全景图构建及信息加密在公共安全中的研究与应用

摘要

面对高级别风险区域日益严峻的安全管控形势,全景安检及图像加密技术成为迫切需求。“全景图构建及信息加密在公共安全中的研究与应用”是将全景图构建理论与技术、信息安全理论与技术相结合,研究安检图像碎片全景构建、图像加密的理论与应用,具有重要的理论意义和实用价值。
　　首先,安检全景图构建主要包括图像预处理、图像配准和图像融合,图像配准是全景图构建的基础和关键。分析安检图像的采集方法及安检碎片的特点,对图像预处理、图形配准、图像融合问题作了深入研究;针对SIFT描述子构建过程复杂、描述向量维度高、需要计算特征点附近邻域图像主方向等问题,本文提出一种改进的SIFT算法,利用圆形的旋转不变性把特征描述子的维数从128维降为48维,安检图像及标准测试图库比较试验可知,改进算法提高了特征点生成速度,减少了特征匹配的运算量;在特征点匹配方面,本文提出一种基于模长的匹配算法,步骤为限幅、归一化、计算相似匹配对模长的差值,通过限定差值确定图像间的匹配对,相比SIFT常用的遍历搜索NN算法,算法复杂度低,匹配效率高;在图像融合方面,本文提出一种基于亮度调制的非线性加权融合算法,有效抑制了融合鬼影及拼缝的产生。
　　其次,阐述了图像加密环节的重要性及性能指标,分析了混沌基础理论、密码学基础理,并进行了两方面研究:(1)对一类传统的Logistic映射的混沌加密算法分析。分析算法原理,针对安检图像设计算法步骤,并进行算法安全性及算法效率测试,实验分析可知,该算法局部性能较好,但总体效果不佳,不适合安检图像加密。(2)提出一种多混沌系统图像置乱扩散加密算法。该加密算法分别通过Logistic映射和Kent映射产生置乱和扩散控制参数,并分别以Arnold映射和模加的方式实现图像置乱和灰度扩散。试验结果表明,改进的多混沌加密算法,密钥空间大且密钥敏感性强,能有效的抵挡穷举分析攻击;加密后像素灰度分布均匀、相邻像素点相关性很弱,能有效抵挡统计分析攻击;像素变化比率和灰度值平均改变程度在加密轮次大于等于2时同时达到理想值,抗差分攻击能力很强;较传统加密算法,加密效率高,实时性强。
　　最后,针对公共安全非接触式安检中全景安检及图像加密问题,结合本文提出算法及方法,进行“全景安检及图像加密系统”设计,给出智能车非接触式采集方案,在此基础上实现了全景安检及图像加密,并进行了应用测试。设计的试验样机,具有重要的理论意义和应用前景。

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表清单

1 绪论

1.1 研究背景及目标 (Research Background and Objectives)

1.2 研究内容及方法(Research Contents)

1.3 本文结构(Structure of the Dissertation)

1.4 本章小结(Conclusions of This Chapter)

2安检图像特点及全景图构建理论基础

2.1引言(Introduction)

2.2安检图像特点(Feature of Security Image)

2.3 图像预处理(Image Preprocessing)

2.4图像配准(Image Registration)

2.5图像融合(Image Fusion)

2.6本章小结(Chapter Conclusion)

3 高效特征点提取及算法改进

3.1引言(Introduction)

3.2 高效特征点提取算法分析（ Algorithms of Feature Points Extraction）

3.3 SIFT特征算子及其改进(SIFT Feature Description Vectors and Improvement)

3.4 本章小结(Chapter Conclusion)

4 特征点匹配与融合算法及改进

4.1引言(Introduction)

4.2 SIFT 匹配策略及改进(SIFT Matching Strategies and its Improvements)

4.3 图像融合算法改进(Improved Fusion Algorithm)

4.4 本章小结(Chapter Conclusion)

5 混沌理论及图像加密算法

5.1 引言(Introduction)

5.2 混沌理论及密码学(Chaos Theory and Cryptography)

5.3 密码分析及安全评价指标(Cryptanalysis and The Security Evaluate)

5.4 基于混沌的图像加密方法(Image Encryption Based on Chaotic Mapping)

5.5 本章小结(Chapter Conclusion)

6 一种多混沌的图像置乱与扩散加密算法设计

6.1引言(Introduction)

6.2 一类传统 Logistic 图像加密算法分析(Cryptanalysis of a Traditional Image Encryption Algorithm based on Logistic)

6.3 基于多混沌系统的图像置乱与扩散(Scrambling and Diffusion Based on Multiple Chaotic Systems)

6.4 算法实验分析(Experiment and Analysis)

6.5 本章小结（Chapter Conclusion）

7 全景安检及图像加密系统设计

7.1引言(Introduction)

7.2 图像采集智能车设计(Design of the Smart Car for Image Acquisition )

7.3 全景加密系统设计(Design of the Software of IPEIS )

7.4 本章小结（Chapter Conclusion）

8 结论与展望

8.1本文所做的工作(Achievements of This Dissertation)

8.2 需进一步研究的问题(Issues to Be Further Researched)

参考文献

作者简历

学位论文数据集