导读:本文包含了图像置换论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:密码分析,图像加密,唯密文攻击,自动拼图
图像置换论文文献综述
李广[1]（2019）在《基于分块置换的图像加密算法的分析与设计》一文中研究指出数字图像是目前最流行的多媒体形式之一,为了保证数字图像在网络传输的安全,人们提出了各种各样的加密算法,并对其进行安全分析。本文分析了两个典型的基于分块置换的图像加密算法的安全性,通过给出对这类算法进行唯密文攻击的方法,揭示了这一类加密算法的安全短板;设计了一种兼容JPEG压缩标准的图像加密算法。主要工作如下:(1)对一种加密压缩(ETC)系统中的图像分块加密算法进行了安全分析。将自动拼图游戏和ETC系统的唯密文攻击联系起来,应用扩展的自动拼图方案对ETC系统密文实现了高准确率的拼图攻击。同时还对ETC系统加密算法的密钥空间和视觉安全性进行了分析,指出其安全性能被设计者严重高估。(2)对一种基于混沌的图像分块加密算法(HCIE)进行了唯密文攻击。通过实验比较了各种直方图距离进行子块匹配的准确率,结合直方图距离匹配以及所提出的子块重组算法,成功地对HCIE密文的子块位置关系进行了恢复,重现了部分明文信息。(3)通过改进ETC系统的加密算法,设计了一种兼容JPEG压缩标准的彩色图像加密算法,并与现行的ETC加密算法的安全性和数据压缩效率进行了比较。实验结果表明该算法在保证良好的安全性能的前提下,兼备高数据压缩率和高加解密速度等优点,可望应用到各种网络实时系统中。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-06-03）
王琪,刘圣炜,朱德成,许啸[2]（2019）在《基于CT图像的全髋关节置换辅助诊断算法》一文中研究指出计算机辅助诊断算法是医学图像处理领域的研究热门。全髋关节置换前医生需要手动对比CT与股骨柄图像进行诊断。提出了一种基于CT图像的人工髋关节置换辅助诊断算法。首先统一CT图像与人工髋关节图像的度量;然后通过图像处理提取CT中股骨头中心与股骨干轴线作为内部基准;最后根据基准对人工髋关节图像进行几何变换,与CT图像融合后以模拟植入后效果,辅助医生诊断。实验结果表明,该算法能够准确地将人工髋关节图像与CT图像配准。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年01期）
徐彬烜[3]（2018）在《基于约瑟夫置换和图像滤波器扩散的图像加密方案》一文中研究指出随着数字技术的高速发展,越来越多的数据以数字信息的形式进行储存和传播。由于数字图像储存方便并且可以承载丰富的信息,逐渐成为最常用的数据格式。如何保护数字图像的信息安全成为了广泛关注的问题。近年,研究人员针对图像信息安全提出了多种保护手段。其中图像加密是保证图像安全最有效地手段,常常被应用于金融系统、政府机构等重要领域。图像加密技术可以将明文图像加密成难以辨认的密文图像,只有获得密钥才能还原出正确的原始明文图像,从而保证数字图像的安全性。加密技术多种多样,最常见的是将数据以比特形式进行加密。使用这类传加密技术加密数字图像,未能考虑图像自身的性质,导致加密效果不够理想。时下流行的混沌加密安全性能好但存在混沌退化的风险,在各种数字平台上混沌性能不稳定。目前大多数图像加密技术以相当高的计算复杂度来换取可靠的安全性,不能满足实时加密的需求。因此,提出一种全新的符合混淆和扩散基本原理,并且同时拥有高安全性和较低的计算复杂度的图像加密算法非常必要。本文提出一种基于约瑟夫斯问题原理和图像过滤技术的全新图像加密方案。约瑟夫斯置换可以快速地将图像像素置乱到不同行和不同列,并且在置乱同时可以完全打破相邻像素点之间的相关性。使用不规则的图像滤波器,图像过滤技术可以将原始图像中的细微变化传播到密文图像的所有像素中。约瑟夫置换和图像滤波技术具有良好的混淆和扩散属性,可以设计出符合混淆扩散框架的加密方案。经过两轮约瑟夫置换和图像滤波器扩散操作,明文最终加密成不可识别的噪声图像。仿真实验结果表明,本文所提出的图像加密方案能够将不同类型的图像加密成像素值均匀分布的密文图像。安全性分析结果证明该加密方案能够抵御各种安全攻击手段,并且比几种先进的图像加密算法具备更优的安全性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-12-01）
