网络化的倒立摆的实时图像加密方法的视觉伺服控制系统

文摘

在网络化的倒立摆的实时控制视觉伺服控制系统(NIPVSCS),如何实现安全、高效的形象传播是一个重要的和具有挑战性的问题。一般来说,倒立摆的图像通过网络直接传输,而这些图片并不安全,因为他们可能会被黑客攻击。为了解决这个问题,一个快速的图像加密方法结合图像缩放图像加密(ISDIE)算法和改进的自扩散首先提出的,它是用来加密后捕获的图像缩放。安全算法的性能,不同的延迟的特点,然后NIPVSCS的控制性能进行了分析。最后,仿真和实时控制实验证实了该方法的可行性和有效性。

1。介绍

网络化的倒立摆系统是一个典型的实验平台来验证控制理论和算法在自动控制领域(1- - - - - -4]。近年来,视觉技术的迅速发展,视觉传感器(例如,工业相机)正逐渐融入工业控制系统检测和控制(5- - - - - -8]。提供理论和技术支持,实时视觉伺服控制,网络化的倒立摆的视觉伺服控制系统(NIPVSCS)建造和实时H_∞控制方法也被提出(9]。

网络带来方便的传播视觉图像;然而,这些图片也面临着各种各样的网络攻击。NIPVSCSs,不仅存在攻击视觉图像还攻击nonvision信息。在这里,本文侧重于图像的安全,因为攻击(即图像会降低图像的可靠性。,完整性和真实性),然后导致不准确和不完整的状态和控制信息9,10),导致系统性能下降甚至不稳定。

为了提高图像的安全,图像加密提供了一种可能的路径。但是,与nonreal-time图像加密(例如,图像加密算法对健康信息交换和企业远程审计),图像必须被加密和解密迅速NIPVSCS稳定运行的保证。因此,当前的图像加密算法不能直接使用,和新颖的图像加密算法需要发达的两个要求:(1)图像加密和解密算法的处理速度必须非常快,(2)图像加密和解密算法必须对攻击的鲁棒性。

解决上述问题,本文提出一种快速NIPVSCS的图像加密方法。主要贡献包括(1)一个快速加密方法相结合的图像缩放和ISDIE算法实现安全、高效的图像传输。(2)该算法的安全性能,不同延迟的特点,和NIPVSCS的控制性能进行了分析。仿真和实时控制实验结果表明,该方法具有良好的加密和解密效果和良好的鲁棒性对图像噪声攻击和剪切攻击,而NIPVSCS满足实时要求。

2。相关工作

NIPVSCS和图像加密的作品将被审查,和本文的独特之处进行了讨论。

2.1。NIPVSCS的实时控制

NIPVSCS是捕获系统,倒立摆的图像通过视觉传感器和图像传输到图像处理单元通过网络,其次是从这些图像中提取的状态信息。然后使用获得的状态信息来实现实时控制,这是附加到延迟约束包括network-induced延迟和图像处理计算延迟。此外,提出了一些方法来克服这两个延迟。例如,限定时间不确定网络控制系统的稳定性分析,研究了在不同网络延迟(11]。摘要的稳定性分析与讨论了固定时间延迟(12),新方法提出了非线性时滞系统的次优控制(13]。在[14,15),时变延迟和图像处理计算延迟被认为,和建立一个闭环控制系统模型控制策略是用来实现控制系统的稳定。然而,上述研究没有考虑图像安全(例如,信息的泄漏或腐败)。NIPVSCS,由于状态信息是包含在图像,保护这些图片是至关重要的。

在这篇文章中,一个NIPVSCS配备一个图像加密单元提出了解决这一问题的安全形象。的控制性能NIPVSCS也分析下网络攻击。

2.2。图像加密算法

图像加密算法,图像安全的常用技术,通常是用来保护图像信息从非法收购。最近,一些图像加密算法开发。例如,根据DNA加密算法和double-chaotic系统,一个图像encryption-then-transmission系统提出了16]。基于交叉计算机生成全息图显示一个加密方法,提出了一种空间光调制器(17]。混合开发基于块压缩感知的图像加密方案(18]。图像加密采用基于逻辑映射的图像加密算法(19,20.]。然而,上述提出的方法诱导长加密计算延迟NIPVSCS不能满足实时的要求。

