基于MSB二维标记的加密图像可逆数据隐藏

针对基于标记编码的加密图像可逆数据隐藏存在图像冗余未充分利用和信息泄露问题,提出一种基于MSB(Most Significant Bit)二维标记的加密图像可逆数据隐藏(Reversible Data Hiding in Encrypted Image,RDH-EI)算法.为提高算法的嵌入容量,在二维标记图生成阶段,根据原始与预测像素值构造出差异序列,生成MSB二维标记(l1,l2).第一维l1和第二维l2分别记录原始与预测像素值初始连续相同MSBs位数和后继连续相反MSBs(Subsequent Consecutive Opposite MSBs,SCO-MSBs)位数.SCO-MSBs的使用提高像素冗余的利用率,结合范式哈夫曼编码实现嵌入容量的提升.为提高算法的安全性,在伪标记图与加密图像构造阶段,将二维标记图生成的编码流与保存所有辅助信息的额外数据流进行有效信息合并生成原始流后加密,同时在构造加密图像过程中生成用于标识可嵌入位置的伪标记图.原始流加密能有效防止图像信息泄露,伪标记图则用于确定嵌入的预留空间位置.实验结果表明,与现有同类算法相比,本文算法能防止标记图泄露并抵抗唯密文攻击,嵌入容量提高0.208 bpp以上,且算法实现完全可逆的同时,运行时间将近现有算法的1/4.

基于子样本集构建的DCGANs训练方法

深度卷积生成式对抗网络(Deep convolutional generative adversarial networks,DCGANs)是一种改进的生成式对抗网络,尽管生成图像效果比传统GANs有较大提升,但在训练方法上依然存在改进的空间.本文提出了一种基于训练图像子样本集构建的DCGANs训练方法.推导给出了DCGANs的生成样本、子样本与总体样本的统计分布关系,结果表明子样本集分布越趋近于总体样本集,则生成样本集也越接近总体样本集.设计了基于样本一阶颜色矩和清晰度的特征空间的子样本集构建方法,通过改进的按概率抽样方法使得构建的子样本集之间近似独立同分布并且趋近于总体样本集分布.为验证本文方法效果,利用卡通人脸图像和Cifar10图像集,对比分析本文构建子样本集与随机选取样本的DCGANs训练方法以及其他训练策略实验结果.结果表明,在Batchsize约为2000的条件下,测试误差、KL距离、起始分数指标有所提高,从而得到更好的生成图像.

基于样本特征解码约束的GANs

生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)是一种有效模拟训练数据分布的生成方法,其训练的常见问题之一是优化Jensen-Shannon(JS)散度时可能产生梯度消失问题.针对该问题,提出了一种解码约束条件下的GANs,以尽量避免JS散度近似为常数而引发梯度消失现象,从而提高生成图像的质量.首先利用U-Net结构的自动编码机(Auto-encoder,AE)学习出与用于激发生成器的随机噪声同维度的训练样本网络中间层特征.然后在每次对抗训练前使用设计的解码约束条件训练解码器.其中,解码器与生成器结构相同,权重共享.为证明模型的可行性,推导给出了引入解码约束条件有利于JS散度不为常数的结论以及解码损失函数的类型选择依据.为验证模型的性能,利用Celeba和Cifar10数据集,对比分析了其他6种模型的生成效果.通过实验对比Inception score(IS)、弗雷歇距离和清晰度等指标发现,基于样本特征解码约束的GANs能有效提高图像生成质量,综合性能接近自注意力生成式对抗网络.

基于多任务对抗和抗噪对抗学习的人脸超分辨率算法

高倍率单幅人脸图像超分辨率重建是一项具有实用价值但困难的任务。在人脸超分辨率任务中,端到端网络超分辨率图像较模糊,图像真实性和人眼视觉效果较差。针对上述问题,文中提出基于多任务对抗和抗噪对抗学习的人脸超分辨率算法。算法分为端到端网络学习阶段和网络参数微调阶段。为了提高端到端学习效果,设计深度多任务拉普拉斯金字塔网络,并结合多任务对抗学习。主任务为端到端学习,子任务为优化对抗学习惩罚项函数。为了改进通过对抗学习并微调主任务网络参数后的效果,在对抗学习的判别器优化过程中,融入抗噪对抗学习。实验表明,文中算法能使人脸超分辨率图像更具有图像真实性,更符合人眼视觉习惯。