一种新型光栅图基于视觉密码交换计划

文摘

栅格地图是一个一直在离散的图像空间和亮度,它是地理空间数据的重要载体。随着因特网的迅速发展和大数据技术,保护隐私的栅格地图已经成为一个紧迫的任务。为了解决这些问题,我们提出一个新颖的可视密码方案扩展到安全地储存栅格地图到其他两个有意义的半色调映射。该方案避免了随机股票的可视密码方案的脆弱,很难管理。我们首先将半色调和颜色分解方法应用于变换颜色的秘密映射到半色调图像。之后,我们的秘密编码块的块映射到避免像素扩张。最后,通过优化选择加密块,我们实现一个高质量的秘密复苏从生成的多个大小相同的股票。使用的技术是使用一种通用的交换和安全光栅地图。实验结果表明,与以前的工作相比,该方案极大地提高了恢复栅格地图的性能。

1。介绍

栅格地图是一个图像生成从现有地形图纸或电影。它扮演着一个重要的角色在地理数据、GIS(地理信息系统),和机器人导航领域。过去的十年见证了地图服务在许多领域的快速发展。作为国家基础设施建设不可或缺的载体和地理信息科学,栅格地图已经成为战略资源在国民经济和国防建设。随着因特网的迅速发展和大数据,现在它更方便获取、复制和传播栅格地图。然而,这个过程会增加数据泄漏的风险和产生显著的栅格地图的安全问题。栅格地图的应用程序已经遭受泄漏,盗版和侵权1]。

很多工作最近报道,在这些领域的栅格地图保护包括(我)数据加密2),(2)数字水印(3,4),和(3)视觉密码(VC) [5,6]。当数据是加密的,栅格地图和正常文本转换成密文。这种方法可以保护光栅与策划加密地图。然而,一旦披露加密密钥,非法用户可以妥协和获取加密的信息。数字水印嵌入版权信息栅格地图。即使一个地图是虐待,栅格地图的版权信息可以由数字水印标识。的扩张与传统密码学信息安全带来了新的挑战,这就需要很多努力来存储,管理和分发密钥或水印。

VC是加密图像秘密共享方案为两个或两个以上的幻灯片。VC的优点在于,人类视觉系统(HVS)恢复共享密钥可以通过叠加多个共享图片。因此,用户可以打印股票在透明度和重建一个秘密地图即使没有使用任何数字设备。

噪音VC的股票会导致怀疑背后隐藏的东西。隐藏秘密信息的存在和增加安全、扩展视觉密码学方案(EVCS) [7)生成有意义的图像股票而不是随机的像素。然而,不少EVCS防止它广泛应用的问题。

传统EVCS遭受同样的问题(我)像素膨胀和(2)对比下降风投。的扩大风投公司将一个像素映射到一块米亚像素。的对比是黑色像素的相对差异从一个秘密生成白色像素。EVCS不能完全恢复原始图像像素的秘密。这些缺点会导致失真的共享图片,可移植性差,浪费存储空间。

为了解决上面列出的所有缺点,我们提出一种新颖的扩展视觉秘密共享方案叫F-EVCS(适者EVC计划)。该方案避免了脆弱性的随机和截然不同的股票的大部分视觉密码学方案使用。它保留了传统视觉密码体制的优势,包括打印的幻灯片和computation-free解密。我们的主要想法是加密一块像素作为一个单一的单位,而不是逐个像素,这样我们可以避免像素扩张。通过优化选择加密块,该方案达到一个高质量的秘密恢复从生成的多个大小相同的股票。

剩下的纸是组织如下。节2,我们首先简要回顾现有EVCS。在那之后,我们建议我们的方法3。部分4将实验结果和比较与先前的工作。最后,结论将在部分5。

2。相关工作

视觉密码最初发明并开创Nair, 1994年沙密。它结合了完美密码和秘密共享在密码学的概念与光栅图像(8]。《盗梦空间》,风投和EVCS信息安全领域的一个新兴的研究领域(9]。分享秘密与高质量的复苏是非常可行的,改善合成份额大小也是一个有价值的研究课题。试图解决这个困境导致了风投和EVCS的发展。

