基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择加密算法
为了实现对红外图像的选择性加密,提出了基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择算法.引入分段正弦变换,将输出图像分割为3个不同的区域,对每个区域完成不同的拉伸变换,完成初始红外图像的增强,凸显真实红外目标;再利用增强图像中目标与背景的灰度差异,从而设计目标决策因子,并分割Top-Hat变换的结构元素,构建红外背景抑制机制,过滤杂波与噪声;利用灰度水平、对比度与相似度,建立多特征差异检测模型,提取包含真实目标与可疑目标的感兴趣区域;以Logistic映射为控制条件,综合Tent映射与Chebyshev映射,设计联合控制混沌映射,利用其输出的混合随机序列对感兴趣区域进行置乱;引入引力模型,对混淆的感兴趣区域内的像素进行扩散,完成红外目标选择加密.实验结果显示:与已有的图像局部加密机制相比,该文算法输出密文信息熵值达到了7.982 6,能够更好地用于红外图像局部选择性加密.
红外图像、选择性加密、多特征差异检测、联合控制映射、目标决策因子、Top-Hat变换、引力模型
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TN219;TP391(光电子技术、激光技术)
国家自然科学基金资助项目60873100
2017-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
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