Algorithm for repairing the damaged images of grain structures obtained from the cellular automata and measurement of grain size

Computational models are developed to create grain structures using mathematical algorithms based on the chaos theory such as cellular automaton, geometrical models, fractals, and stochastic methods. Because of the chaotic nature of grain structures, some of the most popular routines are based on the Monte Carlo method, statistical distributions, and random walk methods, which can be easily programmed and included in nested loops. Nevertheless, grain structures are not well defined as the results of computational errors and numerical incon- sistencies on mathematical methods. Due to the finite definition of numbers or the numerical restrictions during the simulation of solidifica- tion, damaged images appear on the screen. These images must be repaired to obtain a good measurement of grain geometrical properties. Some mathematical algorithms were developed to repair, measure, and characterize grain structures obtained from cellular automata in the present work. An appropriate measurement of grain size and the corrected identification of interfaces and length are very important topics in materials science because they are the representation and validation of mathematical models with real samples. As a result, the developed al- gorithms are tested and proved to be appropriate and efficient to eliminate the errors and characterize the grain structures.

A Novel Image Encryption Scheme Based on Reversible Cellular Automata

In this paper,a new scheme for image encryption is presented by reversible cellular automata.The presented scheme is applied in three individual steps.Firstly,the image is blocked and the pixels are substituted by a reversible cellular automaton.Then,image pixels are scrambled by an elementary cellular automata and finally the blocks are attached and pixels are substituted by an individual reversible cellular automaton.Due to reversibility of used cellular automata,decryption scheme can reversely be applied.The experimental results show that encrypted image is suitable visually and this scheme has satisfied quantitative performance.

基于新型时空混沌系统的隐私图像加密算法

单一混沌系统输出数据有限,且传统时空混沌系统输出分布不均易发生弱混沌现象,无法直接用于隐私图像加密。针对上述问题,利用Henon映射和耦合映像格(CML)提出一种新型时空混沌系统,即基于Henon映射的伪随机置乱耦合映像格系统(PRSCML-Henon)。该系统底层为二维离散混沌Henon映射,其中一维作为输出,另一维则作为控制信号,控制系统中的格子实现伪随机置乱,同时系统引入初等元胞自动机的输出作为系统的扰动,提高系统输出的随机性并削弱混沌系统动力学退化的不利影响,该系统相比于单一Henon映射和传统CML系统具有更强的混沌特性和随机性。在此基础上,利用PRSCML-Henon系统的输出序列设计一种隐私图像加密算法。实验结果表明,该算法不仅在实现上较为简单,且加密结果相比其他混沌图像加密算法拥有更好的统计特性和安全性,同时具备较好的鲁棒性和加密效率,适用于图像的私有加密。

基于二维动态元胞自动机的伪随机耦合映像格系统及其动态特性

针对时空混沌系统中遇到的混沌强度不足等问题,提出了一种基于二维动态元胞自动机的伪随机耦合映射格系统方案。基于初等元胞自动机,设计了二维动态元胞自动机,通过变换其迭代次数,动态选取迭代规则和方向,实现状态的多样性更新,从而增强了元胞的伪随机特性。在每次元胞状态更新时,根据格子所对应元胞的行和列位置动态生成耦合索引值,并利用索引值对混沌序列施加扰动提升序列的随机性,降低了格子之间的相关性。对系统动力学特性进行分析,发现其有较强的混沌特性和随机性,能够有效延长系统的周期,增强遍历性。最后,利用SHA-256运算生成混沌系统初始化参数,结合系统的输出序列和DNA编码设计出一种图像加密算法,并对该算法进行信息熵等性能分析。实验结果表明,该算法加密结果拥有较好的统计特性和安全性,在图像加密领域有较好的应用前景。

