一种基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法技术

本发明专利技术提供了一种基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法。该方法首先将彩色明文图像分解为R、G、B三个分量，其次分别对其进行二维离散小波变换得到三个稀疏系数矩阵，接着采用Arnold映射对稀疏系数矩阵进行位置置乱，然后对置乱后的矩阵进行压缩感知和量化，对量化后的矩阵进行正反两次扩散，最后得到密文图像。利用未量化的压缩感知结果更新Lorenz混沌系统的初始值，利用Lorenz混沌系统生成的伪随机序列对量化后图像进行像素值扩散。本发明专利技术使密文图像的灰度值分布均匀，克服了压缩感知明文敏感度不够的缺点，增强抵抗选择明文攻击的能力，具有较强的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法
本专利技术涉及一种数字图像加密技术领，特别是涉及一种基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法。
技术介绍
随着信息和网络技术的革命性进步，产生、传输和存储了大量的数字图像、视频等信息载体。与此同时，越来越多的政府部门、企业和个人出于不同的目的关注着隐私权的保护。因此，在此背景下，图像密码系统在军事安全、医学图像处理、网络传输等领域受到广泛关注。最近的研究发现，现有的传统加密方式，如数据加密标准(DES)，国际数据加密算法(IDEA)和高级加密标准(AES)都不适合图像加密。所以一些研究人员开发了一些用于图像加密的新的算法。信息安全系统一般分为两大类，一类是加密，另一类是隐写或信息隐藏。它们可以根据密文的表示来区分。图像加密算法可以将有意义的明文图像转换为类噪声或类纹理的密码图像，如果没有正确的密钥，黑客就无法获得原始图像。一些研究人员开发了基于DNA编码、细胞自动机、量子计算、混沌理论等的各种加密方案。近年来，压缩感知(CS)被用于图像加密。利用这种方法，可以同时对普通图像进行采样、压缩和加密。例如有研究设计了一种基于超混沌和2D压缩感知的图像压缩加密算法，首先，对原始图像进行稀疏变换得到稀疏系数矩阵，然后利用部分哈达玛矩阵构造测量矩阵，通过测量矩阵在两个方向上对原始图像进行测量，然后通过超混沌系统控制的循环移位操作对测量值矩阵进行扩散，最后得到密文图像。还有研究提出了一种基于压缩感知和混沌系统的图像加密方法，首先利用离散小波变换得到图像的稀疏表示，其次利用logistic映射进行像素位置置乱，然后利用提出的混沌映射生成测量矩阵，接着对置乱后的测量值矩阵进行压缩加密，最后得到密文图像。上述两项研究都是基于压缩感知的图像加密算法，可以同时实现图像的压缩和加密，但是这些方案忽略了压缩感知的固有特性，即明文敏感性。本专利技术通过设计一种新的压缩感知结构，即利用未量化的测量值矩阵更新混沌系统的密钥来解决这一问题，从而提高算法的安全性，增强抗选择明文攻击能力。置乱是改变图像的像素点位置，破坏相邻像素间的相关性，而不改变像素值的一种操作。常用的置乱算法是对二维图像矩阵进行行置乱和列置乱，或交叉进行行、列置乱；该方法中有的行(或列)会被多次就置换位置，而有的行(或列)可能保持不变，置乱效果不好。扩散是改变像素点的位置，使任一点的像素值变化影响尽可能多的其他像素点的灰度值。大部分的算法采用的扩散方法是混沌序列与明文图像按照顺序进行逐一异或，但是在已知密钥序列的情况下，可以通过后一个像素逐一解密得到前一个像素，安全性较低。
技术实现思路
为了解决目前基于压缩感知的图像压缩加密算法中压缩率有限，明文关联性不强，不能抵抗选择明文攻击的问题，本专利技术提供了一种基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法。本专利技术提供的基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法，包括以下步骤：步骤1：大小为N×N的明文图像分离成IR,IG和IB，分别使用2D离散小波变换(DWT)对RGB三个分量进行稀疏变换，得到同样尺寸的稀疏系数矩阵和步骤2：设logistic混沌系统初始值为y10为密钥，生成尺寸为2*M*N的混沌序列S1。步骤3：利用Arnold映射和所述混沌序列S1对所述稀疏系数矩阵和进行随机位置置乱，得到置乱后的三个图像和步骤4：设置复合logistic-sine混沌映射的初始值y20为密钥，迭代生成随机序列集合L＝{x0,x1,x3,…,xM}，由该序列生成索引向量，根据索引向量生成测量矩阵Φ；步骤5：利用所述测量矩阵Φ对置乱后的三个分量进行两次压缩测量，得到大小为m×m的测量值矩阵YnQR,YnQG和YnQB,其中m＝ceil(CR×N)；步骤6：根据三个测量值矩阵以及外部密钥x0,y0,z0和w0，更新超混沌Lorenz系统的初始值得到x0',y0',z0'和w0'，根据所述初始值x0',y0',z0'和w0'利用Lorenz超混沌系统生成三个伪随机数序列key1,key2和key3；步骤7：对所述测量值矩阵YnQR,YnQG和YnQB进行量化，得到量化后图像步骤8：利用所述三个伪随机序列key1,key2和key3对所述量化后图像进行正反两次像素值扩散，扩散后图像Cr,Cb和Cg；步骤9：将所述扩散后图像Cr,Cb和Cg组合起来，得到彩色密文图像C。进一步地，步骤4包括：步骤4.1：构建大小为N×N的Hadamard矩阵H；步骤4.2：迭代混沌系统生成随机序列集合L＝{x0,x1,x3,…,xM}；步骤4.3：对L进行升序排列，生成索引向量，利用索引向量选择H中相应的列向量，转置后作为部分Hadamard矩阵的行，最终生成M×N的测量矩阵Φ。进一步地，步骤6包括：步骤6.1：构建一个矩阵S＝[Pr,Pg,Pb]，利用索引函数公式(1)产生S的索引值[H,q]＝sort(S)(1)式中[·,·]＝sort(·)是序列索引函数，H＝[h1,h2,…hM×3N]是S升序排列后的序列，q＝[q1,q2,…qM×3N]是H的索引值；步骤6.2：然后有步骤6.3：利用公式(3)产生密钥dk＝mod(sum,k+0.1)(3)式中，k∈[1,2,…,K]，可以得到平均值为满足不等式1014K＞2100假设K为K≥3；步骤6.4：初始值通过以下公式计算：进一步地，步骤6还包括(生成混沌序列)迭代Lorenz混沌系统，生成四组混沌序列，使用公式(5)所示的算法，将{xk},{yk},{wk},{zk}浮点数随机序列转化为可用于图像加密的伪随机整数序列key1,key2和key3；进一步地，步骤8具体为：正向扩散的算法如式所示：Ci＝(Ci-1+Si+Pi)mod256(6)逆向扩散算法如式所示：Ci＝(Ci+1+Si+Pi)mod256(7)本专利技术的有益效果：(1)本专利技术首先从彩色明文图像P中提取R、G、B三个分量，分别对其进行2D-DWT变换，得到R、G、B三个分量的稀疏系数矩阵，然后利用Arnold映射对系数矩阵进行像素置乱，之后采用本专利技术设计的测量矩阵对置乱后的矩阵分别进行压缩感知和量化，接着对R、G、B分量分别进行双向像素值扩散，最后得到彩色密文图像。本专利技术设计了新的压缩感知结构，提高了明文敏感性，而且将压缩感知与置乱-扩散结合，提高了明文图像的安全性，此外采用压缩感知得到的密文图像尺寸变小，节约了传输带宽、时间和存储空间。(2)本专利技术在生成测量矩阵时，设计了一种基于复合Logistic-sine映射生成部分Hadamard矩阵作为测量矩阵的方法：首先构建大小为N×N的Hadamard矩阵H。然后设置复合Logistic-sine映射的初始值和控制参数,迭代生成混沌序列。对混沌序列进行升序排列，得到索引向量，利用该向量选择H矩阵中的元素，构成测量矩阵。与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：大小为N×N的明文图像分离成I