本文研制了一种快速图像加密方法来提高图像的安全,实现NIPVSCS的实时控制。快速图像加密方法的过程中通过结合图像缩放和ISDIE算法及其安全提供然后通过实时仿真和实验分析。

3所示。拟议的框架

一个图像缩放和加密单元添加到预定义的NIPVSCS [21]。图1概述了系统框架,它包含两个部分:第一部分是NIPVSCS;第2部分是提出的快速加密方法结合图像缩放和ISDIE算法。

3.1。第1部分:NIPVSCS

我们可以看到从左边图的一部分1倒立摆的,NIPVSCS由(包含车、摇摆杆和幻灯片),视觉传感装置(包含aca640 - 120通用工业相机和光源),图像缩放和加密单元,控制器(包含了运动控制卡),和执行机构(包含伺服驱动器和伺服电机)。

的操作NIPVSCS从摇摆杆的移动。倒立摆的运动图像的实时捕捉到工业相机被发送到图像缩放和加密单元。在这个单元,如右所示图的一部分1,倒立摆图像首先减少图像的数据量,然后按比例缩小的图像与ISDIE算法加密,确保图像传输安全。此外,它可以看到从右边图的一部分1图像的像素值的每一行感到困惑连续获得令人困惑的形象,和图像的像素值的每一列都困惑获取一列混淆图像,实现图像加密。回到左边图的一部分1,加密图像发送到远程图像处理单元通过网络。远程图像处理装置,图像加密解密,购物车的状态信息和钟摆然后提取通过一系列的图像处理方法(22- - - - - -25),这将被发送到控制器。最后,执行机构流程对应的控制信号实现实时NIPVSCS的稳定控制。

备注1。不同于大多数以前的研究只有在模拟验证,新NIPVSCS是基于一个真实的实验平台,可以用来验证的理论方法。此外,NIPVSCS相比(21),两个新单位添加到新的NIPVSCS,即。,the image scaling and encryption unit and the remote image processing unit.

3.2。第2部分:快速图像Encrytion方法

3.2.1之上。图像缩放

由于倒立摆的大量图像数据,拖延将生成在网络传输和图像加密/解密。要解决这些问题,使用插值缩放的方法。具体来说,在图像加密和传输之前,倒立摆图像按比例缩小以减少图像数据的数量。这是显示在右图的一部分1。图像缩放可以表示为像素位置变换后像素值的计算,将在下面给出。

(1)像素位置变换。让 和 是原来的倒立摆图像的像素坐标和缩放图像,分别。像素位置变换的公式 在哪里和是原始图像的列数和缩放图像,分别;srcrows和是原始图像的行数和缩放图像,分别;和 和 图像缩放比例在水平方向和垂直方向,分别。缩放的原理图所示2。

备注2。方便地计算倒立摆的状态信息的缩放图像,采用均匀缩放方法,即。,同样的缩放比例是在水平和垂直方向,分别。

备注3。NIPVSCS满足实时要求,我们需要扩展图像在处理之前一定比倒立摆的图像以减少原始图像的数据量。然而,如果图像缩放比例非常小,它将失去大量的图像信息,导致系统性能下降甚至不稳定。因此,它是一个图像缩放比例和系统性能之间的权衡。
(2)计算像素值。解释清楚,灰度值作为像素值集中的一个特例。在图2灰度值的坐标 在缩放图像的坐标 在原始图像。然而,由于像素点的坐标通常是整数的灰度值可以nonintegers吗 可能不是直接获得。因此,双线性插值法(26,27)是用于计算灰度值图像缩放时,如图3。
在图3, 代表的灰色的价值坐标 。两个线性方程如下: 因此,灰色的价值 可以通过计算

