将QR码作为数据容器引入光学图像加密系统，可以移除光学系统在解密图像时产生的散斑噪声，使得解密图像无损恢复，是一种非常理想和实用的去除噪声的方法。但由于QR码的存储容量有限，只能存储一些字母和简短的句子或者一幅尺寸很小（32×32像素）的灰度图像，严重制约了该技术的进一步应用。为了将一幅更大的灰度图像存入到QR码中，提出一种基于算术编码的图像无损压缩方法。首先将灰度图像以文件的形式读取为二进制数据，然后转换成十进制数据并利用算术编码的方法压缩为二进制数据，最后再转换成十进制数据。实验结果表明，此方法具有较高的压缩效率，能够成功将一幅64×64像素的具有丰富灰度值的图像存入到一张31版QR码中进行加密和解密。
图像加密 QR码 算术编码 无损恢复 image encryption QR code arithmetic coding lossless restoration
在采用散斑自相关方法,对基于辅助参考物的赝热光透过散射介质成像过程进行数值模拟的基础上,讨论了当成像范围超出一个光学记忆效应时,重建目标的质量随之变差的情况。通过对处在不同子光学系统的目标物和参考物,不断改变其点扩散函数的相关度,来近似等效它们超出光学记忆效应范围的程度,得出能够容忍的相邻光学记忆效应范围最低的点扩散函数相关度,并分析了点扩散函数的相关度对重建目标像质量的影响。随着相邻光学子系统点扩散函数的相关度逐渐降低,成像效果也逐渐变差。当这一相关度值低于0.3839时,重构图像已无法用肉眼分辨。对于同一相关度的点扩散函数,其空间分布函数并不影响成像效果的变化。同时,在相邻散斑相互叠加形成叠加散斑的过程中,叠加面积与模拟成像效果呈正比关系,即随着散斑叠加面积的减少,成像效果逐渐变差。
散射介质 光学记忆效应 自相关 点扩散函数 图像恢复 the scattering media optical memory effect autocorrelation point spread function image restoration
四川大学电子信息学院光电系, 四川 成都 610064
提出了一种利用空间光调制器实现基于相位多样性的散斑成像方法,通过调制空间光调制器(SLM)改变成像系统的孔径函数,记录每次改变时相应的散斑图和孔径函数的变化,然后对记录的多帧结果采用最大似然估计法和拟牛顿算法重建隐藏目标图像。数值模拟结果表明,采用空间光调制器改变非相关成像系统孔径函数的方法,相比以往改变相机位置的方法,能够改善相机位置移动所带来的成像质量下降问题。
相位多样性 多帧散斑成像 拟牛顿算法 最大似然估计 phase diversity multiframe speckle imaging quasi newton algorithm maximum likelihood estimation
在双随机相位并行加密系统中, 多个图像之间的串扰噪声是获得高质量解密图像的主要挑战之一。为了解决传统双随机相位多图像并行加密系统的串扰噪声问题, 将快速响应码(QR码)作为数据容器, 提出了一种利用双随机相位并行加密系统进行多图像加密的无噪声图像恢复方案。仿真结果证明, 此方案可以有效地消除该系统多图像加密的串扰噪声问题。该方法具有获得无噪声解密图像, 抗噪声攻击鲁棒性好等优点。从实际的智能手机收集到的结果验证了方案的可行性。
QR码 双随机相位并行加密 串扰噪声 多图像加密 无噪声恢复 QR code double random phase parallel encryption cross-talk noise multiple-image encryption noise-free recovery
