小说意义的基于块的图像加密压缩传感

文摘

本文提出一种新的图像compression-encryption框架基于一个有意义的图像加密算法。在块压缩传感,平原图像分成块,随后,每个块稀疏的呈现。曲折地方法用于像素位置的争夺所有的块,随后,降维是通过压缩传感进行。确保我们算法的鲁棒性和安全性和后续嵌入操作的便利,每一块合并,量化,并再次打扰获得秘密图像。尤其是山水画特有的朦胧美,和秘密图像在一定程度上可以通过伪装。为此,本文选择了山水画为载体的形象。一个2级离散小波变换(DWT)后的载体图像,获得的低频和高频系数进一步受到离散余弦变换(DCT)。DCT是同时应用于秘密图像分割。其次,是嵌入到DCT系数的低频和高频分量,分别。最后,加密图像。 The experimental results show that, under the same compression ratio, the proposed image compression-encryption algorithm has better reconstruction effect, stronger security and imperceptibility, lower computational complexity, shorter time consumption, and lesser storage space requirements than the existing ones.

1。介绍

在信息网络的快速发展的背景下,人工智能的出现,大数据,5 g移动通信和互联网,科技正在不知不觉中改变的生活方式对于大多数人来说,融入他们的生活带来方便,同时也增加了暴露的私人和个人数据。数字图像在信息传输载体,占据主要份额的直观的性质和他们携带大量的信息。由于低操作成本,复制,种植,和转发的图片提供重要信息不安全的公共频道,严重侵犯了用户的隐私数据。因此,有效保护数字图像在不安全的公共频道已成为一个热门的研究领域的专家和学者,以及一系列的图像加密算法。

原始图像加密算法是基于“confusion-diffusion”加密Fridrich提出的框架。硬件技术和密码分析技术的不断发展,大多数的当前图像加密算法的设计是通过整合各种技术,如DNA编码(1)、光学技术(2),细胞自动机(3,4),和非对称密码体制5),保证图像传输和存储的安全资源共享平台。然而,随着通信网络的快速发展,不断增加对实时传输的需求,并增加图像大小,确保安全性和实时性能的大量图像的传输带宽有限网络已经成为一个迫切需要解决的问题。

这提供了图像压缩的范围,由于人类视觉系统(HVS)的特性和高冗余的采样和量化的数字图像。压缩图像有着广泛的适用性和更高效的存储和传输网络带宽有限,大大缓解网络拥塞。2006年,压缩传感的引入带来了新的视角图像压缩技术(6,7]。压缩感知理论指出,在前提下,远低于奈奎斯特采样率,可同时采样和压缩信号由于其稀疏变换域。重构信号的过程是一个优化问题,和重建原始信号有高概率小观察通过求解这个优化问题。这一原则,许多图像加密算法是基于压缩传感(8- - - - - -18]。周et al。8)提出了结合高维混沌系统压缩和加密与2 d图像压缩传感,然后reencrypt图像通过循环移位操作。该算法具有更高的安全性,但原始图像重建效果差。同样,徐et al。9)设计了一种新的2 d-slim混沌映射,它使用压缩传感压缩和加密图像沿两行和列的方向,这是二维压缩加密,然后reencrypt沿着行和列的方向。该算法具有低复杂度和高安全性,但算法的鲁棒性不太好,和原始图像的重建效果很差。茶等。10使用记忆性混沌系统,基本细胞自动机(ECA),压缩感知(CS)加密和压缩图像。这可以抵抗明文攻击高鲁棒性和安全性。压缩传感是不仅对普通数字图像,也适合医学图像的压缩和加密。文献[11压缩传感适用于医学图像,实现压缩和机密性。龚et al。12)使用压缩传感压缩和加密图像使用位XOR操作和像素匆忙。压缩传感大大提高图像压缩和加密的效率,但当大规模图像观察和重建,所需的存储空间大,算法的计算复杂度高,重建时间长。因此,陆Gan提出“块压缩传感”[15),一个图像分为均匀不重叠的街区。通过观察和重建分开这些块,计算复杂度大大降低,所需的存储空间。同时,图像重建的时间缩短。文献[16)将一幅图像划分为四个大小相同的块,使用两种不同的测量矩阵测量和加密的图像,然后采用随机像素爬,最后合并成一个单一的加密图像。由此产生的安全算法高,但密码分割后图像的块效应更加明显。在[17),块压缩采样应用于资源受限的无线视觉传感器网络(WVSNs),这使得图像不可靠的通道上传输时更健壮。在[18平原后,图像被分成块,应用离散余弦变换,得到低频,高频和中频观察到不同的测量矩阵。后,转发扩散,干扰和逆向扩散操作应用它来生成最终的加密图像。该算法高效,需要重建时间短和低存储空间。

