental results show the agreement between evaluation scores and bio-characteristic of human visual system. Phase II shows the accordance with Phase I by taking neighbor view as reference. The proposed metric can be taken as a full reference one to evaluate the image quality even though the original reference is absent. Phase III is then performed to evaluate the quality of VVI. Evaluation scores in the experimental results are able to evaluate the quality of VVI.     

基于方差分析特征检测的多聚焦图像融合方法

由于光学CCD传感器深度特性的限制,不可能得到一幅场景的全聚焦图像.为了克服这一缺陷,很多学者在这方面作出了研究,到目前为止,一种较好的方法是将多幅多聚焦图像通过某种融合策略汇总成为一幅图像,该幅图像充分表现场景各个位置的全聚焦信息.提出一种基于方差分析方法的多聚焦图像融合算法,对每一幅聚焦图像,求取每一个像素点的方差分析对比度函数.融合过程是根据这一对比度系数确定融合策略,得出融合结果图像.实验结果表明,该算法显示了融合性能的有效性.     

Objective Image Fusion Quality Evaluation Using Structural Similarity

Objective evaluations of fused images are important in comparing the performance of different image fusion algorithms. This paper describes a structural similarity metric that does not use a reference image for image fusion evaluations. The metric is based on the universal image quality index and addresses not only the similarities between the input images and the fused image, but also the similarities among the input images. The evaluation process distinguishes between complementary information and redundant information using similarities among the input images. The metric uses the information classification to estimate how much structural similarity is preserved in the fused image. Tests demonstrate that the metric correlates well with subjective evaluations of the fused images.