3.2.2。ISDIE算法

ISDIE算法包括两个部分:行混乱和列混淆。在说明ISDIE算法之前, 倒立摆的图像的大小,的像素值吗我th行和j倒立摆中的th列图像, 和 。另外,我们给的号码到kth倒立摆的图像帧, 。ISDIE算法从一个调节参数的计算通过使用数量的k倒立摆的图像帧。步骤1:记录每个倒立摆的图像帧的数量获得调节参数T,它是计算 除数设置为1000。下面是程序的行和列的混乱混乱。(1)行混乱:步骤2:生成一个伪随机状态值作为加密密钥,物流地图(20.,21使用如下: 在哪里 和 。在这篇文章中, 和 将保证状态值的随机性。第三步:然后,用于生成另外两个不同的行数通过 在哪里 装天花板函数吗 地板上功能和国防部是国防部的功能。确保两个和不同于 ,需要进一步做如下的操作。(我)如果 , 将会完成。(2)如果 , 将会完成。步骤4:此外,是用来迷惑当前我th行了 在哪里 和的布尔操作符xor。第五步:实现“一个时间和一个秘密”的加密算法、混沌映射值需要更新 在哪里 捐赠的小数部分 。步骤6:从第一行到Nth行,循环步骤2 - 6对倒立摆进行加密图像行方向。(2)列混淆:行混乱完成后,两个变化的过程行混乱会导致的列混淆:(i)的变化作为在(6)- (8)和(10);(2)然后,改变(9), 在哪里 。最后,整个倒立摆图像加密的行和列的方向。

备注4。传统的图像加密算法通常需要太长时间来加密/解密图像的实时需求NIPVSCS不能满意。在问题的背景下,通过修改模型的图像加密算法21),ISDIE算法开发。验证的效率ISDIE算法,实时实验运行的NIPVSCS上述两个算法分别进行,其结果如表所示1。从表1,可以看出ISDIE算法的加密时间小于的算法(21]。从这个意义上讲,NIPVSCS ISDIE算法更适合。实验环境是Visual Studio 2010和OpenCV2.4.11英特尔酷睿i3 - 2120 CPU @ 3.30 GHz和8.00 G RAM窗口XP。

备注5。考虑网络的不安全问题(例如,信息丢失和信息披露),倒立摆的序列号的图片,与图像的内容无关,采用更新加密密钥。使用这种技术用不同的钥匙,ISDIE算法可以抵抗plaintext-choosing攻击和恢复时的核心信息加密的图像是由图像噪声攻击或剪切破坏攻击。
此外,ISDIE算法1可以概括如下。
收到加密的图像,解密和加密的逆过程,解密过程如下。(1)列解密:第一步:生成一个伪随机状态值作为加密密钥,物流作为地图(6)。准确地解密图像, 和 将保证状态值的随机性。步骤2:创建两个辅助序列和初始化它们为0,和序列表示如下: 步骤3:辅助序列填充 如果 ,然后 如果 ,然后 。此外, 和 。第四步:实现“一个时间和一个秘密”的加密算法、混沌映射值需要更新 在哪里 表示的小数部分 和的值T的值是一样的吗T在步骤1中。步骤5:从第1列列N,循环步骤1 - 4填补辅助序列。第六步:设置 和解密图像 在哪里 。第七步:从Nth列一列,循环步骤6解密列方向的倒立摆的形象。(2)行解密列解密完成后,两个列解密过程的变化可能导致的行解密:(i)的变化作为在(12)- (16);(2)然后,改变(17), 在哪里 。最后,整个倒立摆解密图像的行和列的方向。

4所示。实验分析

4.1。ISDIE算法的安全性分析

的安全ISDIE算法主要包括两个方面,即:、关键机密性和图像的鲁棒性。前求攻击者不可用原来的关键。后者侧重于解密对攻击的鲁棒性。下面详细的分析讨论。

以下4.4.1。分析关键机密性

上下文中的关键机密性,三种常见的攻击。第一个是穷举式攻击,它试图拦截密文的遍历所有可能的密钥。第二,它可以被视为一种进步的第一,采用统计方法获得密文的分布特征,这样搜索消息或键的数量减少。会超过两个以上的攻击,使用明文与密文的第三种类型的攻击。