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：大小为N×N的明文图像分离成IR,IG和IB，分别使用2D离散小波变换(DWT)对RGB三个分量进行稀疏变换，得到同样尺寸的稀疏系数矩阵和
步骤2：设logistic混沌系统初始值为y10为密钥，生成尺寸为2*M*N的混沌序列S1。
步骤3：利用Arnold映射和所述混沌序列S1对所述稀疏系数矩阵和进行随机位置置乱，得到置乱后的三个图像和
步骤4：设置复合logistic-sine混沌映射的初始值y20为密钥，迭代生成随机序列集合L＝{x0,x1,x3,...,xM}，由该序列生成索引向量，根据索引向量生成测量矩阵Φ；
步骤5：利用所述测量矩阵Φ对置乱后的三个分量进行两次压缩测量，得到大小为m×m的测量值矩阵YnQR,YnQG和YnQB,其中m＝ceil(CR×N)；
步骤6：根据三个测量值矩阵以及外部密钥x0,y0,z0和w0，更新超混沌Lorenz系统的初始值得到x0',y0',z0'和w0'，根据所述初始值x0',y0',z0'和w0'利用Lorenz超混沌系统生成三个伪随机数序列key1,key2和key3；
步骤7：对所述测量值矩阵YnQR,YnQG和YnQB进行量化，得到量化后图像
步骤8：利用所述三个伪随机序列key1,key2和key3对所述量化后图像进行正反两次像素值扩散，扩散后图像Cr,Cb和Cg；
步骤9：将所述扩散后图像Cr,Cb和Cg组合起来，得到彩色密文图像C。


2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的彩色图像压缩加密方法，其特征在于：步骤4包括：
步骤4.1：构建大小为N×N的Hadamard矩阵H；
步骤4.2：迭代...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙舒舒，吕伟杰，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12