2.1。基本EVCS

在扩展视觉密码,所有股票有意义因为它们包含封面图片原始秘密图像的信息。在[9),首先隐藏到另外两个半色调图像秘密伪装的半色调图像,然后一个像素的灰度值调整适合的秘密图像的像素值和两个伪装图像。覆盖两个伪装的半调图像后,秘密半色调图像可以显示通过人类的眼睛。在[10),一个聪明的半色调图像的预处理是应用于生成高质量的图像从图像中恢复过来。其他计划包括EVCS也可以受益于预处理方法。然而,这些计划的目的是灰度图像。它是一个重要的研究领域视觉密码技术应用于彩色图像。

2.2。颜色风投

计划处理二进制秘密图像已经扩展处理灰度和彩色秘密图像(11,12),分别。在这些计划中,半色调技术常被用来生成二进制图像,可以采用传统风险投资方案。颜色的秘密图像,我们需要颜色分解为基本颜色的应用前半色调技术。

2.3。完美EVCS

完美重建使用计算的解密方案是非常重要的在恢复秘密信息的安全问题。风投也可以计算通过传播分享图片加上水印方案而不是使用幻灯片(5,13,14]。传统的加密算法加密方法无法隐藏的秘密图像,而watermark-based方法无法隐藏的秘密信息。这些方法违反原则利用人眼的视觉密码解密秘密图像。

2.4。基于块EVCS

除了pixel-wise操作,基于块的操作也广泛使用(15- - - - - -18)的建设新的风投。基于块的操作,在共享图像块对应于一个大小相同的块的秘密图像。分享图像加密块而不是逐个像素块的传统风投。通过这些方法,我们可以消除VC的像素扩张。然而,这些方法往往由于低对比一次处理多个像素。文献[16)提出了一个新颖的风投公司,提高了像素膨胀和对比度特性与文献中许多已知结果。通过加密图像像素块,它消除了像素的扩张。

当前各种vcs经常解决缺点VC的另一个特点,缺乏一个全面的解决方案。如表所示1,相比之下,包括已知的结果基本EVCS,颜色风投,完美EVCS,基于块EVCS在文学,该方案利用基于块操作,以避免像素扩张。颜色分解和半色调方法应用于编码灰度和彩色栅格地图。此外,我们计划保持的安全EVCS computation-free和打印。

3所示。方法

在本节中,我们引入一个新的彩色图像没有EVCS像素扩张。我们利用VC划分栅格地图n股票,可以分布式安全相应的政党。栅格地图的秘密可以恢复时叠加分享图像足够的股票发行。

3.1。视觉密码的基础

视觉密码是一种新型的加密方案,它可以解码隐藏图像没有任何加密计算。在Naor和沙米尔的原始(k, n)(或 - - - - - -外, )计划(6),他们分手一个秘密黑色(B)和白色(W)图像进n股票(称为表或股票)和分发给每一个参与者(即股东)。如果不到图像仍然隐藏正片叠在一起,除非迭加解密是不可能的k或更多的透明度。加密问题表示为一个 - - - - - -外,n秘密共享的问题。出现在每个像素n修改后的股票。

视觉密码是一个门限秘密共享方案。它利用HVS执行pixel-wise或逻辑操作叠加像素的股票。这个特性允许任何人使用这个系统没有密码和量子计算的知识,这使得风险投资超过其他基于键或水印加密方案。因此,该方案也应该打印;也就是说,用户可以解密的秘密栅格地图没有任何数字设备。

在实现可视密码方案,这将是有用的隐藏秘密信息的存在,和股票给参与者的计划不应该看起来像一群随机像素的19]。为了防止攻击者的注意,EVCS编码成有意义的分享秘密图像,所以这个方案更适合保护栅格地图。

图1显示了加密和解密过程(2,2)-EVCS的黑白图像。通常有两个参与者,一个和BEVCS,他们每个人持有份额₁和分享₂分别(两行中间的图1)。

如图1所示,每个秘密EVCS像素扩展到四个亚像素。中每一个黑色或白色像素秘密图像,有四种可能的组合的黑白像素的两个源图像。例如,如果像素秘密地图是黑色的,黑色的份额₁和白色的份额₂,亚像素将被选中的第二列的图1,即(B、W B, B]和[W, B, W, B块。叠加两行后,我们得到亚像素有四个黑像素对应于黑色像素的秘密。

