24、图像信息隐藏加密与拟合算法研究

图像信息隐藏加密与拟合算法研究

一、图像信息隐藏加密

1.1 图像信息隐藏加密概述

在当今信息时代,信息安全至关重要。图像信息隐藏加密技术能够将秘密信息隐藏在普通图像中,实现信息的安全传输。利用混沌序列和小波变换的理论,提出了一种新的图像信息隐藏方案。该方案将多个秘密图像以小噪声的形式隐藏在原始隐蔽图像中,混沌序列既作为密钥,又能将秘密信号转换为白噪声形式。

1.2 混沌序列在图像信息隐藏中的应用

当加权系数(K)等于(0.01)时,相关系数为(0.99952),这意味着隐藏的信息几乎不可察觉,同时原始图像的主要信息也不会丢失。以下是相关的实验数据表格:
| 加权系数 (K) | 相关系数 | 信息隐藏效果 |
| ---- | ---- | ---- |
| 0.01 | 0.99952 | 高度不可察觉,原始信息无丢失 |

1.3 基于组合多维混沌系统的图像加密算法

1.3.1 算法原理

提出了一种混沌图像加密算法,采用打乱图像像素位置和改变像素灰度值的机制。具体步骤如下:
1. 像素位置打乱 :使用离散的 Kolmogorov 流在空间域中打乱图像像素的位置。
2. 生成加密密钥 :采用 Liu 混沌系统生成整数密钥,对打乱后的图像进行加密。
3. 算法优势 :具有大的密钥空间,提高了信息加密的安全性。

1.3.2 位移加密方案

离散使用 Kolmogorov 流进行图像替换,该方法具有大的密

提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件,包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式进行门禁控制,灯亮表示开门成功,蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图:包含系统的PCB设计图,方便用户进行硬件电路的制作和调试。 原理图:详细展示了系统的电路连接和模块布局,帮助用户理解系统的工作原理。 论文:提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果,适合学习和研究使用。 源程序:包含系统的全部源代码,用户可以根据需要进行修改和优化。 系统功能 刷卡开门:用户可以通过刷RFID卡进行门禁控制,系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门:用户可以通过输入预设密码进行门禁控制,系统会验证密码的正确性。 状态显示:系统通过LCD显示屏显示当前状态,如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示:灯亮表示开门成功,灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警:当刷卡或密码输入错误时,蜂鸣器会发出报警声,提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
### 基于卷积神经网络 CNN 的图像信息隐藏技术研究实现 #### 卷积神经网络在图像信息隐藏中的应用背景 近年来,随着互联网技术和多媒体通信的发展,信息安全成为了一个备受关注的话题。为了保护敏感信息的安全传输,图像信息隐藏作为一种重要的手段被广泛研究和发展。卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力和自适应学习机制,在图像信息隐藏领域展现出了独特的优势[^1]。 #### 图像信息隐藏的基本原理 图像信息隐藏是指将秘密消息嵌入到载体图像中形成含有隐秘信息的宿主文件的过程。该过程通常分为两个阶段:首先是预处理阶段,包括对原始图像和待嵌入的信息进行必要的转换;其次是嵌入阶段,通过特定算法将信息编码并融入到图像像素之中。最后还需要考虑如何有效地从含密图像中恢复出原图以及所携带的秘密信息。 对于基于CNN的技术而言,主要利用了深度学习模型能够自动捕捉局部纹理特性的特点来优化上述流程: - **训练阶段**:构建一对用于加密解密操作的孪生网络结构——即发送端负责把明文映射成噪声形式并正常样本混合输入给接收方对应的逆变换器完成还原工作; - **测试/实际部署期间**:当有新的未见过的数据到来时,则可以直接调用已经过充分迭代收敛后的权重参数来进行实时预测输出结果而无需重新调整超参设置等繁琐步骤。 这种方法不仅提高了系统的鲁棒性和隐蔽性,而且简化了传统手工设计特征的工作量,使得整个方案更加灵活高效[^2]。 #### 实现框架概述 下面给出一个简单的基于MATLAB平台下的CNN架构实例,用于说明如何具体实施这一思路: ```matlab % 加载所需工具箱 addpath('toolbox_path'); % 添加路径至指定位置以便访问额外资源库函数 % 定义网络层配置 layers = [ imageInputLayer([height width channels]) % 输入层设定尺寸大小 convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Padding','same') % 卷积核定义及其填充方式选择 batchNormalizationLayer() % 批标准化加速收敛速度减少内部协变量偏移现象发生概率 reluLayer() % ReLU激活单元引入非线性因素增强表征能力 maxPooling2dLayer(poolingWindowSize,'Stride',strideValue)% 下采样降低维度保留重要统计特性 fullyConnectedLayer(hiddenUnitsCount) % 全连接层映射低维空间表示便于后续分类任务执行 softmaxLayer() % Softmax归一化概率分布辅助决策判断依据获取 classificationLayer()] % 输出类别标签指示最终归属情况 options = trainingOptions('adam',... 'InitialLearnRate',0.001,... 'MaxEpochs',epochsNum,... % 设置最大轮次数目控制整体耗时时长合理范围之内 'MiniBatchSize',batchSize,... % 小批量规模影响梯度估计精度进而决定泛化性能好坏程度高低 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationData',{XVal,YVal},... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options); % 开始正式训练过程直至满足终止条件为止返回最优权值矩阵组合构成目标模型实体对象 ``` 此段代码展示了创建一个基础版本的CNN模型,并对其进行初始化、编译及拟合等一系列常规操作。当然这只是一个非常初步的例子,真实场景下可能涉及到更复杂的结构调整和技术细节考量,比如对抗攻击防御措施的设计、多模态融合策略的应用等等[^3]。
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