一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111818341A(43)申请公布日2020.10.23(21)申请号202010645326.5(22)申请日2020.07.06(71)申请人哈尔滨工业大学（威海）地址264209山东省威海市文化西路2号(72)发明人佟晓筠刘金龙张淼(51)Int.Cl.H04N19/48(2014.01)H04N19/63(2014.01)G06F7/78(2006.01)G06F17/14(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图1页(54)发明名称一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法(57)摘要本发明公开了一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法，属于信息安全技术领域。针对压缩感知在进行图像加密时因保留图像的统计信息而存在安全风险这一问题，本发明提出了一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法。首先原始图像被进行稀疏表示然后进行压缩感知策略，接着再用移位、异或等操作对压缩感知得到的测量值进行加密，得到最终的密文。经过实验验证分析，本发明的图像压缩和加密性能都比较优秀，本方法在保证图像加密安全性的同时进行了图像压缩，尽可能的减小了计算开销和存储开销，本发明可以广泛应用于资源受限的环境中。CN111818341ACN111818341A权利要求书1/1页1.一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法，依次包括以下步骤：步骤1、对于大小为N×N的原始图像X，利用离散小波变换对其进行稀疏化，得到相同大小的稀疏系数矩阵D；步骤2、设置一个阀值Ts,对于D中元素值小于Ts的设置为0，得到D1；步骤3、为了均匀矩阵各行的稀疏度，我们对稀疏系数矩阵D1进行之子置乱，得到置乱后的稀疏系数阵D2；步骤4、用构建的测量矩阵Φ对稀疏系数阵D2进行压缩测量，得到压缩后的密文图像Y；Y＝Φ’X(1)步骤5、根据公式(2)获得F1；步骤6、根据公式(3)对Fi-1进行循环左移，得到Pi；Pi＝Fi-1＜＜＜mod(si,8)(3)步骤7、根据公式(4)得到Fi；步骤8、得到最终的密文F,其中i＝2,…,M×N。2CN111818341A说明书1/5页一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法技术领域[0001]本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法。背景技术[0002]随着信息技术的快速发展，人们的通讯方式发生极大改变，人们对图像等多媒体信息的传输需要大大增加。为防止通信过程中重要信息的泄露，需要对图像数据进行加密。此外，在某些情况下，因带宽和存储空间限制，对图像进行压缩十分重要。[0003]传统的图像加密技术只能实现图像的加密，压缩感知作为一种新颖的信号采样理论，可以同时实现图像的压缩和加密。因此，压缩感知开始被人们应用于图像压缩加密方案,其中进行采样的测量矩阵被用来作为接收端恢复图像的密钥。因为混沌具有伪随机性，混沌方程被用来构建具有确定结构的测量矩阵。由于压缩感知可以快速对图像进行压缩加密，而混沌方程不仅能构建高性能的确定性测量矩阵具有加密的安全性，所以许多研究将压缩感知技术和混沌方程结合来构建图像压缩加密方案[1-3]。利用压缩感知进行图像加密，虽然实现了图像压缩与加密，但是加密后的图像直方图分布不均匀，保留了部分统计信息，难以抵抗统计攻击。因而，许多研究开始将其它加密技术结合到压缩感知中，来进一步提高图像加密的可靠性[4-6]。周[7]提出了一种基于超混沌系统和二维压缩感知的图像压缩加密方案，并且对压缩感知加密后的图像进行了循环移位，提高了算法的加密性能，但是图像压缩后重建的质量不理想。R.Ponuma等人[8]用一维混沌构建压缩感知测量矩阵，对图像压缩感知测量后生成的测量值又进行置乱，获得了理想的加密性能和重构质量。[0004]目前，利用压缩感知用来进行图像压缩加密还主要存在许多问题。一方面，压缩加密后的图像重构质量不够理想。另一方面，压缩感知加密是线性映射过程，会保留图像的一部分统计和位置特征，所以还需要结合其它加密才能保证加密安全性。[0005]本发明在前人研究的基础上，提出了一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法，使得加密算法在保证安全性的同时减轻计算和存储的负担。发明内容[0006]本发明目的在于针对现有图像压缩加密方法的不足，提出了一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法，使得加密算法在保证安全性的同时进行图像压缩来减轻计算和存储的负担，其应用领域及其广泛。[0007]其中，本发明要求保护的为一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法，包括其集体算法内容及具体实施方式。[0008]本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种基于压缩感知和非线性扩散的图像压缩加密方法。