黑色亚像素的数量的差异可以帮助我们区分黑白像素的秘密分享地图。注意,如果有三个黑色亚像素块加密,它通常会被一个黑色像素,如果有四个黑色亚像素,它通常会被白色的像素。

尽管EVCS可以传输栅格地图的分布有意义的股票,减少为代价的对比。EVCS编码每个秘密像素到亚像素风投。我们隐藏的图像编码黑色像素和白色像素。我们代表的黑像素的秘密图像所有四个黑色的亚像素和代表白色像素三个黑色的亚像素和一个白色的亚像素。因此,对比(2,2)-EVCS的1/4。在风投,恢复白色像素由2白色和黑色亚像素,而黑色像素是由4黑亚像素图像中恢复过来。因此,对比(2,2)风投的1/2。的对比在EVCS进一步降低。

3.2。灰度栅格地图的编码方案

在本节中,我们使用一个灰度图像表示栅格地图。在栅格地图,图像是离散的空间和亮度。我们可以把一个光栅图像矩阵,在图像中一个元素对应于一个点,和相应的对应点的灰度值。栅格地图的定义与灰度图像是一致的。

它是理解如何处理黑白图像的基础。因此,让我们开始使用这种方法。虽然我们的方案操作二进制黑白图像,它可以应用于灰度图像通过使用半色调算法将灰度图像转化为一个二进制的黑白图像。这允许视觉密码加密自然的和有意义的灰度图像,即栅格地图。

消除传统EVCS像素膨胀模型,我们采用基于块的操作,而不是pixel-wise加密。我们称之为秘密图像的块秘密的块,在共享图像块分享块。在传统pixel-wise操作,他们秘密编码图像像素的像素,展开成一个块或映射到相应的像素。在基于块的操作,我们生成股票,和一个共享块对应于一个大小相同的秘密块。

在半色调图像,不仅秘密与不同数量的黑白像素块,但也同样的秘密块不同的安排。然而,如图1显示,只有两种排列,也就是说,B,B,B,B]和[B,B,W,B)的秘密图像。

为了解决有限像素块的组合,我们选择一个加密块从候选块在减少全球错误 块(1)。是一块加密的秘密地图或分享地图。秘密图像,选择相似,候选块成为[[B, B, B, B]、[B, B, B, W]],解密的块图一样1。

灰度栅格地图显示的编码方案的算法1。我们的方法首先将秘密图像和两个分享图像半色调图像。有许多可用的半色调技术,误差扩散产生更好的结果,所以我们采用它。

encrypt_block函数算法1选择最合适的加密块根据(1)。我们把(2,2)-EVCS作为底层视觉密码,所以块的大小是4。注意其他 方案也可以受益于该方法对应 - - - - - -EVCS。总共有四组候选块,我们可以选择随机的情况下确保安全。

我们的计划也是安全的,因为这些候选人群体产生的原始 - - - - - -EVCS满足对比和安全标准。每个加密组在一个共享的形象,不管它的颜色,选择从相应的候选人的黑色或白色像素的秘密。有意义的分享秘密图像的图像不能透露任何信息。

3.3。颜色EVCS

在本节中,我们提出一个nonexpanding EVCS基于上面的彩色图像灰度的计划。的大多数方法发展到目前为止只黑白图像,虽然需要视觉密码技术应用于彩色图像包括栅格地图。更直观、更丰富的图像信息,其应用价值就越高。

