TAILIEUCHUNG - Thuật toán mã hoá ảnh dựa trên đồng bộ thích nghi hai hệ hỗn loạn khác nhau

Bài báo giải quyết bài toán đồng bộ thích nghi trạng thái giữa hệ hỗn loạn Chen và mạng nơron tế bào CNN (Cellular Neural Network) với nhiều tham số bất định. Kết quả về điều khiển đồng bộ thích nghi được chứng minh chặt chẽ dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov. Sau đó kết quả này được sử dụng để xây dựng thuật toán mã hoá ảnh số. Hiệu quả của thuật toán mã hoá ảnh đề xuất được phân tích trên cơ sở một số độ đo phổ biến. Các ví dụ mô phỏng được thực hiện trên môi trường Matlab. | Đàm Thanh Phương và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 106(06): 111 - 117 THUẬT TOÁN MÃ HOÁ ẢNH DỰA TRÊN ĐỒNG BỘ THÍCH NGHI HAI HỆ HỖN LOẠN KHÁC NHAU Đàm Thanh Phương*, Ngô Mạnh Tưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Bài báo giải quyết bài toán đồng bộ thích nghi trạng thái giữa hệ hỗn loạn Chen và mạng nơron tế bào CNN (Cellular Neural Network) với nhiều tham số bất định. Kết quả về điều khiển đồng bộ thích nghi được chứng minh chặt chẽ dựa trên lý thuyết ổn định Lyapunov. Sau đó kết quả này được sử dụng để xây dựng thuật toán mã hoá ảnh số. Hiệu quả của thuật toán mã hoá ảnh đề xuất được phân tích trên cơ sở một số độ đo phổ biến. Các ví dụ mô phỏng được thực hiện trên môi trường Matlab. Từ khoá: Hệ hỗn loạn, mạng nơron tế bào, đồng bộ hỗn loạn, điều khiển thích nghi, mã hoá ảnh. GIỚI THIỆU * Sau khi Pecora và Carroll đề xuất khái niệm đồng bộ driver – response [1] để điều khiển đồng bộ giữa hai hệ hỗn loạn, đã có rất nhiều các phương pháp tiếp cận đồng bộ hóa hỗn loạn được phát triển như đồng bộ phản hồi tuyến tính và phi tuyến, điều khiển xung, đồng bộ thích nghi [2-6].. Những kết quả này chủ yếu được áp dụng để đồng bộ hóa giữa hai hệ hỗn loạn có cùng cấu trúc. Tuy nhiên, trong thực tế hệ driver và response thường không có cấu trúc giống nhau do các hạn chế vật lý. Hơn nữa, để tăng cường an ninh trong truyền thông khi áp dụng hỗn loạn trong bảo mật, một phần hoặc tất cả các tham số của hệ driver là bất định. Vì vậy vấn đề đồng bộ driver - response hai hệ hỗn loạn có cấu trúc khác nhau và có các tham số bất định đang rất được quan tâm [7-12]. Đóng góp vào việc giải quyết vấn đề trên, bài báo này đưa ra phương pháp sử dụng thuật điều khiển thích nghi để đồng bộ giữa hệ hỗn loạn Chen với nhiều tham số bất định và hệ hỗn loạn CNN. Sau đó xây dựng thuật toán mã hoá ảnh số dựa trên kết quả đồng bộ. Cấu trúc của bài báo gồm 5 phần như sau: Sau phần giới thiệu; Phần 2 trình bày vắn tắt về hệ hỗn loạn Chen và khảo sát .

• Toán học
• Thuật toán mã hoá ảnh
• Mã hoá ảnh
• Đồng bộ thích nghi hai hệ hỗn loạn khác nhau
• ồng bộ thích nghi
• Mạng nơ rơn
• Mạng nơron tế bào CNN
• Tạp chí Khoa học
• Mô hình mạng Nơron tế bào CNN
• Ứng dụng trong ảnh xử lý ảnh
• Xử lý ảnh dùng PDE
• Máy tính CNN kiến trúc và thuận toán
• Máy tính CNN kiến trúc
• Công nghệ mạng nơron tế bào CNN
• Kiến trúc mạch
• Phương trình khuếch tán phức tuyến tính
• Xử lý ảnh
• Xử lý ảnh y tế
• Hệ thống xử lý ảnh nhanh
• Nghiên cứu hệ thống xử lý ảnh nhanh
• Công nghệ mạng nơron
• Công nghệ mạng nơron phi tuyến tế bào
• Mạng nơron phi tuyến tế bào
• Công nghệ xử lý ảnh nhanh CNN
• Mạng noron tế bào CNN
• phần mềm phát triển Bi I
• ứng dụng của CNN
• xử lý ảnh vân tay
• công nghệ xừ lý ành
• công nghệ thông tin
• Bảo mật truyền thông
• Đồng bộ thích nghi mạng CNN
• Mạng nơron tế bào
• Hệ hỗn loạn
• Đồng bộ thích nghi
• Xử lý ảnh trong công nghiệp
• Bài toán xử lý ảnh thời gian thực