融合显著性检测的V型焊缝激光条纹提取

针对在背景亮度不均的情况下提取的V型焊缝坡口激光带准确度低的问题,提出一种基于视觉注意机制融合颜色特征和方向特征的方法。首先,使用FT(Frequency-Tuned)显著性检测算法获取焊缝图像中激光带的颜色显著图。然后,利用Gabor滤波器得到激光带的单方向特征图,对各方向图阈值分割消除噪声后等比例加权融合得到方向显著图。使用多层元胞自动机融合颜色显著图和细化后的方向显著图,得到最终的焊缝激光带条纹。实验结果表明该方法简单有效,效果较好,准确度高,为后续工作打下基础。

Cellular automata-based approach for digital image scrambling

Purpose–The purpose of this paper is to investigate two-dimensional outer totalistic cellular automata(2D-OTCA)rules other than the Game of Life rule for image scrambling.This paper presents a digital image scrambling(DIS)technique based on 2D-OTCA for improving the scrambling degree.The comparison of scrambling performance and computational effort of proposed technique with existing CA-based image scrambling techniques is also presented.Design/methodology/approach–In this paper,a DIS technique based on 2D-OTCA with von Neumann neighborhood(NvN)is proposed.Effect of three important cellular automata(CA)parameters on gray difference degree(GDD)is analyzed:first the OTCA rules,afterwards two different boundary conditions and finally the number of CA generations(k)are tested.The authors selected a random sample of gray-scale images from the Berkeley Segmentation Data set and Benchmark,BSDS300(www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/)for the experiments.Initially,the CA is setup with a random initial configuration and the GDD is computed by testing all OTCA rules,one by one,for CA generations ranging from 1 to 10.A subset of these tested rules produces high GDD values and shows positive correlation with the k values.Subsequently,this sample of rules is used with different boundary conditions and applied to the sample image data set to analyze the effect of these boundary conditions on GDD.Finally,in order to compare the scrambling performance of the proposed technique with the existing CA-based image scrambling techniques,the authors use same initial CA configuration,number of CA generations,k紏10,periodic boundary conditions and the same test images.Findings–The experimental results are evaluated and analyzed using GDD parameter and then compared with existing techniques.The technique results in better GDD values with 2D-OTCA rule 171 when compared with existing techniques.The CPU running time of the proposed algorithm is also considerably small as compared to existing techniques.Originality/value–In this paper,the authors focused on using von Neumann neighborhood(NvN)to evolve the CA for image scrambling.The use of NvN reduced the computational effort on one hand,and reduced the CA rule space to 1,024 as compared to about 2.62 lakh rule space available with Moore neighborhood(NM)on the other.The results of this paper are based on original analysis of the proposed work.

基于无人机遥感影像的城乡居民点空间布局规划研究

采用传统规划方法对城乡居民点进行空间布局规划时,未对获取的图像进行预处理,导致方法存在去噪效果差、搬迁总距离大、聚集度总量低和规划效果差的问题。为此,提出基于无人机遥感影像的城乡居民点空间布局规划方法,结合基于K-奇异值分解算法和主成分分析方法,对无人机遥感影像进行去噪处理,消除遥感影像中存在的噪声,保留遥感影像的细节信息。根据获取的信息通过元胞自动机构建城乡居民点空间布局规划模型,完成城乡居民点空间布局规划。实验结果表明,所提方法的去噪效果好、搬迁总距离小、聚集度总量高、规划效果好。

基于摩斯密码和元胞自动机的图像加密算法

针对现有图像加密算法存在密钥空间不足、对明文图像不够敏感,导致容易受到攻击和鲁棒性差的问题,结合摩斯密码和元胞自动机(cellular automata,CA),设计了一种新型图像加密算法。该算法借助哈希函数和摩斯密码来构建与明文图像高度关联的密钥初始值,摒弃传统的置乱-扩散的加密机制,采用置乱-扩散-CA转换的加密结构进行图像加密。通过对实验结果和相关安全指标进行分析,发现该算法的密钥与明文图像高度关联,密钥空间高达2528,可以抵抗各种统计攻击和差分攻击,能够防御60%的裁剪攻击和各种类型的噪声攻击,表明该算法具备较高的灵敏度和良好的安全性及鲁棒性。

