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🔥 内容介绍
在当今信息化时代，多媒体技术飞速发展，图像作为重要的信息载体，其安全问题日益受到重视。图像的价值与其所承载的信息息息相关，因此，开发和改进图像加密技术以确保图像安全至关重要。近年来，压缩感知（Compressive Sensing，CS）技术作为一种新兴的采样重建技术，因其能够同时完成采样和压缩，并已在之前的研究中展现出高性能优势，而被广泛应用于图像加密领域，与其他加密方法相结合，显著增强了图像安全性。基于压缩感知的加密技术具有计算安全性和鲁棒性强等优点，其固有的多维投影扰动特性使得隐私泄露变得异常困难。然而，现有的基于压缩感知的加密算法普遍存在密钥规模过大、密钥管理困难以及压缩和加密过程无法同时进行等问题。传统的方案将整个测量矩阵作为密钥，导致密钥尺寸巨大，难以存储和分发，也难以记忆。此外，以往的方案往往无法高效地同时完成压缩和加密操作，降低了整体效率。
为了克服这些挑战，本文将探讨一种新型的混合压缩加密技术。该技术巧妙地利用循环矩阵控制测量矩阵，并通过分块处理和像素置乱等策略，有效地解决了密钥规模过大以及压缩加密效率低下的问题。具体而言，该技术首先将原始图像分成四个大小相等的子块，分别进行压缩和加密。在此过程中，测量矩阵作为密钥的一部分，以循环矩阵的形式生成，有效地降低了密钥的存储和管理成本。循环矩阵具有结构简洁、计算效率高的优点，其生成仅需少量参数即可确定整个矩阵，从而大大减少了密钥的长度。每个子块的压缩和加密过程均依赖于与其对应的部分密钥进行运算，保证了安全性。
完成四个子块的压缩和加密后，该技术进一步采用随机像素交换技术进行置乱操作。四个已加密压缩的子块将通过与随机矩阵相乘进行像素位置的随机打乱，进一步增强了图像的安全性。随机矩阵作为另一部分密钥，其随机性保证了置乱过程的不可预测性，使得攻击者难以通过分析像素位置关系来推断原始图像信息。这种分块处理和像素置乱的结合，不仅提高了加密算法的抗攻击能力，也增加了破译的难度。
与传统的基于压缩感知的图像加密技术相比，该混合技术具有以下几个显著优势：
密钥规模小: 使用循环矩阵作为测量矩阵，显著减少了密钥的长度，简化了密钥管理，降低了密钥分发和存储的难度。
效率高: 分块处理提高了并行处理能力，同时完成压缩和加密，提高了算法的整体效率。
安全性高: 循环矩阵和随机像素置乱的结合，增强了算法的抗攻击能力，使得攻击者难以通过已知明文攻击或选择密文攻击等手段破译加密图像。
鲁棒性强: 基于压缩感知的特性，该算法对图像的少量噪声和失真具有较强的鲁棒性，保证了加密图像在传输和存储过程中的安全性。
总而言之，这种基于压缩感知的混合图像加密技术通过巧妙地设计测量矩阵，结合分块处理和像素置乱策略，有效地解决了现有基于压缩感知的图像加密算法中密钥规模过大、效率低下等问题，在保证高安全性的同时，提高了算法的实用性和效率。未来的研究可以进一步探索更有效的密钥生成方法、更复杂的置乱算法以及更广泛的应用场景，以进一步提升该技术的性能和安全性，为图像安全领域提供更可靠的保障。该技术的改进和完善，将对数字化时代的信息安全建设起到重要的推动作用。
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
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