在信息安全處理領(lǐng)域中,為避免一些有特殊價值的信息受到惡意攻擊,在加密信息上直接用信號處理模型進行操作是一種有效的方式,以其對信息安全的保護特性近年來受到頗多關(guān)注。從圖像信息分析的角度來講,研究其所涉及的特征提取、變換域處理等圖像處理過程在加密域下的實施方案顯得十分重要,尤其當(dāng)待處理信息為涉及隱私的敏感圖像如生物掌紋、人臉圖像、專利水印等時,服務(wù)器在滿足用戶方處理要求的同時也需保證信息的保密性與安全性。在圖像特征提取方法中,正交矩特征以其具有的旋轉(zhuǎn)、尺度、平移不變性受到關(guān)注,但由于基函數(shù)定義域連續(xù),計算過程中所采用的零階近似法會導(dǎo)致數(shù)值積分誤差;在圖像的離散小波變換基礎(chǔ)上,加入自適應(yīng)思想的提升小波方案以其自適性、簡潔性被應(yīng)用于掌紋、葉脈等生物圖像的特征提取與分類工作之中,諸如此類的方法可以在明文域進行優(yōu)化之后應(yīng)用在加密領(lǐng)域中。本文在圖像正交矩特征提取基礎(chǔ)上進行了算法優(yōu)化以降低數(shù)值積分誤差,并結(jié)合同態(tài)加密算法提出了加密圖像處理的策略,主要工作內(nèi)容包括:(1)本文在雅克比傅里葉矩的正交多項式的基礎(chǔ)上,結(jié)合積分換元關(guān)系構(gòu)造出新的正交多項式,實則是通過改變原來矩零階近似計算過程中的采樣方法而提出的...

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 課題的現(xiàn)狀及發(fā)展
    1.3 本文構(gòu)成
第2章 圖像特征提取與變換域處理
    2.1 明文圖像特征提取與變換域處理
        2.1.1 全局正交矩特征
        2.1.2 局部特征
        2.1.3 明文圖像的變換域處理
    2.2 加密圖像特征提取與變換域處理
        2.2.1 同態(tài)加密系統(tǒng)
        2.2.2 同態(tài)加密域的SIFT局部特征提取方法
        2.2.3 同態(tài)加密域的圖像離散小波變換
    2.3 本章小結(jié)
第3章 非均勻采樣形式的雅克比傅里葉矩
    3.1 雅可比傅立葉矩及其計算誤差分析
        3.1.1 雅克比傅里葉矩的定義
        3.1.2 雅克比傅里葉矩計算誤差分析
    3.2 非均勻采樣的雅克比傅里葉矩
        3.2.1 非均勻雅克比傅里葉矩的快速算法
        3.2.2 非均勻雅克比傅里葉矩的優(yōu)點
    3.3 實驗與討論
        3.3.1 圖像重構(gòu)實驗
        3.3.2 分類實驗
    3.4 本章小結(jié)
第4章 同態(tài)加密域非均勻采樣雅克比傅里葉矩
    4.1 加密域非均勻JFMs方案
        4.1.1 加密域的信號分解模型
        4.1.2 提出的非均勻JFMs方案
        4.1.3 擴張因子和上界
        4.1.4 重構(gòu)方法
    4.2 計算復(fù)雜性分析
    4.3 仿真實驗與分析
        4.3.1 重構(gòu)實驗
        4.3.2 分類實驗
    4.4 本章小結(jié)
第5章 同態(tài)加密域自適應(yīng)提升小波變換
    5.1 自適應(yīng)提升小波方案
    5.2 同態(tài)加密域圖像變換域處理
        5.2.1 同態(tài)加密域下自適應(yīng)提升小波算法
        5.2.2 同態(tài)加密域LBP算法
        5.2.3 同態(tài)加密域下的數(shù)值比較策略
    5.3 實驗仿真與分析
        5.3.1 同態(tài)加密域重構(gòu)實驗
        5.3.2 水印實驗
        5.3.3 掌紋識別實驗
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士期間科研成果



本文編號：4027086