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基于灰度概率矩阵的视觉密码方案
1
作者
付正欣
黄航璎
郁滨
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2188-2201,共14页
针对概率型视觉密码所恢复的灰度图像存在灰度表现力不强的问题,本文提出了一种基于灰度概率矩阵的设计方案,生成了能够呈现多种灰度的共享份,以提高恢复效果.首先,以提高分享策略集合的整体差异性和灰度识别率为目标,依据视觉密码的对...
针对概率型视觉密码所恢复的灰度图像存在灰度表现力不强的问题,本文提出了一种基于灰度概率矩阵的设计方案,生成了能够呈现多种灰度的共享份,以提高恢复效果.首先,以提高分享策略集合的整体差异性和灰度识别率为目标,依据视觉密码的对比性条件和安全性条件建立约束方程组,建立了目标优化模型.在此基础上,利用序列二次规划算法求解该目标优化模型得到优化后的灰度概率矩阵,并设计了秘密分享算法.实验结果表明,本文方案适用于(k,n)门限存取结构,恢复图像具有灰度失真程度低、表现力强的特点,在传统和新型图像质量评价指标上的表现,较同类方案均有所提升.
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关键词
概率
型视觉密码方案
灰度概率矩阵
灰度
失真
恢复图像质量
分享策略集合
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职称材料
多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
被引量：
1
2
作者
赵巍
崔淑梅
+1 位作者
吴锐
刘家锋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期86-91,共6页
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特...
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特性,统计两波段图像灰度协同变化的规律并记录在GLDAP矩阵中,基于此矩阵提取了遥感数据的类立体纹理特征.将该方法与灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析方法的遥感地物分类性能比较,实验结果表明:基于GLDAP的纹理提取及分析表现出良好的性能,3种地物分类效果明显优于GLCM方法,能够减少因单波段中地物可分性差而导致的误识,克服了GLCM方法对图像统计描述的局限性,在相同时间开销下GLDAP方法较GLCM有更优的解译分析精度.
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关键词
遥感图像解译
多/高光谱数据
地物提取
类立体纹理
灰度
级差关联
概率
矩阵
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职称材料
题名
基于灰度概率矩阵的视觉密码方案
1
作者
付正欣
黄航璎
郁滨
机构
信息工程大学密码工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2188-2201,共14页
基金
国家自然科学基金(No.61602513)。
文摘
针对概率型视觉密码所恢复的灰度图像存在灰度表现力不强的问题,本文提出了一种基于灰度概率矩阵的设计方案,生成了能够呈现多种灰度的共享份,以提高恢复效果.首先,以提高分享策略集合的整体差异性和灰度识别率为目标,依据视觉密码的对比性条件和安全性条件建立约束方程组,建立了目标优化模型.在此基础上,利用序列二次规划算法求解该目标优化模型得到优化后的灰度概率矩阵,并设计了秘密分享算法.实验结果表明,本文方案适用于(k,n)门限存取结构,恢复图像具有灰度失真程度低、表现力强的特点,在传统和新型图像质量评价指标上的表现,较同类方案均有所提升.
关键词
概率
型视觉密码方案
灰度概率矩阵
灰度
失真
恢复图像质量
分享策略集合
Keywords
probabilistic visual cryptography scheme
grayscale probabilistic matrix
grayscale distortion
quality of recovered image
set of sharing strategies
分类号
TP309.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
被引量：
1
2
作者
赵巍
崔淑梅
吴锐
刘家锋
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期86-91,共6页
基金
哈尔滨工业大学科研创新基金资助项目(HIT.NSRIF.2010040)
文摘
鉴于多/高光谱遥感数据同源同点多波段同时获取的特点,提出了基于灰度级差关联概率矩阵(Gray Level Difference Associated Possibility matrix,GLDAP)的视觉差异分析方法,以有效地利用图像底层数据及数据之间的相关性.根据地物的波谱特性,统计两波段图像灰度协同变化的规律并记录在GLDAP矩阵中,基于此矩阵提取了遥感数据的类立体纹理特征.将该方法与灰度共生矩阵(GLCM)纹理分析方法的遥感地物分类性能比较,实验结果表明:基于GLDAP的纹理提取及分析表现出良好的性能,3种地物分类效果明显优于GLCM方法,能够减少因单波段中地物可分性差而导致的误识,克服了GLCM方法对图像统计描述的局限性,在相同时间开销下GLDAP方法较GLCM有更优的解译分析精度.
关键词
遥感图像解译
多/高光谱数据
地物提取
类立体纹理
灰度
级差关联
概率
矩阵
Keywords
remote sensing image interpretation
multi-hyper-spectral data
land cover extraction
quasi-3-dimensional textures
gray level difference associated possibility matrix
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰度概率矩阵的视觉密码方案
付正欣
黄航璎
郁滨
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
多/高光谱遥感数据的类立体纹理特征
赵巍
崔淑梅
吴锐
刘家锋
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
在线阅读
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职称材料
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