(1)蛮力攻击。应对蛮力攻击,倒立摆的密钥用于加密图像需要一个足够大的密钥空间和高灵敏度的关键变化。本文进行了一个测试来证明ISDIE算法能够满足上述两个条件。在我们的测试中,三个使用不同的密钥进行解密图像无限接近最初的图了4。我们可以看到在图4,关键是高度敏感的解密过程和加密算法的密钥空间多 。因此,空间大到足以抵抗穷举式攻击。

(2)统计攻击。量化的能力应对统计攻击,图像的直方图,像素的相关性,从不同的角度采用信息熵。

图像的直方图是描述质量分布特征(28]。最初的和加密图像的直方图如图所示5。可以看到从图5(一个)原始图像的灰度分布不均匀,特征峰是显而易见的。相反,加密图像的直方图足够均匀,如图5 (b)。这证实了抵制的优秀性质的统计攻击ISDIE算法。

相关的像素灰度的随机性。的相关系数可以计算每一对 在哪里和表示图像中两个相邻像素的值: 在哪里表示对相邻像素的数量。

加密和原始图像的相关性如图6和表2。原文的相关性很高,接近1。相比之下,加密图像的相关性很低,接近于0,这表明加密的像素分布随机。

信息熵是用来反映图像灰度值的随机性和不可预测性。倒立摆的图像是256灰度和理想的结果应该是8。如果信息熵是接近8,随机性更好。表2显示了信息熵在不同图像缩放比率。从表2众所周知,熵是接近8,所以该算法有很好的信息熵的性质。

(3)微分攻击。两个指标,像素的数量变化率(NPCR)和统一的平均变化强度(UACI),是用来衡量抗差分攻击的能力。NPCR的理想值和UACI是99.61%和33.46%,分别为(16,29日,理想的图像加密算法的实际结果值应接近理想值。他们可以通过计算 在哪里 和 表示两幅图像的灰度值,是一个矩阵,当 ,然后 或 ,和和倒立摆的图像的宽度和高度,分别。

比较性能,我们随机改变一个像素的灰度值的明文图像和反向重复500次。NPCR和UACI,如图7通过该算法,可以发现,该方案能有效地抵抗差分攻击。

4.1.2。分析图像的鲁棒性

上述确认的关键ICDIE算法的保密性。接下来,我们将考虑安全问题破坏形象。具体来说,NIPVSCS,图像容易受到普通图像噪声和剪切攻击。因此,NIPVSCS的图像加密算法必须能够承受常见图像攻击。测量加密算法对图像的鲁棒性攻击,一些攻击ICDIE算法进行实验,和相应的解密效果进行了分析。结果如图所示8。

4.2。延迟的分析提出了快速NIPVSCS中使用的加密方法

NIPVSCS,延迟是影响系统稳定性的关键因素11]。摘要NIPVSCS延迟主要由网络传输延迟、图像加密和解密延迟,和图像处理计算延迟。分析NIPVSCS的延迟,实时统计数据网络传输延迟和图像加密和解密计算延迟不同图像缩放比例下首先获得,然后总系统延迟NIPVSCS在不同图像缩放比率计算。

