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公开(公告)号：CN108376413B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810064386.0
申请日：2018-01-23
Applicant: 中山大学
IPC: G06T9/00 , G06K9/62 , H04N19/625
Abstract: 本发明涉及数字图像取证技术领域，更具体地，涉及一种基于频域差分统计特征的JPEG图像重压缩检测方法，针对JPEG压缩原理，利用了DCT变换后，DCT块内的DCT系数的相关性在频域方向增强的现象，对图像的DCT系数矩阵进行了重排列，使得相邻频域的DCT系数在重排矩阵中水平相邻，然后提取重排矩阵水平差分的Markov特征，并结合图像的DCT系数矩阵的斜对角差分矩阵的水平和垂直的Markov特征作为分类特征，该特征很好地利用了块内频率域的差分信息，能够得到有效的分类器，本发明能够有效地检测图像是否经过JPEG重压缩操作，结合JPEG压缩原理，利用图像频率域的块内差分统计特征作为分类特征，具有较好的检测效果，有效提高了检测的准确率。
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公开(公告)号：CN108683491B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810226065.6
申请日：2018-03-19
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加密和自然语言生成的信息隐藏方法，属于计算机领域中的数据安全与信息隐藏方向。本发明首先使用AES算法加密秘密信息，使用RSA算法加密AES密钥，使用MD5算法为加密后的信息生成MD5值，然后根据加密后的信息和其MD5值组合成的待隐藏信息，使用正常自然语言文本的上下文无关文法，利用Huffman编解码算法来生成载密文本。本发明使用加密算法为秘密信息增加了一层强有力的保护，提供了秘密信息的完整性校验信息，并且提高了载密文本在统计特征和语法语义方面与正常文本的相似度，提高了载密文本的隐蔽性和秘密信息的嵌入率。
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公开(公告)号：CN112001832A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010781221.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 中山大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种半色调图像隐写方法，该方法包括：确定模式块大小；得到密度变化矩阵；得到不确定性变化矩阵；得到纹理变化矩阵；结合密度变化矩阵、不确定性矩阵和纹理变化矩阵，得到失真分数矩阵；对原图和失真分数矩阵进行乱序处理并结合秘密信息输入编码器得到加密图像；对加密图像进行加扰处理并结合秘密信息长度输入解码器得到嵌入信息。通过使用本发明，综合图库和单图的统计信息，着重半色调图像的密度特性，提高安全性和视觉不可察性。本发明作为一种半色调图像隐写方法，可广泛应用于信息安全领域。
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公开(公告)号：CN108600169B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201810226644.0
申请日：2018-03-19
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明属于访问控制技术领域中的细粒度访问控制策略的设计，具体涉及一种基于加密技术的HBase细粒度访问控制方法。本发明利用HBase构建了一种以个人用户ID为主键进行存储的数据结构表；用户将个人数据分为三个安全等级进行存储，并针对不同的安全等级设计不同的加密算法；本发明设计了一种用户对于个人数据实现细粒度访问控制的方法，细粒度精确到cell级；同时本发明支持用户个人数据安全等级的动态更新。本发明充分考虑了个人数据存储和访问对数据主权明确、细粒度访问控制、动态更新安全级别等方面的要求。方法采用了现有的加密和访问技术，简单明了，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN107146202B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710159744.1
申请日：2017-03-17
Applicant: 中山大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于L0正则化和模糊核后处理的图像盲去模糊的方法，在图像复原的最优化模型中引入关于图像梯度、模糊核像素以及模糊核梯度稀疏性的先验信息，并以L0正则项的形式表现；其次，对最优化计算所得的模糊核根据其客观特性进行后处理，人为干预弥补最优化模型带来的不足，使复原所得的模糊核和中间图像更符合现实，最终复原图像质量进一步提高；最后，采用半二次分裂方法求解最优化模型，解法简洁，减少计算量，同时结合金字塔模型分层计算，所以本发明具有较高的鲁棒性，适用范围广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107147909B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201710159675.4
申请日：2017-03-17
Applicant: 中山大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/625
Abstract: 本发明提供一种基于方差的重压缩JPEG图像原始量化步长估计方法，首次使用了方差来估计图像的原始量化步长。直方图相隔一定周期的比值的方差序列具有周期性波动，此周期性波动与直方图的周期性波动相对比更加明显，估计原始量化步长的准确率更高。在第一次量化步长小于和大于第二次量化步长的情况下，本发明都具有很好的准确性。
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公开(公告)号：CN110619631A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910872452.1
申请日：2019-09-16
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供的一种基于残差网络的超分辨图像检测方法，包括：选取图像，得到图像数据集；对图像数据集进行数据集增强并生成低分辨图像；对低分辨率图像进行处理，生成对应的超分辨图像集；构建残差网络模型，将超分辨图像集作为模型输入，对残差网络模型进行训练；将待检测的图像输入训练好的残差网络模型中，完成图像是否经过深度超分辨的检测。本发明提供的超分辨图像检测方法，通过构建残差网络模型对图像进行超分辨检测，直接对输入图像进行检测，无需保留中间结果，检测效率高；残差网络模型为全卷积结构，适应用任意尺寸的图像检测和各种不同的超分辨技术，普适性强；检测用时短，可以达到实施检测，大大提高检测效率。
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公开(公告)号：CN110570420A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910872439.6
申请日：2019-09-16
Applicant: 中山大学
Abstract: 本发明提供的一种无参考对比度失真图像质量评价方法，包括：对对比度失真图像提取多种颜色空间内的颜色矩和信息熵特征，构建描述图像失真的特征集；根据图像失真的特征集与先验分数结合构建训练集，构建图像质量评价的预测模型；提取待评价图像的对比度失真特征集，利用图像质量评价预测模型进行计算，预测待评价图像的图像质量。本发明提供的一种无参考对比度失真图像质量评价方法，既融合多颜色空间又使用颜色矩和信息熵特征联合，很好的保证检测的准确性和有效性，填补了无参考对比度失真图像质量评价领域的空缺。
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公开(公告)号：CN106056122B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610364999.7
申请日：2016-05-26
Applicant: 中山大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提供一种基于KAZE特征点的图像区域复制粘贴篡改检测方法。首先对彩色图像提取KAZE特征点，然后将这些特征点用64维特征向量描述。接下来计算每个特征向量和剩下特征向量之间的欧式距离，利用最近邻距离和次近邻距离之间的比值，找到相似的特征向量，作为匹配对。然后使用SLIC算法对图像进行语义分割，滤除错误的匹配对。通过匹配对在图像中的位置关系，使用迭代的思想，估计篡改区域之间的仿射变换关系，得到仿射矩阵。最后通过仿射矩阵，计算原始图像和变换后图像之间的相关系数图，并且定位篡改区域。本发明使用了一种新型的特征点提取算法，并且使用迭代的方法求仿射矩阵，具有很好的检测准确率。
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公开(公告)号：CN109544502A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811115770.5
申请日：2018-09-25
Applicant: 中山大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及数字图像取证技术领域，更具体地，涉及一种基于频谱分析和差分图像极值点距离分布的JPEG图像下采样因子估计方法。本发明首先计算差分图像的局部极值点，并获取其相邻极值点距离的分布。通过秩统计分析以及大量实验表明原始未压缩图像的差分极值点距离分布服从几何分布，而JPEG图像分布存在周期性峰值。因此该分布可用于检验图像是否存在JPEG块效应并获取其下采样因子的区间估计。对差分图像计算2D傅里叶变换并通过极大值滤波器定位频谱峰值点。结合差分图像极值点距离分布方法和频谱分析方法获取最终下采样因子估计。
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