周美亚,沈楼垒,朱建炜,曹卫华[4]（2018）在《数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术应用于膝关节置换术后检查中的价值研究》一文中研究指出目的:探究多功能数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术应用于膝关节置换术后检查中的价值。方法:选取2016年—2017年在我院住院并实施膝关节置换术的151例患者资料进行回顾性分析,并对其图像进行质量评价。结果:全部患者下肢图像均成功拼接,且能够清晰的对患者下肢骨全长进行显示,骨骼部位密度均匀,无伪影,医务人员能够根据图片对进行关节置换术后双下肢情况进行观察,其优良率为92.72%,合格率为100.00%。结论:采用多功能数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术对膝关节置换术患者下肢进行检查,对患者的术后疗效评价具有重要意义,医务人员能够根据图像的具体情况对以往手术效果进行观察,值得推广使用。(本文来源于《影像研究与医学应用》期刊2018年18期）
乔磊[5]（2018）在《基于微阵列相机的动态场景图像置换研究》一文中研究指出动态场景图像置换技术,是将视频中每一帧图像中的一个或多个目标事物,根据用户需求用其他感兴趣的图像事物置换掉或将其置于新的背景下得到一组新的图像序列,从而得到一个新的视频。近年来,计算机视觉及数字图像处理的相关技术发展迅速,其中,图像置换技术在影视特效制作、平面艺术设计、休闲娱乐、游戏场景制作等各种领域的应用非常普遍,不仅使用户对图像的个性化需求得到了满足,而且极大地降低了制作成本。微阵列相机可以捕捉附带景深信息的静态图像和视频片段,能够扩大拍摄视野,获得更多的图像信息,而且体积小,减少了占用空间,在一些小型移动设备(如手机、平板等)中具有很大的应用前景,但是目前国内关于阵列相机的研究还比较少。本文提出一种基于微阵列相机的利用图像附带深度信息进行动态场景图像置换的方法,主要工作如下:1、本文利用张正友摄像机标定法将3×3的微阵列镜头模组中的9个子镜头逐一标定,获得微阵列相机的相关参数。2、分析了运动目标检测的基本原理和经典算法,通过检测视频中的运动物体能够确定置换目标所在位置。3、阐述了应用图割算法进行立体匹配的原理,依据9幅图像灰度一致性以及相邻像素深度光滑性等条件的约束来构造相应的能量函数,并利用图割算法对其求解,获得目标图像的深度图。4、以图像置换方法为基础,将视频进行分帧处理,获取每一帧图像的深度图,实现视频图像的置换工作。基于微阵列相机的动态场景图像置换研究还是一个比较新的研究领域,该算法具有能够准确提取置换目标并且有效地处理视频图像帧中物体的前后遮挡问题,减少繁琐的交互操作及对操作人员经验的依赖等优点。并且有望应用于手机相机的拍照及图像处理技术上。(本文来源于《北方工业大学》期刊2018-05-04）
邹建成,乔磊[6]（2018）在《一种基于微阵列镜头的多目标的图像置换方法》一文中研究指出本文提出了一种基于微阵列镜头的利用图像深度信息进行图像置换的算法.该算法利用基于马尔科夫随机场理论的图割算法构造能量函数,恢复所拍摄场景的深度图,再根据图像中目标物体所在深度层范围进行置换,从而在保留置换部分完整图像的同时,实现微阵列镜头的图像置换功能.实验结果证明,相较于局限在二维平面且交互复杂的传统图像置换技术,本文算法能够准确提取置换图像,并在置换后不损坏图像本身的内容,能有效地处理图像中物体的前后遮挡问题,减少繁琐的交互操作及对操作人员经验的依赖.(本文来源于《北方工业大学学报》期刊2018年02期）