文献[19)提出了一种新的图像加密框架:在视觉上有意义的密码加密图像图像。事实上,它结合了图像加密和信息隐藏技术和隐藏在载体图像原始图像加密,从而达到视觉上有意义的效果。这幅图像加密方法掩饰原始图像的存在,从而减少在一定程度上被攻击的可能性。到目前为止,人们提出了很多有意义的图像加密算法(20.- - - - - -33]。灵感来自[19),的工作20.]多个彩色图像嵌入到载体图像的不必要的区域达到视觉上有意义的影响。该算法有一个很大的嵌入容量和高鲁棒性。文献[21)使用锯齿形的困惑和对原始图像压缩传感、然后嵌入到载体图像。算法是相当健壮但遭受贫穷的实时性能和长时间的加密和解密。(相比21),(22)使用并行压缩传感和整数离散小波变换(IWT)实现有意义的图像加密,使得算法更适用和耗时。然而,这是在[指出23],测量矩阵的建设增加了计算复杂度和存储需求。因此,结合压缩感知和DWT,多个普通图像加密和嵌入到载体图像。HVS模型后,25)分解载体图像通过提升小波变换(轻型)然后preencrypted秘密图像自适应地嵌入到载体图像的相应系数达到伪装。文献[28)结合了DWT和CS加密图像,但原始图像的恢复效果很差。文献[31日)使用压缩传感和离散余弦变换(DCT)的奇异值分解(圣)医学图像隐写术。算法的恢复效果是好的,但压缩传感执行直接对原始图像。在一个通道被攻击后,观察图像的恢复效果是穷人和鲁棒性不高。文献[32]preencrypted秘密图像嵌入到载体图像的稀疏表示系数字典,包埋率高,但可怜的鲁棒性。在[33),一种新型的替换框(S-boxes)基于量子设计,走在LSB算法隐藏平原的形象。

总之,本文提出了一种新的图像加密算法。首先,普通图像分为四个不重叠的同等大小的小块,然后四个街区被DWT呈现稀疏。减少块效应引起的块压缩,图像稀疏平原preencrypted利用交错混乱在压缩之前,然后每一块preencrypted图像压缩和合并成秘密图像。2级离散小波变换后的载体图像,获得的低频和高频系数进一步进行DCT和post-DCT系数的秘密图像叠加和恢复获得最终的加密图像。

本文的其余部分的结构如下。节2,所使用的压缩传感技术算法,介绍了混乱的地图,曲折地。节3详细介绍了加密算法。节4详细介绍了加密算法。节5提出了一种模拟实验。节6的安全分析和对比实验,并给出了算法。节6,得出结论。

2。相关技术的介绍

2.1。压缩传感

压缩传感可以同时采样和压缩信号,只要采样率远低于奈奎斯特采样率,和恢复原始信号的高概率小的观测。详细描述如下。

假设有一个 - - - - - -维的信号 ,可以表达在某些变换域如下: 在哪里表示一组正交矩阵的基础,是信号的系数向量在变换域 。当有非零值的向量 , ,信号在变换域是可压缩 ,这是表示如下: 在哪里是一个测量矩阵的大小 ,和是相关的传感器矩阵。正确地重建原始信号的测量值 ,传感器矩阵必须满足RIP (34]。它已经在一些文献指出,传感器矩阵的一个等价条件为了满足RIP是测量矩阵不是有关稀疏的基础 。因此,选择一个合适的测量矩阵是有利于高质量的图像恢复。本文选择部分哈达玛矩阵的测量矩阵。

此外,信号重建过程是一个优化过程。当传感器矩阵满足RIP条件,原始信号可以恢复观测值的概率高吗通过求解的优化问题

到目前为止,许多重建算法已经提出,如国会议员,OMP,英国石油(BP)和SL0。本文运用OMP对图像重建。

2.2。混乱的地图

2.2.1。物流图

逻辑映射是一种经典的混沌系统。数学公式如下: 的参数 。物流地图是用于控制测量矩阵的生成。

2.2.2。Logistic-Tent系统

相比单个逻辑映射或一个帐篷映射,Logistic-Tent系统这两个混沌系统作为种子地图结合形成一个低维复合混沌系统(35]。具体的表达式如下: 的参数 。Logistic-Tent系统混沌特征比物流地图,帐篷映射。在本文中,我们使用这张地图生成的初始位置交错混乱和加扰序列的后续操作。

2.3。锯齿形混乱

在图像加密算法中,交错混乱是一种常见的不规则图像像素位置的方法。如图1,从这一点 ,交错混乱扫描根据曲折路径矩阵的元素,然后将它们存储在一个一维数组。然后在一定的顺序将它们到一个二维数组,这扰乱了图像中像素的位置,减少相邻像素之间的相关性。锯齿形的初始位置混乱尤为重要。改进算法的能力抵抗known-plaintext攻击和chosen-plaintext攻击,本文以原始图像的信息,并使用Logistic-Tent系统产生混乱的初始位置,提高了算法的安全性。

