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基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法

刘水强 陈继业 朱鸿鹏

刘水强, 陈继业, 朱鸿鹏. 基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 652-655.
引用本文: 刘水强, 陈继业, 朱鸿鹏. 基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 652-655.
LIU Shuiqiang, CHEN Jiye, ZHU Hongpeng. Information Disguising for Digital Elevation Model Data via Empirical Mode Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 652-655.
Citation: LIU Shuiqiang, CHEN Jiye, ZHU Hongpeng. Information Disguising for Digital Elevation Model Data via Empirical Mode Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 652-655.

基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法

基金项目: 湖南省科技计划资助项目(06CK3047),湖南省教育厅重点资助项目(06A066),湖南省教育厅科研项目(06C753)
详细信息
    作者简介:

    刘水强,教授,主要从事数字图像处理研究。

  • 中图分类号: P237.3;P231.5

Information Disguising for Digital Elevation Model Data via Empirical Mode Decomposition

Funds: 湖南省科技计划资助项目(06CK3047),湖南省教育厅重点资助项目(06A066),湖南省教育厅科研项目(06C753)
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-03-28
  • 修回日期:  2008-03-28
  • 刊出日期:  2008-06-05

基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法

    基金项目:  湖南省科技计划资助项目(06CK3047),湖南省教育厅重点资助项目(06A066),湖南省教育厅科研项目(06C753)
    作者简介:

    刘水强,教授,主要从事数字图像处理研究。

  • 中图分类号: P237.3;P231.5

摘要: 提出了一种基于经验模态分解(EMD)的数字高程模型数据伪装技术。首先利用SHA-256单向Hash函数产生由种子控制的伪随机序列,扩充序列后再用经验模态分解生成用于伪装的DEM数据,伪装后的DEM数据具有较高的视觉欺骗性。针对DEM数据提出了直方图的概念,通过修改直方图,在伪装的DEM数据中可逆地嵌入水印。本文方法可在提取水印后完全恢复伪装DEM数据,以及使用种子可完全还原秘密DEM数据,算法安全性高。

English Abstract

刘水强, 陈继业, 朱鸿鹏. 基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 652-655.
引用本文: 刘水强, 陈继业, 朱鸿鹏. 基于经验模式分解的数字高程模型数据伪装方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(6): 652-655.
LIU Shuiqiang, CHEN Jiye, ZHU Hongpeng. Information Disguising for Digital Elevation Model Data via Empirical Mode Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 652-655.
Citation: LIU Shuiqiang, CHEN Jiye, ZHU Hongpeng. Information Disguising for Digital Elevation Model Data via Empirical Mode Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(6): 652-655.

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