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公开(公告)号：CN104881837B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201510262218.9
申请日：2015-05-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于超混沌系统的密钥动态选取的图像加密方法，主要包括以下步骤：将原始明文图像排列成图像数组P，然后利用超混沌系统生成混沌序列并分组；结合依赖明文的KSSG和KS动态选取机制生成正向置乱密钥K1，对P进行正向置乱得到P1；结合KSSG和KS机制生成正向扩散密钥K2，对P1进行正向扩散得到P2；结合KSSG和KS动态选取机制生成反向置乱密钥K3，对P2进行反向置乱得到P3；利用KSSG和KS动态选取机制生成反向扩散密钥K4，对P3进行反向扩散得到P4，对P4进行重组即得到最终的密文图像。上述方法增加了密钥空间，使得安全性、加密效果和密钥敏感性更高，抗攻击能力更强，并更易于硬件实现。
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公开(公告)号：CN106023052A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610303944.5
申请日：2016-05-09
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/0021
Abstract: 本发明涉及一种基于忆阻超混沌系统、元胞自动机和DNA计算的图像加密算法，首先采用基于Chua电路的四维忆阻超混沌系统，同时明文图像通过作用于SHA256函数来产生密钥；将混沌系统产生的伪随机序列作为DNA动态编码的依据并且根据扩散后的DNA矩阵来决定元胞动态演变的规则，并且在加密的过程中，对图像做了分块处理；最后，通过伪DNA计算方法对图像进行加密，在对图像进行置乱的同时进行了扩散操作。本发明一方面增加了密钥空间，增强了算法抵抗暴力攻击的能力，另一方面又使得密钥的产生紧紧地依赖于明文，提高了算法抵抗选择明文攻击的能力，具有更强的抗穷举攻击能力，便于并行计算，进一步提高运行效率，提高算法的安全性。
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公开(公告)号：CN105046161A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510454560.9
申请日：2015-07-29
Applicant: 河南大学
IPC: G06F21/60
CPC classification number: G06F21/602
Abstract: 本发明涉及一种基于DNA动态编码的彩色图像加密方法，包括：通过彩色明文图像获得密钥；由密钥分别计算置乱和扩散过程中所用混沌系统的初始值和参数；将初始值和参数带入混沌系统迭代，得W1和W2，由W1得置乱矩阵K，W2得整数矩阵Y和索引矩阵Ind，根据Ind对Y进行DNA编码；利用矩阵K对明文图像逐行进行置乱，接着进行编码与扩散，直到所有的行完成DNA加密，最后对DNA矩阵进行解码、重组得最终的彩色密文图像。本发明通过采用SHA256函数来产生密钥，扩大了密钥空间，并且密钥的产生依赖于明文，能够有效抵抗明文攻击；将混沌特性与DNA动态编码相结合，进一步提高了安全性；同时按照图像的行进行置乱与扩散操作，便于并行计算，提高了效率。
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公开(公告)号：CN104881837A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510262218.9
申请日：2015-05-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于超混沌系统的密钥动态选取的图像加密算法，主要包括以下步骤：将原始明文图像排列成图像数组P，然后利用超混沌系统生成混沌序列并分组；结合依赖明文的KSSG和KS动态选取机制生成正向置乱密钥K1，对P进行正向置乱得到P1；结合KSSG和KS机制生成正向扩散密钥K2，对P1进行正向扩散得到P2；结合KSSG和KS动态选取机制生成反向置乱密钥K3，对P2进行反向置乱得到P3；利用KSSG和KS动态选取机制生成反向扩散密钥K4，对P3进行反向扩散得到P4，对P4进行重组即得到最终的密文图像。上述方法增加了密钥空间，使得安全性、加密效果和密钥敏感性更高，抗攻击能力更强，并更易于硬件实现。
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公开(公告)号：CN104008520A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410196137.9
申请日：2014-05-09
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于SHA-384函数、时空混沌系统、量子混沌系统和神经网络的彩色图像加密方法，包括：利用SHA-384函数对原始彩色图像I0进行计算，得到哈希值作为密钥，利用哈希值、CML耦合映像格子和一维Logistic混沌映射产生混沌序列，利用混沌序列对I0的三基色分量的高四位图像进行位级行、列置乱，得到置乱图像I1；利用Logistic量子混沌系统生成用于加密置乱图像的混沌序列，并结合神经网络对I1的三基色分量的所有像素值进行并行扩散处理，得到最终的密文图像I2。上述方法大大增加了密钥空间，使得安全性、加密效果和密钥敏感性更高，抗攻击能力更强，置乱过程加密时间更短，并更易于硬件实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112950477B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110277184.6
