针对区块链的电网云服务器数据存在数据共享困难和隐私泄露风险，提出一种基于双联盟链的智能电网数据共享模型（DSDCB）。首先，基于星际文件系统（IPFS）在链下存储电力大数据，在链上存储IPFS文件指纹，并使用多重签名公证人将电力数据共享给其他联盟链；然后，在保证隐私不被泄露的情况下，使用代理重加密结合安全多方计算来进行单节点或多节点安全数据共享；最后，利用全同态加密算法在无需解密电力数据的情况下对密文数据进行合理整合。DSDCB的单节点跨链数据共享模型能抵抗51%攻击、女巫攻击、重放攻击和中间人攻击。经证明当恶意参与方少于 k个、诚实参与方超过1个时，DSDCB的安全多方跨链数据共享模型能保证数据的安全性与隐私性。仿真对比表明，DSDCB的计算成本低于代理广播再加密（PBRE）和用于安全云存储的加密数据共享方案（CPBRE-DS），比一轮通信可验证全同态秘密共享（FHNVSS）方案更具有可行性。

针对雾霾天气条件下单幅图像降质以及现有去雾方法时间复杂度高的问题,以环境光物理模型为基础,引出快速视觉优化去雾算法.首先对单幅图像阈值分割找到天空区域,并结合二叉树模型定位精确的天空光矢量,进而采用改进的约束最小二乘法滤波细化粗略透射比率,保证其边缘细节较完整且受噪声影响小,最后利用环境光物理模型实现无雾图像的还原,并采用平均梯度、信息熵和视觉保真度等指标对图像进行评价.实验结果表明,所提算法与基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法、基于独立分量的复原方法、快速可视化复原方法和暗原色先验复原方法对比,指标值较好且实时性强.