分数阶Fourier变换的测不准原理

该文参考Fourier变换的性质研究了离散分数阶Fourier变换的测不准原理以及连续分数阶Fourier变换在Lebesgue测度下的测不准原理,使得分数阶Fourier变换的测不准原理性质更一般化.

HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强

为了在保持图像颜色自然的同时,适宜地提升图像的亮度和对比度,丰富图像的细节信息,提出了HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强方法。将低照图像转到HSV颜色空间,将明度分量V进行多尺度Retinex分解,得到多尺度的细节层图像和光照图像;对多尺度的细节层图像进行自适应分数拉普拉斯增强,而用自适应的对数斜率变换对光照图像进行增强;将增强后的明度分量V与色调H和饱和度S分量组合,得到亮度适宜、高对比度和高清晰度的图像。与部分现有方法进行比较,实验数据显示所提方法的增强图像的视觉效果更佳、信息熵和平均梯度更高,因此具有更优的图像增强性能。

基于离散奇里科夫混沌映射与分数阶随机变换的多图像加密算法

为了解决当前图像加密技术难以对多目标(≥3)同步置乱与扩散,增大了网络传输负载的不足,本文提出了离散奇里科夫混沌映射耦合分数阶随机变换的图像加密机制。基于奇里科夫标准映射,通过改变其混沌轨迹范围,提出了离散奇里科夫标混沌映射,根据初始条件,通过对其迭代,获取4个混沌序列,再基于引力模型,高度置乱输入明文的像素位置;随后,对任意两个置乱密文完成编码,输出纯相位掩码,并结合剩余的置乱图像,构成融合置乱图像;随后,通过迭代映射,将其输出的4个随机序列变成矩阵,构造相位掩码模型,形成4混沌掩码;最后,引入分数阶随机变换,设计像素扩散函数,完成多图像同步加密。测试结果显示:所提算法能够对多图像实现同步加密,具有较高的安全性与抗剪切攻击性能。

基于分数阶Fourier变换的数字图像实值加密方法

构造了一种新的保实化的分数阶Fourier变换,提出了一种基于该变换的数字图像实值加密方法。利用保实分数阶Fourier变换的保实特性和阶数可加性等完成了数字图像的加密与解密,明文和密文分别位于空域和由密钥决定的保实分数阶Fourier变换域中,具有较强的抗统计破译能力。密图是一个实值图像,便于显示和存储。仿真实验结果表明,该加密方法密钥简单,无数据膨胀,对参数敏感度高,具有一定的鲁棒性和安全性。在信息安全领域具有良好的研究前景和实用价值。

基于分数阶Fourier变换的数字图像加密算法研究

基于分数阶Fourier变换和混沌,提出了一种数字图像加密方法。具体算法为:先对图像进行混沌置乱,再进行X方向的离散分数阶Fourier变换;然后在分数阶Fourier域内作混沌置乱,再进行Y方向的离散分数阶Fourier变换;最后将加密图像的实部与虚部映射到RGB,形成可传输的彩色加密图像。实验结果表明,该加密算法具有很好的安全性,在信息安全领域有较好的应用前景和研究价值。

二维离散分数阶Fourier变换的双混沌图像加密算法

针对现今分数阶Fourier变换和传统混沌加密的不足,提出了一种基于二维离散分数阶Fourier变换的双混沌图像加密算法。该算法首先借助明文图像信息生成辅助密钥矩阵与输入密钥相结合得到混沌序列,再将生成的中间密文作为二维离散分数阶Fourier变换输入,最后进行置乱操作,使得明文信息得到很好的隐藏。通过实验仿真表明,该算法不仅能有效抵抗统计特征攻击、差分攻击,而且大大改善经传统分数阶Fourier变换后直方图像不平滑的缺点,达到很好的加密效果。

量子混沌和分数阶Fourier变换的图像加密算法

针对传统的自然混沌系统安全性低的问题,提出了量子混沌和分数阶Fourier变换的图像加密算法。通过引入量子Logistic混沌映射,解决了Logistic映射存在的周期窗口、伪随机和非周期性不好等缺陷,还改善了计算机进行浮点数运算丢失精度的问题。同时将混沌系统和分数阶Fourier变换相结合,实现了介于空间域和频域的分数域置乱,克服了传统一些方法只在单一域变换和单纯使用某一种方案而导致参数变量少,系统结构简单,直方图不均匀等缺点。实验和仿真结果表明,该算法具有密钥空间大,计算复杂度低,敏感性强等优点,能够有效地抵御统计分析攻击。