一种鲁棒的图像复制粘贴篡改盲检测方法

针对现有图像复制粘贴篡改盲检测技术鲁棒性不强,容易受图像压缩、高斯噪声、亮度和对比度调整等后处理干扰的问题。提出一种新的基于图像块的高效检测方法,仅利用离散余弦变换矩阵的低频系数符号,提取图像块的特征向量;通过改进的元胞自动机规则对特征向量进行演化,有效将数据量从32维降至5维。再利用KD树模型获取每个图像块的5个最近邻相似目标,最后通过自定义后处理规则剔除假阳性判定结果。实验结果表明,和同类方法相比,所提方法即使在强后处理干扰环境下,依然能表现出更强的鲁棒性,同时还兼具较好的处理速度。在压缩和高斯噪声干扰上,检测精度平均提高了15%;而在亮度和对比度调整干扰上,检测精度平均提高了6%。

基于CA和OTSU的电气设备红外图像分割方法

针对电气设备红外图像中需要对目标进行识别和诊断的需求,提出了一种基于元胞自动机(CA)与最大类间方差(OTSU)法的图像增强与分割算法。首先采用高帽、低帽变换结合的方法对电气设备红外图像进行增强,对增强后的图像采用CA法进行边缘提取,并进行二值化处理,最后与经过OTSU算法分割后的红外图像进行融合。实验结果表明采用该算法后,红外图像目标细节清楚,适合人眼观测。

元胞自动机的遥感影像混合像元分类

通过对元胞自动机理论的研究,提出元胞自动机的遥感影像混合像元分解模型。利用多波段遥感数据验证混合像元分解算法的可行性,并将结果与线性分解模型进行比较。结果表明,元胞自动机混合像元分解模型在分解的准确性方面,明显优于一般线性模型的精度。最后,将分类结果与传统的监督分类算法比较,得出元胞自动机的混合像元分解模型明显优于监督分类精度的结论。

基于正交试验设计的土地利用变化元胞自动机模拟过程的尺度敏感性分析

采用正交试验设计,提出一种探测土地利用变化元胞自动机模拟过程中的尺度敏感性分析方法,系统地分析了元胞自动机模型各尺度因素之间的关系以及尺度组合对模拟精度的影响,并检验了模型中不同尺度因素相互之间存在的相关性。结果表明在利用元胞自动机来模拟土地利用变化过程中,模拟结果对各因素的尺度敏感性由大到小依次为转换规则、元胞大小、邻域大小和邻域形状,且转换规则同元胞大小之间、以及同邻域大小之间都存在明显的尺度交互影响。

基于形态学和坐标变换的二维CA图像处理技术研究

深入研究了一类二维细胞自动机(CA),提出了一种用于二值和多值图像处理的二维CA实现方法。对于二值图像,提出了类似于数学形态学腐蚀、膨胀的CA布尔逻辑规则;对于多值图像,采用坐标逻辑运算把图像分解成多个二值图像后用CA并行处理。所有的CA规则都可以用细胞神经网络(CNN)实现。最后,将这种方法用于图像滤波,获得了很好的实验结果。

基于有序细胞自动机的图像加密方案

结合Lafe给出的基于细胞自动机变换的压缩技巧,提出了一个新的基于有序细胞自动机(CA)的图像加密方案。新的方案既利用了基于细胞自动机的变换对二维图像具有良好压缩效果的特点,又用有序细胞自动机的加密技术弥补了Lafe方案中加密效果不理想的缺点,使得密钥空间至少达到2H×2512×233 554 432。模拟结果表明,该方案具有良好的细胞自动机雪崩效应的特性,即局部规则的微小改变将导致密文的大幅度变化,且具有易于实践、成本低等优点。由于有序细胞自动机具有平行结构简单、密钥量大和加密速度快的特点,所以这种加密技术非常适用于光学实现领域的应用。