假设普通图像的大小是 ,图像的像素值的总和是 ,和图像的块大小是 ,本文使用Logistic-Tent系统生成混沌序列 长度为 和丢弃第一混乱的价值观来消除瞬态效应。然后,起始位置 根据生成锯齿形的混乱

剩下的混沌序列的长度 用于后续形象地操作。

3所示。提出了图像压缩和加密算法

指块压缩传感的想法,获得秘密图像嵌入到载体图像平原后利用DWT和DCT图像块压缩。加密算法的流程图如图2。详细的加密步骤如下。

3.1。块Compression-Encryption过程

详细的步骤如下:步骤1:假设普通图像的大小是 ,简单的图像首先分为相等和不重叠的块,每一个都有 。考虑到后续嵌入操作,普通的形象分为四块 ,也就是说, , 。步骤2:一个稀疏的基地的大小构造,DWT分别适用于每一块呈现稀疏: 步骤3:减少块效应引起的块压缩,提高算法的鲁棒性,preencrypted块通过加扰稀疏平原部分中描述的形象2。3: 在哪里 。步骤4:降维观测。部分阿达玛矩阵是由逻辑映射用作测量矩阵。具体施工过程算法所示1。

3.2。嵌入的秘密图像的过程

详细步骤如下:(算法1)步骤1:在应用2级DWT承运人形象 ,低频分量和高频组件得到了。这时,一个离散余弦变换(DCT)上执行和获得相应的DCT系数和 。步骤2:为了便于秘密图像的嵌入,分成两块,和 ,的大小 。同样,一个离散余弦变换(DCT)也用于获得和 。步骤3:低频和高频分量的DCT系数的秘密图像块嵌入到载体图像的DCT系数确定嵌入强度,如图所示 在哪里嵌入强度因素,这两个值0.1。第四步:最后的加密图像通过IDCT和得到。

第五步:观察preencrypted块通过生成部分阿达玛矩阵 : 在这里,图像测量值有一个大小 , 。第六步:考虑到随后的嵌入过程中,我们设置然后合并上述四个街区一个街区的大小 ,在哪里 , 。第七步:考虑加密图像的恢复效果,每个图像块是量子化的均匀,元素值映射到范围 : 在哪里和图像中的最大和最小值吗 ,和代表了舍入操作。第八步:考虑算法的安全性和鲁棒性,合并后的量子化的形象rescrambled。根据残余混沌序列获得的部分2。3,匆忙操作是由方程(11)获得的秘密图像 : 在哪里 。

4所示。图像解密的过程

解密流程图如图3。具体操作如下:步骤1:2级DWT后应用到图像加密和载体图像 , 和 , ,和分别获得。步骤2:秘密图像的DCT系数恢复了 步骤3:逆DCT后,左右图像块合并获得秘密图像 。步骤4:逆量化后执行秘密图像炒成反比: 第五步:逆量化图像划分,每个块使用重建算法重建经济,其次是反锯齿形的应用混乱和逆小波变换。最后,部分合并再次获得原始图像 。

5。实验结果

本文中使用的加密算法是基于Windows使用Matlab R2016a 10平台。实验随机选择两个普通大小的图像进行算法测试。载体图像的大小了和一致选定的风景画。两个混沌系统迭代100次消除瞬态效应。的起始位置交错混乱是由普通图像的像素总和Logistic-Tent系统,确保算法抵抗known-plaintext攻击和chosen-plaintext攻击。初始状态值和 ,物流的参数映射 ,初始状态值 ,和Logistic-Tent系统的参数 。后,DWT选择Haar小波和重建算法选择OMP因为低复杂性和高恢复质量。

图4显示了不同的加密和解密效果普通图像。一般来说,对于有意义的图像加密框架,峰值信噪比(PSNR)或归一化相关系数(NC)用于评估加密图像的细微或解密图像的恢复质量。PSNR值的单位是dB。细微的PSNR呈正相关的图像加密和解密图像的恢复质量和图像失真负相关。同样,随着数控值的增加,两幅图像之间的相似性也增加。具体公式如下:如果我们假设普通图像的大小 是,加密或解密后的图像用形象 ,然后

选择了山水画为载体图像在这个实验中。山水画特有的朦胧美。为载体图像,它隐藏了秘密图像的存在在一定程度上达到伪装的效果,增加了安全的秘密图像。的压缩比是0.5。数据4(一),4 (f),4 (k)三个不同的普通图像和数据吗4 (d),4(我),4 (n)相应的加密图像。他们的psnr值34.5665 dB, 34.9369 dB,分别和34.8205分贝。数据4 (e),4 (j),4 (o)相应的解密图像,对应的psnr值34.5722 dB, 30.0233 dB,分别和29.8787分贝。