4.2.1。准备网络传输延迟在不同图像缩放比率

获取网络传输延迟,2000图像帧传输在不同NIPVSCS图像缩放比率。每个图像帧的延迟是记录最后平均。结果如表所示3。

从表3可以看出,网络传输延迟逐渐减少图像缩放比例减少。这表明扩展倒立摆的图像可以有效地减少网络传输延迟NIPVSCS。

4.2.2。图像加密和解密延迟在不同图像缩放比率

倒立摆的时候图像加密和解密在不同图像缩放比例记录在图中9。可以看出,加密和解密延迟降低图像缩放比例减少。

4.2.3。系统总延迟在不同图像缩放比率

我们表示 的总延迟从视觉传感器到控制器,在哪里分别是上下边界的 。我们记录在不同的图像缩放比率图10和和在表4。

从图10和表4可以看到,它的上下边界总延迟降低图像缩放比例减少,分别。在表4,低于的实时要求NIPVSCS当图像缩放比例是30%,40%,50%,70%。

4.3。安全控制的分析,提出快速NIPVSCS中使用的加密方法

从[11,14),众所周知,NIPVSCS将不稳定的上界的总延迟大于或等于38女士在实时控制的环境中。分析的可行性提出NIPVSCS快速加密方法,首先进行了实时控制实验在任何攻击。结果如图11。

图11表明小车位置和摆角在一个很小的范围内波动图像缩放比例是70%,50%,和40%,而NIPVSCS是稳定的。然而,系统控制曲线(即不一样。,the NIPVSCS is unstable) when the image scaling ratio is 30%. The distinction between the theoretical and real-time results may be caused by three aspects: (i) the difference of the linear model and nonlinear model of the plant; (ii) as the image scaling decreases, the image processing errors gradually increase; (iii) the unknown noise being overlooked. In the practical applications, a larger image scaling ratio should be selected to achieve real-time control when the delay requirements of system stability control are met.

接下来,验证ISDIE算法对图像噪声的鲁棒性和剪切攻击,一些实时控制实验进行噪声攻击和剪切攻击下,分别。在这个实验中,图像的比例为50%。结果如图所示12。从图可以看出12,NIPVSCS仍然可以保持稳定,即使图像噪点攻击而中断。这显示了良好的鲁棒性攻击NIPVSCS ISDIE算法对图像的噪声。

5。结论

本文解决的问题在NIPVSCS安全、高效传输的图像。具体地说,我们已经开发出一种快速加密方法结合图像缩放和ISDIE算法,在捕获的图像加密后按比例缩小的。我们评估我们的方法通过使用仿真和实时实验。该方法能保证关键机密性和图像的鲁棒性和满足实时控制要求的NIPVSCS某些图像缩放比例。然而,按比例缩小的倒立摆的图像将会降低图像质量在某种程度上,导致图像处理错误。因此,考虑到图像处理的效应误差引起的图像缩放NIPVSCS的稳定性是一个非常有价值的未来的工作。此外,快速加密方法可以成功地用于快速运动控制系统,即。,NIPVSCS security and stability control, which can further provide technical support for remote vision robot control, aircraft control, and other applications.

数据可用性

实验数据用于支持本研究的调查结果并没有因为这些数据提供有关个人隐私的每个志愿者参与实验。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是由美国国家科学基金会支持部分中国(批准号61773253和61773253)和上海市科学技术委员会的关键项目(批准号16010500300)。