基于二维CA和混沌系统的图像加密新算法

基于二维元胞自动机和Logistic混沌映射,提出了一种新的图像加密算法。该算法主要思想是采用Logistic映射设计一种非线性耦合结构来对明文像素矩阵进行置乱,然后在分析元胞自动机的混沌和密码学性质的基础上构造一个二维伪随机数矩阵来进行图像加密。仿真实验结果表明,该算法具有较大的密钥空间,对密钥具有极高的敏感性,密文具有良好的扩散和统计特性,可以有效地抵御穷举攻击、敏感性攻击以及统计攻击等。

基于耦合触发细胞自动机的图像加密算法

提出了一种基于一维触发细胞自动机的图像加密技术。根据图像文件类型的特点,在加密前对图像进行了简单的预处理,将每个像素点的信息分割成两部分;相应地,密钥也被分成两部分,从而将原始图像信息分成两部分并加密。本加密系统采用的是对称耦合式的触发细胞自动机结构,一方面,加密算法和解密算法可以共享该结构,从而降低了硬件的实现代价;另一方面,基于此结构,对加密后的信息进行了密钥共享和分存,确保只有在同时获得一对密文时才能正确解密。触发细胞自动机的反转规则由子密钥流和图像信息本身共同决定,而且在细胞状态迭代的过程中能自适应地进行调整。密钥空间,即反转规则表,随着细胞自动机邻居半径增大呈指数增长,所以可以根据不同的安全性要求,通过增加细胞自动机的邻居半径来实现。仿真实验证实了该算法的有效性,并得到了较好的加密效果。

基于多子带可逆细胞自动机的二值图像压缩算法

提出一种新颖的基于多子带可逆细胞自动机的二值图像压缩算法。该算法采用可逆细胞自动机可实现信号子带编码的思想,实现了一个四子带可逆细胞自动机,并用其将二值图像信号分解为一个低频子带和三个高频子带。然后用改进的跳白块算法对各子带分别进行压缩编码。实验结果表明,该算法计算复杂度低,且具有较高的压缩比。

基于扩展型二维CA的图像加密算法

根据数字图像的存储特点,提出一种基于扩展型二维元胞自动机的图像加密算法,将二维元胞自动机与图像加密技术结合,利用元胞自动机生成数值范围在0～255区间的二维伪随机数矩阵,截取与图像大小相等的伪随机数矩阵作为密码对图像像素进行加密,解密为加密的逆过程。实验结果表明,该算法能快速产生密码,加密形式简单,具有较好的抗攻击能力,适合对数据量大的数字图像进行加密。

基于元胞自动机的红外图像增强新方法

提出了利用元胞自动机进行红外图像增强的新方法.使用有限状态机分析了状态空间的计算模型和特征,状态转移函数采用了冯·诺伊曼邻域和一致的演化规则。在实拍的红外图像上进行增强实验,结果表明:基于元胞自动机的红外图像增强方法能够有效地提高红外图像整体对比度,同时突出红外图像中目标的细节信息,无论主观评估,还是客观评估,在视觉质量上均优于传统的直方图均衡法、反锐化掩膜法等。

多阈值优化交互式分割算法及其在医学图像中的应用

针对交互式图像分割方法对边界模糊的医学图像进行分割时通常需要用户标记较多的初始种子或进行二次交互的不足,提出了一种简化标记的多阈值优化交互式分割算法。该算法在GrowCut交互式算法基础上通过引入图像灰度直方图的多个阈值自动生成初始种子模板,并利用改进的细胞自动机迭代算法实现图像分割。算法简化了用户操作,提高了分割精度。应用该算法分别对临床100张肝脏图像和牙菌斑图像进行分割,结果显示了该算法的良好性能。