我们首先将彩色图像分解成黑白灰度图像,然后将灰度图像转换成二进制图像使用半色调技术,因此相应的黑白加密方法在上面部分可以用于生成相应的股票。

这两个最常用的颜色模型是RGB(红、绿、蓝色)和c my(青色,品红、黄)20.]。在RGB颜色模型,也称为添加剂模型,每种颜色生产使用光的三原色的混合物。因此,计算机系统生成使用RGB彩色图像模型,虽然大多数彩色打印机使用青色,品红色,和黄色墨水组成可打印的颜色。构建一个打印EVCS,我们应用c my模型叫做减法模型代表一个栅格地图。基于RGB和c my模型的互补关系,我们可以得到c my渠道从RGB通道以下转变: , , 。下面描述了我们不变色EVCS:(1)将彩色图像从RGB模型转换为c my模型(2)半色调变换应用到每个通道(3)对于每一个单色黑白,调用算法在算法1生成两个有意义的分享图片(4)股票分发给参与者,一个和B。最后的份额是由结合分享分享以及 ,在哪里

大多数风投和EVCS的性质完美的黑色。该方案也的重建图像完美的黑色自堆叠模块与黑色像素的秘密图像是全黑的。我们可以用黑色代表重要信息和白色为背景,以减少对比度降低风险投资的副作用。

4所示。实验结果

虽然很多努力被风投对改善这些缺点,有效的和有效的方法还有待发展。以前的研究集中在建设新的风投和缺乏在特定领域的应用。在这篇文章中,我们创新应用风投公司的隐私保护光栅图像。为了测试该方法的可行性,我们将首先比较方案之间的性能和以前的工作在经典的图像,然后进行编码的有效性评估栅格地图。

客观的方法来测量改变之间的一个秘密图像和图像恢复是使用PSNR(峰值信噪比)。图2给PSNR值的定义。PSNR值越大,越清晰。PSNR值度量提出上诉,因为它容易计算,有明确的物理意义。我们提供1为black-and-images和255灰度和彩色图像,分别。

图2演示了陈水扁的PSNR值比较(18风投和我们的计划。因为VC的随机性加密,我们测试了莉娜图像恢复效果的两套床单(胡椒和飞机与芭芭拉和船)。我们的方法优于陈的方法大约10的PSNR。风投公司使用概率技术实现没有像素扩张。可以观察到显著改善视觉质量的两个股票和重建的图像相比,陈的方法。例如,在股票使用胡椒和飞机,在后台改进图像细节清晰可见的数字2 (g)和2 (h)与数据2(一个)和2 (b)。在恢复秘密,莉娜形象,更大的背景细节清晰可见图之间的区别2 (j)相比,风投的结果图2 (c)。同样,堆叠的秘密和封面图像的PSNR值显示我们的方法达到一个更高质量的复苏。

vc图像质量差的原因是,它积累和扩散编码块的损失。但是,与风投,EVCS少可选择的块。误差扩散技术,我们可以选择所有颜色块黑色像素从0到4。对于风投,我们只能选择一块包含两个,三个,四个黑色像素。更糟的是,我们只包含三个或四个黑色像素块之间的选择。因此,如果误差扩散技术仍在使用,之前的错误将积累和随后的块颜色就会变深,如图2(一个)- - - - - -2 (c)。

评价该方法的性能在栅格地图,我们选择纽约和巴黎的地图作为封面图片和北京地图的秘密图像。如图3图像的大小都是一样的原始图像。很明显,我们无法感知关于图的任何线索3 (c)从任何个人封面图像数据3(一个)和3 (b)。干脆叠加时,我们可以很容易地重建映射图的秘密3 (c)。由于多通道误差积累,彩色地图的PSNR值低于图的灰度图像2,但这并不影响地图信息的识别。

5。结论

互联网技术的发展带来了巨大的挑战,传统的纸质地图,包括宏观展示优势,易于携带和印刷适性对limited-computing和不可靠的网络。在本文中,我们专注于安全传输栅格地图和地图研究光栅的computation-free加密方案。我们利用视觉完美的密码加密一个秘密地图分割成两个有意义的股票。这种方法提高了栅格地图的安全,因为我们仍然可以存储和分发的地图,就像正常的图像不考虑披露机密信息。我们可以恢复足够的合格股票堆放时秘密地图。该方法保留了VC的欲望特性包括computation-free和打印。这些特征对栅格地图很重要,因为有许多地图,各种设备之间的传输,以及许多地图必须打印使用。通过加密图像块的块,我们在传统EVCS消除像素膨胀。基于以前的工作分解和半色调颜色,我们扩展方法灰度和彩色地图。实验结果表明,与以前的工作相比,该方案可以提高视觉感知。