引用

1. c . s .陈和w·l·陈,”鲁棒自适应滑模控制倒立摆系统使用模糊建模,”IEEE工业电子产品,45卷,不。2、297 - 306年,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. 美国金和美国Kwon欠两轮倒立摆非线性最优控制设计移动平台,“IEEE / ASME举办,22卷,不。6,2803 - 2808年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. n Muskinja和b . Tovornik摆动起来,真正的倒立摆稳定,”IEEE工业电子产品,53卷,不。2、631 - 639年,2006页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. d·杜七,m .范,z . Wang”量化控制的分布式事件驱动的网络控制系统与混合wired-wireless网络通信的限制,“信息科学卷,380年,第91 - 74页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. x m .张问:l .汉x Ge et al .,“网络化控制系统:一个调查的趋势和技术,”IEEE / CAA自动化杂志》上,7卷,不。1,1卷,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. c .吴j . Liu x, h·李和l .吴”非线性网络化控制系统的自适应模糊控制,”IEEE系统,人,和控制论:系统卷,47号8,2420 - 2430年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. n . Kottenstette j . f .大厅,x Koutsoukos, j . Sztipanovits和p . Antsaklis“网络化控制系统的设计使用被动,”IEEE控制系统技术,21卷,不。3、649 - 665年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. j . Sztipanovits b .贾,k .张“三焦点的tensor-based适应视觉移动机器人的轨迹跟踪控制,”IEEE控制论卷,47号11日,第3798 - 3784页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. d·杜c, h . Wang李x h . Hu和t·杨”下的基于无线网络控制系统稳定性分析欺骗攻击,”信息科学卷,459年,第182 - 168页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. t . Zseby f·巴斯克斯·伊格莱西亚斯,a .国王,克赖夫和k . c,将网络教学与IP darkspace数据网络安全,”IEEE教育卷,59号1、1 - 7,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. 克赖夫a和a . Alfi将网络”,限定时间H_∞不确定网络控制系统的稳定性分析,根据随机分组辍学和不同网络延迟,”非线性动力学,卷91,不。4 - 2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. 李·l·g . Wang,吴,”鲁棒稳定性的非线性和时变传输,基于模型的网络控制系统”非线性动力学,卷69,不。3、1351 - 1363年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. m .卷“三阶段设计的非线性时滞控制系统”国际期刊的控制,21卷,不。5,753 - 762年,1975页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. m . y, b . l .呗,j . y .邹”改进以太网通信拥塞控制的嵌入式视觉系统,”计算机工程与应用,52卷,不。9日,第121 - 116页,2016年。视图:谷歌学术搜索
15. j·陈,美国孟和j .太阳,“网络化控制系统的稳定性分析与非周期采样和时变延迟,”IEEE控制论卷,47号8,2312 - 2320年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. X.-Q。傅,在公元前。刘,y y。刘谢、w·李和y”形象encryption-then-transmission使用DNA加密算法和双混乱,”IEEE光子学》杂志,10卷,不。3、1 - 15,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. d, l .曹x沈,h . Zhang和g·金,“基于交叉计算机生成全息图的图像加密。”IEEE工业信息,14卷,不。2、673 - 678年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. l .朱h .歌曲,x, m .严l . Zhang和t .严,”一个新颖的基于非均匀采样的图像加密方案在块压缩传感、”IEEE访问7卷,第22174 - 22161页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. d . c . x Wang Liu徐,c .刘”使用混乱和模拟退火算法的图像加密方案,“非线性动力学,卷84,不。3、1417 - 1429年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. 张x刘、王,和y,“基于行和列的快速图像算法开关,“非线性动力学,卷79,不。2、1141 - 1149年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. d·杜c . Zhang y歌et al .,“实时H_∞网络化控制倒立摆视觉伺服系统,”IEEE控制论,2019年,页1 - 14。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. d . v . w . Goeman, p . Veelaert和w·飞利浦“健壮的单眼视觉量距公路车辆使用不确定的透视投影,”EURASIP杂志在图像和视频处理,卷2015,不。1,p。21日,2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
23. j .精明的边缘检测的计算方法,“IEEE模式分析与机器智能,8卷,不。6,679 - 698年,1986页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. m·e·杰罗姆翻译和f . Holzapfel倒立摆的模糊逻辑控制与视觉反馈,”IEEE教育第41卷。。2、65 - 170年,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. 刘l . x和j·g·刘,”研究定位车牌的上下边缘,”《仪器,26卷,不。8,177 - 179年,2005页。视图:谷歌学术搜索
26. 时候k, t .栗原市,K.-I。Anjyo”,双线性插值的面部表情和变形实时动画,”计算机视觉,12卷,不。3、105 - 116年,1996页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
27. 小王和k . z杨”,研究和实现基于双线性插值的图像缩放算法,”自动化技术与应用,27卷,不。7,44-45,2008页。视图:谷歌学术搜索
28. 王x y和h·l·张,“一种新颖的基于基因重组的图像加密算法和hyper-chaotic系统,”非线性动力学,卷83,不。83年,第346 - 333页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
29. c . y . Li王,h·陈,“hyper-chaos-based图像加密算法使用进行像素级排列和位排列,“光学和激光工程卷,90年,第246 - 238页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2020年雪李等。这是一个开放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。