医学图像可逆数字水印防溢出处理研究

针对医学图像数字水印嵌入过程中出现的大量溢出现象,对文献中提及的几种常见防溢出算法--module-256、位置映射和直方图压缩方法进行了对比实验。实验结果给出了三种方法对可逆水印算法的容量和图像质量造成的影响,证明了直方图压缩方法的优越性。分析指出防溢出算法是医学图像可逆数字水印性能的关键,其算法选择取决于具体的可逆水印算法和医学载体图像的不同形态。     

无线Mesh网络中基于最小权有限支配集的网关部署算法研究

无线Mesh网络中网关是网络性能的瓶颈,网关部署至关重要。本文对无线Mesh网络中网关QoS性能进行分析,提出基于最小权有限支配集,以部署费用为贪心策略的贪婪算法(Greedy_LDSC),该算法用贪心法提高了网关的性价比。同时,提出了基于最小权有限支配集改进的贪婪算法(Greedy_LDSI),以降低网关的部署费用。仿真实验表明,从网关性价比方面来看,Greedy_LDSC算法的网关性价比之和比基于最小权有限支配集的网关部署算法(GREEDY_LDS)要高;从网关部署费用方面来看,Greedy_LDSI算法的网关部署费用比GREEDY_LDS算法会低。     

基于预测误差修改的医学图像数据隐藏方法

针对医学图像可逆数据隐藏高保真、高容量、高频繁地插入和可逆性等特点,提出了一种基于预测误差修改的可逆数据隐藏算法,不需要对图像进行分块处理,利用加权线性预测得到预测图像,在预测误差直方图中采用4峰值点进行隐秘数据嵌入,较好地解决了医学图像中出现得较多的溢出问题,并在保证图像质量的同时增加了嵌入容量。理论分析和实验结果证明了算法的优越性。     

基于多混沌系统的医学图像加密算法

针对医学图像数据量大、同色像素连续性高的特点,提出了一种基于混沌理论的图像加密算法。算法通过在多个一维混沌系统间的随机切换产生加密序列,在加密过程中对图像本身引入了双重反馈,从而有效延长了混沌序列的周期,提高了算法的安全性。实验证明,本算法具有较好的运行效率与加密效果。