申请日：2021-03-15
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双路径处理的高分辨率显著性目标检测方法，包括：图像处理，输入的高分辨率图像首先经过包含深度可分离卷积的HeadBottleneck模块，对原始高分辨率图像预处理降低其参数量；较大感受野特征提取，全局上下文路径首先经过基于ResNet‑50改进的骨干网络R‑ResNet来提取具有较大的感受野的特征；多尺度特征提取，R‑ResNet骨干网络得到的特征被送入多尺度特征提取和增强模块；显著图生成，空间细节保持分支通过边缘信息引导模块提取详细的边缘信息，然后与全局上下文分支得到的特征互补融合得到最终的显著图结果。本发明能够实现对高分辨率图像中的显著性目标进行精确检测并快速分割，最终输出目标显著图，可以为高分辨率显著性目标检测提供一种解决方法。
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公开(公告)号：CN115546000A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211178570.0
申请日：2022-09-26
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于辅助信息生成和注意力机制的图像隐写分析方法。该方法包括：构建空域图像隐写分析网络，包含两个相同的辅助信息生成网络和一个SA‑Siamese‑Net，SA‑Siamese‑Net含有两个共享结构和参数的子网络，一个辅助信息生成网络后接一个子网络；辅助信息生成网络用于生成增大噪声残差大小的辅助信息；SA‑Siamese‑Net用于计算图像的噪声残差并在噪声残差的基础上建模，对输入图像进行分类；定义空域图像隐写分析网络的损失函数；初始化空域图像隐写分析网络；准备数据集；使用准备好的数据集训练空域图像隐写分析网络；利用训练好的空域图像隐写分析网络对待检测图像进行分类，分为不含秘密信息的载体图像和包含秘密信息的载秘图像。
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公开(公告)号：CN115442492A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211053160.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明属于图像加密技术领域，公开一种基于新设计的一维正弦混沌映射和离散U变换嵌入方式的视觉安全图像加密方法，包括：利用明文信息和SHA‑512哈希函数生成多组密钥，利用明文相关的密钥控制一维正弦混沌系统1‑DSC映射生成测量矩阵，利用该测量矩阵压缩明文图像的稀疏系数矩阵；对处理后数据进行量化，对量化后的数据进行双重锯齿形置乱，最后再经扩散操作生成秘密图像；在1‑DSC映射的控制下，采用基于离散U变换的嵌入方式将秘密图像嵌入载体图像中，得到视觉有意义的加密图像。本发明提出的方法不仅可以同时压缩和加密明文图像，还可以生成高质量的加密图像，以确保视觉安全性。
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公开(公告)号：CN110148078B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910406019.9
申请日：2019-05-15
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种基于二维压缩感知的两幅彩色图像压缩加密方法。该方法包括两个阶段：在第一阶段，利用二维压缩感知对两幅彩色明文图像进行压缩测量，然后对测量值进行置乱、量化，得到压缩后的密文图像。在第二阶段，首先对彩色载体图像归一化，再将密文图像嵌入到归一化后的彩色载体图像的颜色三分量中的两个分量，同时将与明文相关的密钥参数嵌入到彩色载体图像的另一个颜色分量中，接着通过重新组合彩色载体图像的颜色三分量，最终获得视觉上安全的密文图像。本发明可以同时实现两幅彩色图像的数据安全和外观安全。
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公开(公告)号：CN112882485B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110100338.4
申请日：2021-01-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及一种双足机器人逆运动学的几何计算方法，所述方法包括建立双足机器人的运动模型，其运动模型包括躯体位置rbody(n)运动描述、脚部位置rfoot(n)运动描述以及腿部位置运动描述，进而基于所述躯体位置rbody(n)运动描述、脚部位置rfoot(n)运动描述分别求取双足机器人运动过程中髋关节rhip(n)位置和踝关节位置rankle(n)，通过双足机器人运动过程中腿部关节间的几何关系，求取双足机器人腿部关节执行器位置及相对角度，最终依据机器人运动过程中关节执行器控制角度的参考方向，确定逆运动学求解的关节执行器角度Q(n)。本发明在三维机器人逆运动学计算中采用低维矩阵组织运算，减少了逆运动学解算的运算量，适用于机器人运动优化过程中需要大规模并行计算的场合。
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