吴杰[7]（2017）在《基于混沌的置乱—置换图像加密算法研究》一文中研究指出随着计算机技术和互联网的迅猛发展,智能手机迅速普及,信息化无处不在。在信息传输过程中,数字图像作为一种重要的信息载体,越来越多地被人们所接受,信息安全问题也随之而来。由于数字图像数据量大、冗余度高和相关性强,传统的加密算法大多是针对文本数据的加密而设计的,不能满足数字图像的加密要求。混沌系统,由于其具有极好的初始值和参数敏感性、遍历性和运动轨迹不可预测性,已经被广泛地运用于信息安全领域。为了解决传统加密算法不能够满足图像的加密要求,很多学者提出了基于混沌和像素置乱-扩散的图像加密算法。但随着密码学分析技术和超级计算机技术的发展,低维混沌系统被证明是不安全的。本文对一种典型的基于混沌和置乱扩散的加密算法进行分析,发现其存在一些缺陷,为了消除这些缺陷,随后对该算法进行了改进:选用更复杂的高维混沌系统生成伪随机序列,并引入密文交错扩散机制。实验分析表明改进的加密算法有一定的优化,然而改进后的加密方案还存在一些问题。其置乱过程中没有充分考虑图像自身的特性,随后提出了一种基于超混沌和位运算密文交错扩散的图像加密算法(BCC-IEA)。置乱过程的核心思想是,平等对待一个像素值上的每一个比特位。在不降低执行效率的前提下,尽可能让每个像素的每一个比特位与其他任何像素上任何一个比特位发生互换,以达到充分置乱的效果。另外在像素值扩散过程中,在最终加密所用的密钥和明文之间建立复杂的关系,增强密文对明文和密钥的敏感性。最后通过实验,对提出的加密算法(BCC-IEA)进行密钥敏感性分析、相关性分析和信息熵分析等安全性测试,实验结果表明该算法具有抵抗多种攻击的能力,验证了该算法的安全性。(本文来源于《南昌大学》期刊2017-05-22）
李飞飞[8]（2017）在《基于无监督神经网络的置换混迭图像盲分离》一文中研究指出盲源分离又称为盲分离,是在不需要太多的源信号和信道先验信息的情况下,仅根据观测到的混合输出信号,分离出各输入源信号的过程,是信号处理领域的一个前沿问题,广泛应用于图像处理、医学信号处理、语音辨识与分离等领域。置换混迭图像的盲分离属于盲源分离的一种特殊情况,图像混迭以置换的方式,而非传统迭加的方式,故针对传统迭加方式混迭的图像盲分离算法不再适用于此类置换方式混迭的图像。因此,研究这种置换图像的盲分离需要新的理论和方法。因为置换混迭图像是在置换区域位置、大小、个数、类型等先验知识未知的情况下,仅根据置换混迭图像的本身信息分离出置换区域的图像,是一个具有挑战性的问题。而无监督神经网络是在先验知识未知的情况下,只通过输入数据自动发现输入数据内部特征,进而找到数据的特征差异。所以本文采用无监督神经网络模型来分离置换混迭图像,利用无监督的稀疏自动编码器模型分离含噪声的置换混迭图像,其次,利用无监督的受限玻尔兹曼机模型分离含模糊的置换混迭图像。本文主要研究内容概括如下:(1)对于含噪声的置换混迭图像,因为置换区域和被置换区域存在噪声差异,并且噪声不能稀疏表示,所以我们选用稀疏自动编码器算法来分离含噪声的置换混迭图像。首先,将含噪声的置换混迭图像分成小块,再将各个小块转化成可操作的数据集。其次,利用前向传播构建稀疏自动编码器网络结构,利用输入数据集训练网络,获得解码后的图像。最后,将解码后的图像与输入图像作差得到差图像,根据差图像利用最大类间方差法选取合适的阈值,对其进行阈值化操作,获得含噪声的置换图像。实验结果表明,该算法在噪声类型和方差大小不同时,能有效地分离置换区域位置、大小、个数不同的置换混迭图像。(2)对于含模糊的置换混迭图像,提出基于受限玻尔兹曼机的置换混迭图像盲分离算法。首先,将含模糊的置换混迭图像转化成可操作的数据集。其次,构建受限玻尔兹曼机网络模型并训练,获得概率矩阵。最后,利用训练好的网络重构输入数据集,根据重构数据集与输入数据集的特征差异,分离出含模糊的置换区域图像。实验结果表明,该算法在置换区域位置、大小、个数、模糊类型和模糊度不同的情况下,能有效的分离置换混迭图像。(本文来源于《河南师范大学》期刊2017-05-01）
