针对已有方法不能很好地检测显著目标边界以及完整区域问题,提出一种基于超像素分割的图像显著性检测方法。首先,对原图像进行双边滤波降低局部颜色差异,使图像更加平滑、均匀,同时能够保留显著目标的边缘信息。然后通过计算局部窗口内像素的差异来实现显著目标边界的初步检测;滤波后的图像通过超像素分割将具有相同或相近颜色特征的像素划分到一个超像素区块内,在此基础上,综合考虑超像素区块的局部对比度与全局对比度以及空间分布关系来计算每个区块的显著值。最后,融合上述两部分的结果并通过引导滤波来对检测结果进行优化处理。在MSRA-1000公开数据集上与其他7种方法进行对比实验,所提方法的平均准确率为81.57%,平均召回率为77.13%,综合指标F-measure值为80.50%。实验结果表明,提出的方法能够很好地检测出显著目标边界与内部信息,均匀突出了显著区域,证明了所提方法的有效性和鲁棒性。

隐私资源的保护是多域间互操作以及P2P等技术实施的关键性安全问题。已有的解决方案虽然解决部分问题,但仍然存在着隐私信息泄露的可能,并没有很好地保证隐私资源的机密性,或者会泄露其他的隐私信息。分析了隐私资源保护的安全目标,提出了一种基于标识的保护方案。该方案不仅满足了安全目标,而且一次通信就能完成隐私资源的交换。最后,该方案被证明具有IND-CCA2语义安全性。

签密方案可以在一个逻辑步骤内同时实现签名和加密，可以用于设计紧凑的安全协议。分析了Wang的组可验证签密方案，指出其存在冗余数据和计算，对其进行改进设计出了新的组可验证签密方案。基于新签密方案，提出一种一对多的秘密传输协议。新方案通过3个步骤保证消息的完整性和内容的正确性，具有保密性、公平性与非否认性；同时新方案具有更低的计算量和通信量。