基于离散分数阶Fourier变换本征矢量分解的图像加密算法

针对目前采用分数阶傅里叶变换对图像进行加密的算法中,其主要存在密钥敏感性较差等不足,提出一种将离散分数阶Fourier变换与指数随机相位掩膜、Logistic混沌映射结合起来进行加密的新算法。该算法在加密过程采用离散分数阶Fourier变换本征矢量分解的方法进行运算,显著提高了加密系统的安全性能。首先,对原始图像进行Logistic映射混沌置乱处理,接着与第一个指数随机矩阵A相乘,之后再经α阶离散的分数阶Fourier变换;其次,与第二个指数随机矩阵B相乘,再经β阶离散的分数阶Fourier变换;最后,利用Logistic映射对图像再次进行置乱处理来获得最终的密文图像。仿真结果表明:与其他类似加密机制相比,该加密系统兼顾了更强的密钥敏感性以及更高的安全性。

融合小波变换的分数阶全变分去模糊算法

非盲图像去模糊是在已知模糊核的情况下,从给定的模糊图像中获得清晰的图像。在各种图像去模糊模型中基于全变分正则化的方法是有效的,然而,基于传统的全变分正则化方法存在阶梯效应,导致复原图像的边缘细节不够清晰,影响了恢复效果。针对泊松噪声下医学图像的复原问题,本文利用小波变换后高频图像具有稀疏性的特征,设计了一种将小波变换与分数阶全变分正则化模型相结合的图像复原算法。本文使用了交替方向乘子法对模型进行求解,将本文复原算法与RLTV、FOTV和BM3D三种算法进行实验对比。实验结果表明,在峰值信噪比和结构相似性的指标上,本文算法均优于以上几种算法。

一种基于分数阶Fourier变换的光斑图像抑噪方法

在激光光斑中心定位系统中,光斑图像噪声直接影响中心定位的精度。为了保证光斑重心的测量精度,抑制光斑图像噪声,针对信号和噪声有很强的时频静合特性,通过分数阶Fourier变换(FRFT)分析了含噪声激光光斑图像在分数阶Fourier域的幅度特征,在一维信号分数阶滤波系统参数估计的基础上,利用多阶段的滤波结构滤除激光光斑图像中的高斯噪声。仿真结果表明,该算法能较好地在强噪声背景下将光斑图像恢复出来,抑噪后的光斑基本能满足激光光斑中心定位系统的预处理要求。

基于不可逆分数阶离散映射的图像加密算法

基于分数阶离散映射系统的混沌特性,提出了一种基于分数阶循环移位彩色图像加密算法.该算法首先通过利用伪随机发生器产生随机的二进制序列与原彩色图像关联,产成各层随机的初始值参数,其次利用分数阶离散映射产生混沌序列,对彩色图像的红、绿、蓝通道分别进行循环移位置乱加密和扩散运算,最后利用产生的伪随机二进制序列和混沌序列控制对各层的加密矩阵进行矩阵变换,得到加密图像.仿真结果表明,相邻像素的相关性系数近似为0,信息熵、像素变化率和归一化像素灰度值平均改变强度的平均值分别为7.9978、99.609%和33.442%.该算法具有良好的可靠性和抗攻击能力,能够有效地提高图像的安全性.

基于螺旋光栅相位和分数Fourier的光学图像加密算法

针对传统图像加密算法鲁棒性不足的问题,本文提出了一种基于螺旋光栅相位和分数Fourier的光学图像加密算法。该算法在密码学及利用分数傅里叶变换频域处理算法进行图像加密的基础上,引入了错位光栅生成的涡旋光束,作为部分加密密钥的思想。首先,利用螺旋相位变换自行设计加密图像的螺旋相位,作为一种加密密钥;其次,使用计算全息法模拟生成的涡旋光束,作为另一种加密密钥;最后,将上述两种密钥组合,生成最终的加密密钥,并利用分数傅里叶变换进行光学图像加密。经统计直方图分析、信息熵分析、差异性分析和抗噪声攻击能力分析等实验结果表明,本算法具有很好的鲁棒性和安全性。