赵君勤,叶瑞松[9]（2016）在《一种基于混沌和置换-替代机制的图像加密算法》一文中研究指出本文提出了一种基于混沌和置换-替代机制的图像加密方法.该加密算法只对图像作一轮置换和一轮替代就达到非常好的加密效果.加密算法采用广义Arnold映射生成置换和替代时需要的一系列向量,并且采用整行和整列加密取代传统加密算法中的逐个像素加密,从而提高了加密的效率.本文还分析了加密算法的安全性,包括直方图分析,密钥敏感性分析,相邻像素相关性分析,信息熵分析,差分攻击分析等.所有的实验数据都表明本文所提的加密算法能有效的抵抗各种攻击,是一种简单有效的加密算法,在图像安全方面有一定的应用价值.(本文来源于《汕头大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
段新涛,李飞飞,刘尚旺,彭涛,王婧娟[10]（2016）在《将稀疏自动编码器用于置换混迭图像盲分离》一文中研究指出针对一类置换区域含噪声的置换混迭图像,提出一种基于稀疏自动编码器的算法来自动检测和分离含噪声的置换区域。对含噪声的置换混迭图像进行分块,获取输入数据集。构建稀疏自动编码器网络,通过数据集训练参数,获得解码后的置换混迭图像。将解码后图像与原置换混迭图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定置换区域,采用自适应阈值化操作分离出含噪声的置换区域,实现对置换区域的自动检测和分离。实验结果表明,采用本算法在置换区域位置、大小、个数和所含噪声类型、大小均未知的情况下,能有效地分离出含噪声的置换区域。(本文来源于《信号处理》期刊2016年05期）
图像置换论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
计算机辅助诊断算法是医学图像处理领域的研究热门。全髋关节置换前医生需要手动对比CT与股骨柄图像进行诊断。提出了一种基于CT图像的人工髋关节置换辅助诊断算法。首先统一CT图像与人工髋关节图像的度量;然后通过图像处理提取CT中股骨头中心与股骨干轴线作为内部基准;最后根据基准对人工髋关节图像进行几何变换,与CT图像融合后以模拟植入后效果,辅助医生诊断。实验结果表明,该算法能够准确地将人工髋关节图像与CT图像配准。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像置换论文参考文献
[1].李广.基于分块置换的图像加密算法的分析与设计[D].湘潭大学.2019
[2].王琪,刘圣炜,朱德成,许啸.基于CT图像的全髋关节置换辅助诊断算法[J].科学技术与工程.2019
[3].徐彬烜.基于约瑟夫置换和图像滤波器扩散的图像加密方案[D].哈尔滨工业大学.2018
[4].周美亚,沈楼垒,朱建炜,曹卫华.数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术应用于膝关节置换术后检查中的价值研究[J].影像研究与医学应用.2018
[5].乔磊.基于微阵列相机的动态场景图像置换研究[D].北方工业大学.2018
[6].邹建成,乔磊.一种基于微阵列镜头的多目标的图像置换方法[J].北方工业大学学报.2018
[7].吴杰.基于混沌的置乱—置换图像加密算法研究[D].南昌大学.2017
[8].李飞飞.基于无监督神经网络的置换混迭图像盲分离[D].河南师范大学.2017
[9].赵君勤,叶瑞松.一种基于混沌和置换-替代机制的图像加密算法[J].汕头大学学报(自然科学版).2016
[10].段新涛,李飞飞,刘尚旺,彭涛,王婧娟.将稀疏自动编码器用于置换混迭图像盲分离[J].信号处理.2016