基于加密全息技术的试卷管理系统设计与研究

针对传统的纸质考试操作过程复杂,电子化试卷面临各种网络攻击技术,为确保试卷进行数字化安全性与保密性的管理,设计基于加密全息技术的试卷管理系统。通过Java语言与MySQL数据库设计一个能够同时支持学生、教师与管理员登录的系统对试卷进行所需要的管理与操作,与此同时把数字全息技术与Contourlet⁃SVD结合起来,设计出以Contourlet⁃SVD域数字全息为基础的水印加密算法,再将加密后的试卷录入系统后进行一系列管理。用户通过该系统不仅能够将试卷进行保存并通过系统自动生成试卷,还能够快捷便利地进行类似于试卷信息查询、增加、修改、删除等操作,以及相关信息的统计分析、保存等管理工作,全方位实现了对试卷的数字化、信息化、在线化的快速管理,有效地优化了教学管理的工作质量与工作效率。试卷在完成加密后用户通过登录模块进入系统,将完成加密的试卷进行录入与保存以便于后续的管理与使用。

基于数字全息的Contourlet-SVD域水印算法

将数字全息技术和Contourlet-SVD域相结合,提出一种基于Contourlet-SVD域数字全息的水印算法。首先共轭对称扩展傅立叶数字全息方法用于生成相应的全息水印图像,将载体图像进行2级Contourlet变换,将产生的与原载体图像大小相同的低频子带进行SVD分解,确定嵌入强度后将水印信息叠加到奇异值矩阵中,实现水印的嵌入。通过仿真实验发现,该算法在保证水印信息量的前提下,满足了水印信息的隐蔽性,嵌入水印图像的峰值信燥比(PSNR)值达到30 dB以上,提取出的水印图像和原始水印图像的相似性(NC值)达到了0.9858,同时该算法对椒盐、高斯噪声和中通滤波攻击的鲁棒性较强,提取出的水印图像和原始水印图像的相似性(NC值)均达到0.90以上,提取出的水印图像可以清晰识别。提出的算法可以有效的保存水印信息,并且对常规攻击具有良好的抵抗能力。

基于QR码的Contourlet-SVD域全息水印算法

为了解决水印算法中存在水印隐藏程度和鲁棒性的失衡问题,在Contourlet-SVD域将QR(quick response)码与全息技术相联合,提出一种基于QR码的Contourlet-SVD域数字全息水印算法。首先,选择不同的载体图像执行3层Contourlet变换,鉴于低频系数的优势,对低频进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD)联合变换;其次,选择“飞行学院”图像经过QR编码生成的QR码作为原始水印图像,对其进行共轭对称扩展傅里叶数字全息,得到QR码全息水印;再次,将全息水印叠加到SVD分解得到的奇异值中,完成水印信息的嵌入。通过仿真实验验证,该算法嵌入水印信息后的图像清晰度较好,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)超过了31 dB,相似性系数NC(normalized correlation)值达到了0.9890。将图像进行抵抗测试,提取的水印信息可以较清晰地辨别,尤其是椒盐噪声、高斯噪声和中通滤波攻击,NC值均达到0.90以上。