基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换与时频分析

分数阶Fourier变换作为传统Fourier变换的推广,与传统Fourier变换分析平稳信号类似,在实现对非平稳信号的时频分析过程中往往出现同样的频谱泄漏问题。为了提高分数阶Fourier变换与时频分析的精度,依据Kaiser窗可自由选择主瓣和旁瓣宽度的特性,提出一种基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换算法,论述了Kaiser窗在分数阶Fourier变换中的作用原理,从理论上推导出一般信号基于Kaiser窗的分数阶Fourier变换解析时频表达式以及特性,最终得到非平稳信号的时频分布与时变结构参数识别算法。通过任意线性调频信号的仿真算例以及非平稳激励三层框架结构振动台试验,对结构进行瞬时频率识别和算法的验证。结果表明,瞬时频率识别值与理论值和试验结果吻合良好,Kaiser窗可以提高分数阶Fourier变换算法时频分析的精度,体现出该方法有一定的鲁棒性。

基于分数阶Fourier变换的图像加密算法

针对目前基于分数阶傅里叶变换的图像加密算法中存在的不足,设计了一种基于分数阶傅里叶变换和混沌系统的图像加密新算法。该方案的安全性依赖于随机混沌图像、分数阶傅里叶变换阶数以及混沌系统的初始参数。理论分析和模拟实验结果表明该方案具有良好的图像加密效果。

基于变形分数阶Lorenz混沌系统的图像加密算法

提出一种基于变形分数阶Lorenz混沌系统并且结合频域Arnold置乱的图像加密算法,使用离散小波变换对图像进行多次滤波,置乱选取有参数的Arnold映射克服了周期性影响,采用非等长Arnold置乱解决了对明文图像尺寸的限制问题。密钥生成使用安全哈希算法SHA-256,分别产生置乱阶段和扩散阶段的密钥,增强了系统的抗差分攻击能力。性能仿真结果表明,提出的加密算法密钥空间大、密钥敏感性高、密文统计直方图分布均匀、相邻像素相关性低、信息熵接近于理想值、抗差分攻击能力强,具有较高的安全性。

基于高斯短时分数阶Fourier变换的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.

分数阶Fourier变换与时频滤波

针对LFM信号非平稳性,分析了在分数阶Fourier域对LFM信号作时频滤波的含义,给出了扫频滤波器在分数阶Fourier域的实现方法,并在此基础上推广得到分数阶Fourier域的一般乘法滤波器。通过对实测混响数据和LFM信号的分离效果仿真,发现分离前后信混比得到了较大提高,并且初始信混比越低,则提高效果越明显。

基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度分析

本文采用一阶扰动分析的方法分析了基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计精度,推导得到了频率估计误差均方值表达式和调频率估计误差均方值表达式,前者反比于信号时长,后者反比于信号时长的平方。结果表明,基于分数阶Fourier变换的LFM信号参数估计方法在估计精度方面达到了最优。

基于分数傅里叶变换的混沌图像加密方法

基于混沌映射的图像置乱是图像加密的一种常用方法,加密过程利用Logistic混沌动力学系统过程既非周期又不收敛,且对初始条件敏感的特性,产生实数值混沌序列。对数字图像进行空域置乱和分数傅里叶变换,实现图像的双重加密。计算机模拟表明该方法具有很好的加密效果。

基于分数阶Fourier变换的chirp-rate调制解调方法研究

本文提出了一种基于分数阶Fourier变换的chirp-rate调制(CRM)非相干解调方法,并导出了其解调器的输出峰值;其次,从多普勒频移和码同步误差两个方面,将本文方法与匹配滤波相干解调方法进行了对比分析,得到了相应的对解调性能影响的解析表达,可以发现chirp-rate调制具有很强的抗多普勒频移能力,但是对码同步误差较为敏感.最后,通过仿真分析,验证了上述理论推导的正确性,并对比了本文方法和匹配滤波相干解调的误码性能.由于本文方法是一种非相干解调,所以相较匹配滤波相干解调差了约3dB.