表1显示隐藏的效果和恢复不同普通图像的质量。PSNR1显示了峰值信噪比(PSNR)载体图像隐藏而PSNR2显示复苏之前和之后的效果。所以,可以看出,该方法具有良好的细微和恢复效果。

6。安全分析

6.1。密钥空间分析

一个安全的、高效的加密算法至少应该有一个关键的空间 。在本文中,初始状态值 ,的参数物流的地图控制测量的生成矩阵,初始状态值 ,和参数Logistic-Tent系统用于生成的初始位置交错混乱和随后的扰动操作;也就是说,加密算法的关键 。当精度达到 ,提出了加密算法的密钥空间 。因此,加密算法的密钥空间在本文提出足以抵抗穷举式攻击。

6.2。关键的灵敏度分析

关键的敏感性是一个重要指标,来评估一个加密算法的安全性。如果解密图像的关键时明显不同略有变化,结果表明,该算法的关键敏感。本文主要测试算法的解密密钥敏感性,如图5。图5(一个)是一个普通的图像,图吗5 (b)是加密的图像,图呢5 (c)解密后的图像。在这个实验中, ,所以的数据5 (d)- - - - - -5 (h)修改其中一个解密密钥,而其他键保持不变。可以看出,当解密密钥略有变化,图像不能恢复。所以关键算法的灵敏度是强大的。

6.3。柱状图分析

本文提出的加密算法是基于一个有意义的图像加密框架。所以,我们的主要目的是证明加密图像之间的相似性和载体图像通过比较他们的直方图,即。,measure the imperceptibility and the difference between the plain image and the encrypted image to establish the security of the algorithm. Thus, the histogram analysis reflects the reliability and security of the algorithm. As shown in Figure6载体图像的直方图是类似于加密图像,这表明,普通图像伪装和普通图像的直方图和加密的图像有很大的不同,这表明该算法是非常安全的。

6.4。比较

本文利用块压缩传感的想法然后压缩和加密图像,嵌入载体图像。因此,图像重建是耗时比一般的基于压缩感知的图像加密算法。OMP选择重建算法。在这里,21]和[31日)被选为实验比较。普通的大小“莉娜”形象 ,和载体图像一致选择了山水画。因为每个算法的内部结构是不同的,载体图像的大小和图像的压缩比是不一致的。载体图像大小提出了本文中描述的算法 ,和载体图像大小(21]和[31日)是 。的压缩比21)固定在0.25,(31日)固定在1.0,本文提出的算法是0.5。为了确保实验数据的有效性,每个图像的加密和解密的时间平均在多个实验。不同普通图像的加密和解密时间如表所示2。表3归一化相关测试的结果。

根据数据表所示2和3该算法的压缩比是两倍的21),所以解密时间有点长,但是加密时间相对较短。数控解密图像的价值也比(21]。原因是(21)使用sha - 256算法生成的关键这就增加了传输负担。相比之下,(31日),该算法的压缩比的一半(31日),虽然加密时间相对较长,但解密时间大大缩短。然而,数控值表3是小低,但也是可以接受的。表4显示比nonblock块方法的更好的性能。

7所示。结论

总之,本文调用块压缩传感的概念,将普通的图像划分为块,并使压缩感知观测。减少块效应引起的这个部门,交错混乱是用于每个块中的像素位置的争夺,每次呈现稀疏的一部分。考虑的安全算法和后续嵌入操作的方便,处理过的图像合并,然后量化,再炒来获取秘密图像。然后通过2级DWT和DCT相结合,和秘密图像嵌入到载体图像。实验结果证明该算法的效率和安全。此外,测量矩阵的规模更小,因为图像块的操作。在相同的压缩比下,该算法需要更少的存储空间和较低的计算复杂度和实现更快的图像重建速度和重建效果优于现有的。因此,在实际应用前景广阔。

有三个贡献我们的方法,即。,(1)generating Hadamard matrix and confusing it with chaotic sequence to form a measurement matrix, (2) using scrambling operation zigzag to sparse the plain image in order to enhance a good recovery effect, and (3) encrypting the quantized image after compressive sensing to achieve a secret image before embedding process.

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

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持部分由中国国家自然科学基金会(61972103和61972103号),中国广东省自然科学基金(没有。2019 a1515011361),广东省科技计划项目(没有。2017 a010101025),该项目为中国广东海洋大学科研启动基金(没有。R17037),特殊资金计划的中国广东海洋大学优秀年轻学者(没有。HDYQ2017006),增强学校的项目创新中国广东海洋大学(Q18306)。

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