作为未来的工作,我们将进一步探索新的方法来提高恢复图像的质量,这样我们可以应用这个方法高分辨率的地图。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者证实本文的内容没有利益冲突。

引用

1. c .朱”研究进展在数字水印和地理数据的加密控制,”大地测量学和地质信息科学杂志》上,46卷,不。10日,411 - 421年,2017页。视图:谷歌学术搜索
2. w . Jiayao”,制图学与地理信息工程的发展趋势,“Geodaetica et Cartographica学报,39卷,不。2、115 - 119年,2010页。视图:谷歌学术搜索
3. w·Sirichotedumrong t . Chuman s Imaizumi h .琪雅,“Grayscale-based置乱图像块加密的社交网络服务,”《IEEE国际多媒体会议及博览会美国圣地亚哥CA, 2018年7月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. h . y . Peng局域网、m .悦和y雪,“多用途对矢量地图水印保护和认证,“多媒体工具和应用程序,卷77,不。6,7239 - 7259年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. A . Rasmi b Arunkumar, v . m .一“数字数据隐藏技术的全面审查,”模式识别和图像分析卷,29号4、639 - 646年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. l .方z傅、g .沈和b . Yu,“基于视觉的彩色光栅map-sharing算法加密”,图象图形学报,23卷,不。1,第132 - 123页,2018。视图:谷歌学术搜索
7. m . Naor和a·沙米尔“视觉密码”程序的加密技术的理论与应用研讨会佩鲁贾,页1 - 12,意大利,1994年5月。视图:谷歌学术搜索
8. j .堰和w .燕”,全面研究视觉密码”,交易数据隐藏和多媒体安全V5卷,第105 - 70页,2010年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. f . d . Wang Yi,李x”总体建设扩展视觉加密方案,“模式识别,42卷,不。11日,第3082 - 3071页,2009年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. c c。常,c。Chan和w l。大”,隐藏的半色调图像秘密两个伪装的半色调图像,”模式识别和图像分析,16卷,不。3、486 - 496年,2006页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. n .民兵h . m .嘿,c . r . Moloney”扩展视觉密码学方案没有半色调图像的像素扩张,”《IEEE 2013 26日加拿大电气和计算机工程会议(CCECE)雷吉娜,页1 - 6,加拿大,2013年5月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. j·莫汉和r·拉杰什“通过视觉加密,提高家庭安全”微处理器和微系统公司,第80卷,第103355页,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. k . Dhiman和s . s . Kasana”扩展视觉真彩色图像加密技术,”计算机与电气工程卷,70年,第658 - 647页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. 吴x, p .姚明,a Na”扩展XOR-based可视密码方案的整数线性规划,“信号处理,186卷,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. 吴x、d . Wong和李问:“扩展视觉密码学方案没有像素的彩色图像扩张,”《国际安全与密码学会议比雷埃夫斯大学,页423 - 426,雅典,希腊,2010年7月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. d . Zhang h·朱、刘,和x,“HP-VCS:高质量和打印可视密码方案,“杂志的视觉传达和图像表示卷,78年,第186 - 103页,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. 研究。侯,Z.-Y。全,张炳扬。蔡,A.-Y。曾先生,“视觉秘密共享,基于块的进步”信息科学卷,233年,第304 - 290页,2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. Y.-F。陈,Y.-K。Chan)。黄,M.-H。蔡,Y.-P。楚,”一个多层次的视觉图像秘密共享方案没有规模扩张,”信息科学,卷177,不。21日,第4710 - 4696页,2007年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. g·r·a·康和H.-K。李,“颜色扩展视觉密码使用误差扩散,”IEEE图像处理,20卷,不。1,第145 - 132页,2011。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. d .张和z顾”,一个高质量的authenticatable使用新加坡交易所可视秘密共享方案,“无线通信和移动计算文章ID 6660709卷,2021年,第709 - 660页,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2021任丽江。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。