一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法

提出了一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法.该方法先用代价函数最小化法对退化的图像作预处理,之后,利用模糊熵作进一步的处理.实验结果表明:新方法和一般的阈值分割方法相比,不但分割图像的错分率较小,而且图像的视觉效果也有较大的改善.     

广义直觉模糊指标的构造及其应用

针对现有广义直觉模糊指标的构造并未利用直觉模糊集广义补算子的不足,本文首先利用直觉模糊广义补算子给出了一种新的广义直觉模糊指标的构造法,其次对广义直觉模糊指标所具有的性质进行了严格证明,最后将其用于图像阈值化分割并给出其直觉模糊广义补算子参数的选取方法.实验结果表明,本文所提出的广义直觉模糊指标构造法是有效的,对于光照不均匀图像能获得满意的分割效果.     

一种改进的高性能Lorenz系统构造及其应用

Lorenz系统是一种最具有代表性、典型性的混沌模型之一, 一直被众多学者深入研究和广泛应用.为了获取结构和动力学行为更为复杂的混沌吸引子, 不断改善Lorenz系统已成为混沌动力系统研究中的重要课题之一. 为此, 本文提出了一个具有复杂系统动力学行为的改进的Lorenz系统, 并将其用于图像信息安全保护. 在现有各种改进的Lorenz系统的基础上, 首先通过增加Lorenz系统的控制参数和改变非线性项相结合的方法构造出一种新的Lorenz 混沌系统; 其次采用微分动力系统方法深入研究该系统并获得与Lorenz系统、Bao系统、Tee系统和Y系统等具有相似的耗散性、对称性、稳定性, 以及更加复杂的混沌特性和动力学行为, 同时分析该系统所产生随机序列具有良好的相关性和复杂性; 最后将其所产生的离散伪随机序列用于图像置乱和扩散加密, 通过对图像加密结果的相邻像素相关性分析、灰度空间相关特性不确定性分析、抗差分攻击以及密钥敏感性测试, 表明本文所构造的改进的Lorenz系统应用于图像加密能获得相对较高的安全性.     

基于样本最大分类信息的聚类有效性函数

根据每一样本的最大分类信息，对Bezdek定义的划分系数进行修改，提出了一个新的聚类有效性函数，讨论了该函数的若干性质。实验结果表明在某些情形该函数的判决效果优于划分系数。     

基于万有引力定律的数据分类效果评价

针对模糊C-均值聚类算法对初始化分类参数的选择比较敏感而导致分类结果差异性较大的不足，提出基于万有引力定律的分类效果好坏的评价准则。实验结果表明。本文定义的分类效果评价准则是可行的。     

Neural-mechanism-driven image block encryption algorithm incorporating a hyperchaotic system and cloud model

An image encryption algorithm is proposed in this paper based on a new four-dimensional hyperchaotic system, a neural mechanism, a Galois field and an improved Feistel block structure, which improves the efficiency and enhances the security of the encryption algorithm. Firstly, a four-dimensional hyperchaotic system with a large key space and chaotic dynamics performance is proposed and combined with a cloud model, in which a more complex and random sequence is constructed as the key stream, and the problem of chaotic periodicity is solved. Then, the key stream is combined with the neural mechanism, Galois field and improved Feistel block structure to scramble and diffuse the image encryption. Finally, the experimental results and security analysis show that the encryption algorithm has a good encryption effect and high encryption efficiency, is secure, and can meet the requirements of practical applications.     

离散Arnold变换改进及其在图像置乱加密中的应用

为了改善传统二维Arnold变换用于图像置乱加密的效果,提出了离散Arnold变换的改进方法,并将其用于图像置乱加密测试研究.该方法利用现有离散标准映射的构造思想,将传统离散二维Arnold变换表达式中第一个变换表达式所对应变换结果非线性融入第二个变换表达式,实现经典离散二维Arnold变换的非线性去拟仿射化修改,以便快速改善图像置乱加密效果.数学证明改进方法不再保持现有离散二维Arnold变换所具有的拟仿射不变性,但是改进变换仍是一种具有周期性的可逆映射,将其用于图像置乱加密时,利用其周期性或逆变换能恢复置乱前原图像.大量实验结果表明,本文所建议的改进方法是有效的,相比现有的离散Arnold变换更具有实用价值意义.     

参数型指数模糊熵的构造

提出了参数型指数模糊熵公式.本文首先将Pal提出的指数模糊熵公式进行修改并得到了参数型指数模糊熵公式,其次对其合理性进行了证明,最后探讨了参数型指数模糊熵公式所具有的性质.     

用于聚类有效性判定的包含度公式

对基于模糊集合定义的若干包含度公式在聚类有效性方面的性质进行讨论 ,并对分类性能进行实验 ,筛选出两个有应用价值的包含度公式。