实用的完全脆弱认证水印算法*

提出一种完全脆弱认证水印算法用于图像完整性认证、窜改定位和近似恢复被窜改部分。算法基于对原始图像2×2大小分块,计算图像块各像素高6 bit的灰度均值作为水印,利用混沌和置乱技术对水印信息进行加密和确定水印比特嵌入的位置。实验结果表明,该算法简单、安全性高,窜改精确定位到2×2图像块,可对窜改区域近似恢复,具有较好的实用性。     

抵抗JPEG的自嵌入内容认证水印方法研究

针对JPEG压缩,提出一种自嵌入的半脆弱内容认证水印方法.采用离散小波分解提取原始图像的稳态特征并映射成水印信息,在密钥控制下生成混沌序列对水印信息进行加密;将水印嵌入到离散余弦变换的量化系数中,最后进行逆量化和逆离散余弦变换变换得到含水印图像.当图像的内容需要认证时,可以区分正常的压缩和恶意篡改,而且还可以进行篡改定位.实验结果表明,该方法对JPEG有损压缩具有较好的鲁棒性、安全性和良好的不可见性.     

数字图像去噪处理对比研究

主要论述了椒盐噪声去除的邻域平均法、维纳滤波和中值滤波等的方法,使用MATLAB软件进行仿真实验,并对去噪处理不同的性能指标作了比较分析。     

认证水印中实现篡改恢复的置乱技术研究

针对图像篡改可恢复的认证水印中如何通过置乱技术提高恢复后的图像质量问题,分析可恢复的认证水印信息对置乱方法的要求,提出一种基于分块的混沌行排序置乱方法.该方法通过将水印信息进行分块,每个分决的水印信息分别进行相同的混沌行排序置乱变换,再移到对应的子块中.对比研究其他置乱算法,统计实验结果后分析表明,该方法不仅使每个像素都产生了较佳的位移,与所选择的密钥无关,具有较好的置乱性能.     

二值图像Arnold变换的最佳置乱度

以数字水印技术为背景,介绍了基于二值图像Arnold变换置乱和周期性,详细地讨论置乱度,提出了一种图像分块后像素值方差和像素点与4邻域灰度差值相结合的最佳置乱度计算方法。实验结果表明,该最佳置乱度计算方法能很好地反映二值图像的置乱程度并与主观视觉效果相一致。     

混沌的完全脆弱认证水印改进算法

针对现有空域脆弱认证水印算法定位精度低和安全性的问题,提出一种基于混沌的完全脆弱水印算法用于图像内容完整性认证和篡改定位。算法采用对原始图像分块的方法,计算图像块中各像素点高6位比特的灰度均值作为图像特征水印信息。利用混沌序列对水印信息进行加密和确定各水印比特嵌入的位置,篡改定位精度为2×2像素的图像块。实验结果表明,算法简单、安全性高,具有较好的实用性。     

一种图像篡改可恢复的认证水印方法

针对数字图像的篡改恢复问题,提出一种自嵌入的脆弱认证水印方法。提取图像2×2分块的灰度均值,经混沌映射加密、嵌入位平面确定和自同构映射后,作为水印信息嵌入原始图像所有像素的2个最低有效位中。该方法在图像认证时无需原始图像和任何有关水印的附加信息,可实现对细小图像篡改的准确检测定位并恢复到图像分块。实验结果与分析表明,该方法对任意的篡改极其敏感,恢复图像质量较好,安全性能较高。     

一种新的图像认证水印MATLAB程序实现

图像认证水印的应用要解决的基本问题有两个：一是鉴别数字图像的真伪,即图像的真实性和完整性问题;二是篡改定位,即被篡改的区域的定位,并推断图像被篡改的程度和感兴趣的区域。提出一种新的认证水印算法,利用Matlab工具软件,在Matlab环境下仿真实现水印的生成、嵌入、提取和检测,分析算法的性能,具有较好的现实意义。     

数控机床单双圆弧滚珠丝杠副的传动性能对比研究

为对比单双圆弧滚珠丝杠的传动性能,以单、双圆弧两种滚珠丝杠法面截型为研究对象,利用功能性对比法,将单、双圆弧两种滚珠丝杠进行了传动效率波动对比分析.得出:单圆弧滚珠丝杠比双圆弧滚珠丝杠传动效率波动范围更大.其中丝杠传动效率上升最快的区域在导程角为1°～5°的范围内,导程角平均每增加1°,丝杠的传动效率平均提升约4％.进行了单双圆弧丝杠所需驱动力矩对比分析.分析结果表明:单圆弧滚珠丝杠所需驱动力矩比双圆弧滚珠丝杠最大可节约33％.进行了丝杠的系统刚度分析.分析结果表明:在公称直径一定的情况下,滚珠丝杠滚珠列数越多,则轴向刚度越好.丝杠导程越大,则轴向刚度越差.最后得出结论:双圆弧滚珠丝杠的传动效率和轴向刚度要比单圆弧滚珠丝杠稳定,但需要的驱动力矩却要比单圆弧滚珠丝杠大.     

CAD/CAM与机器人的轨迹映射及集成控制系统设计

针对工业机器人和CAD/CAM系统的集成问题,提出一种不需要机器语言的机器人集成控制系统。首先,利用3D CAD/CAM系统将期望轨迹数据进行分解,获得三维坐标系上的位置分量和方向分量。然后,通过UDP协议将位置和方向分量传输给机器人,并映射到机器人绝对坐标系中。最后,机器人控制器求解位置矩阵和旋转矩阵,获得x、y、z轴上的位置及其侧倾角、俯仰角和偏转角,从而生成数控代码来控制机器人动作。以三菱工业机器人MELFAF为实验平台,结果表明该系统在不使用机器语言下能够精确控制机器人跟踪期望轨迹,具有较高的有效性和通用性。