基于光学反问题的图像加密算法破解研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    10974039
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    31.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A2210.与光学有关的交叉领域
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

光学图像加密是光学信息和数字信号处理领域中的一个热点课题,近十几年来该研究方向取得了众多成果,其中分数傅立叶变换在光学图像加密技术中具有重要的应用价值。研究者的兴趣大多集中在发展加密算法上,而在破解加密图像方面研究得比较少。本课题研究主要目的在于从光学反问题的视角探索图像加密算法的破解。我们从盲解卷积算法、位相恢复算法、蒙特卡罗算法以及暴力破解等方度出发,通过部分线索结合一定的算法来解密被加密的图像信息。针对现有的一些图像加密算法,我们将研究相应的破解算法。通过该研究工作我们也试图给出一个定量衡量图像加密算法安全性的方法。该课题的顺利完成对于促进信息安全技术、光学信息处理及数字信号处理等领域的研究和应用具有重要理论意义和广泛的应用价值。

结项摘要

本项目进展顺利,基本上按任务书中内容展开相关研究,项目的研究要点包括:(1)基于相位恢复算法提出了若干新型的图像加密/解密和图像水印方法:我们围绕相位恢复算法这一典型的光学反问题求解方式,结合多种数学变换,例如分数傅立叶变换、Gyrator变换以及Arnold变换等,提出了一些实现光学图像加密的方法:如基于Gyrator变换域的迭代随机相位编码加密;基于Arnold变换和Gyrator变换的图像加密技术;基于分数傅里叶变换以及随机位相编码的水印技术;基于Gyrator变换域位相恢复算法的水印技术;基于Michelson干涉的光学类流密码的图像加密系统;迭代双随机相位编码算法的已知明文攻击方案等。(2)提出了多种双图像和多图像加密方案:我们在本项目中提出了多种实现双图像和多图像加密的方案,例如:基于Gyrator变换和仿射变换的双图像加密算法;基于Arnold变换和离散分数角度变换的双图像加密;基于联合分数傅里叶变换和gyrator变换的双图像分存加密算法;基于gyrator变换域迭代二值编码的双图像加密算法; 基于频移技术的光学多图像加密算法以及基于gyrator变换域像素交换和随机相位编码的双图像加密方案等等。(3)提出了多种彩色图像加密算法:本项目根据彩色图像的特点,结合色彩空间特性提出了几种新型的彩色图像加密方案,包括:基于颜色矢量旋转操作的图像加密算法;基于IHS空间上的Arnold变换和离散分数随机变换的彩色图像加密算法;基于离散余弦变换和颜色混合操作的彩色图像加密算法以及多频谱及全色图像融合技术等等。(4)提出了多种基于图像旋转置乱以及局域操作的图像加密方法:我们尝试从新的角度解决图像加密的问题,例如基于图像的局域操作、旋转、置乱等处理方式进行图像的加密。本项目中我们提出了几种加密方案,包括:基于gyrator变换域旋转方形子图像的图像隐藏方案;基于Baker映射和一维分数傅里叶变换的图像加密算法;基于分数傅里叶变换和像素置乱操作的图像加密算法;基于分数傅里叶变换域随机旋转操作的图像加密算法以及基于gyrator变换域随机局域相位编码的图像加密算法。. 项目期间,共发表学术论文35篇,全部被SCI收录,完成了任务书预定成果指标。

项目成果

期刊论文数量(35)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Rotary dynamics of solitons in radially periodic optical lattices
径向周期光学晶格中孤子的旋转动力学
  • DOI:
    10.3788/col20100808.0791
  • 发表时间:
    2010-08
  • 期刊:
    Chinese Optics Letters
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Zhou, Keya;Guo, Zhongyi;Liu, Shutian
  • 通讯作者:
    Liu, Shutian
Novel image fusion method based on discrete fractional random transform
基于离散分数随机变换的图像融合新方法
  • DOI:
    10.3788/col20100807.0656
  • 发表时间:
    2010-07
  • 期刊:
    Chinese Optics Letters
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Guo, Qing;Liu, Shutian
  • 通讯作者:
    Liu, Shutian
Image encryption by encoding with a nonuniform optical beam in gyrator transform domains
通过在回转器变换域中使用非均匀光束进行编码来进行图像加密
  • DOI:
    10.1364/ao.49.005632
  • 发表时间:
    2010-10-10
  • 期刊:
    APPLIED OPTICS
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Liu, Zhengjun;Xu, Lie;Liu, Shutian
  • 通讯作者:
    Liu, Shutian
Double image encryption by using iterative random binary encoding in gyrator domains
在回转器域中使用迭代随机二进制编码进行双重图像加密
  • DOI:
    10.1364/oe.18.012033
  • 发表时间:
    2010-05-24
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Liu, Zhengjun;Guo, Qing;Liu, Shutian
  • 通讯作者:
    Liu, Shutian
Sudden birth of entanglement between two atoms successively passing a thermal cavity
连续通过热腔的两个原子之间突然产生纠缠
  • DOI:
    10.1016/j.optcom.2010.09.043
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Optics Communications
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Liao, Qinghong;Fang, Guangyu;Ahmad, Muhammad Ashfaq;Liu, Shutian
  • 通讯作者:
    Liu, Shutian

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负折射率材料对Casimir效应的影响
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  • 作者:
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    羊亚平
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    物理学报
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  • 作者:
    曾然;刘树田;羊亚平
  • 通讯作者:
    羊亚平
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    量子光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    廖庆洪;刘欣;刘树田
  • 通讯作者:
    刘树田

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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