CN101848390B - 基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法 - Google Patents

基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法 Download PDF

Info

Publication number
CN101848390B
CN101848390B CN 201010165909 CN201010165909A CN101848390B CN 101848390 B CN101848390 B CN 101848390B CN 201010165909 CN201010165909 CN 201010165909 CN 201010165909 A CN201010165909 A CN 201010165909A CN 101848390 B CN101848390 B CN 101848390B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
coefficient
coding
band
obtains
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN 201010165909
Other languages
English (en)
Other versions
CN101848390A (zh
Inventor
张家树
李恒建
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southwest Jiaotong University
Original Assignee
Southwest Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southwest Jiaotong University filed Critical Southwest Jiaotong University
Priority to CN 201010165909 priority Critical patent/CN101848390B/zh
Publication of CN101848390A publication Critical patent/CN101848390A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101848390B publication Critical patent/CN101848390B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

一种基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码算法。先对图像进行离散双树小波变换，再对得到的各个高频子带进行方向滤波，得到精细化的图像方向稀疏表示；用噪声整形技术对得到的方向子带系数进行稀疏化处理；再对每一层系数进行交织，使层数相邻的子带系数具有父子关系，采用SPIHT对系数进行量化编码；最后对码流中的系数符号采取异或的方式加密，对其它的部分码流采用随机算术编码加密。对编码得到的码流采用随机算术编码加密，加密效率高，效果好，安全性高，且对图像的压缩性能没有影响。对图像的高频分量采用方向滤波器分解，方向表示更加灵活，获得了更加稀疏的图像表示，有利于图像编码压缩处理，解码图像具有更好的客观质量和主观效果。

Description

基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法
技术领域
本发明涉及一种基于图像压缩安全编码方法，尤其涉及一种基于随机算术编码的多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法。
背景技术
随着网络和图像等多媒体的飞速发展，图像等多媒体通讯已逐渐成为人们之间信息交流的重要手段。目前的网络是一种开放式系统，因此在传输重要的图像之前，需要对图像进行加密处理以保证安全性。传统的加密技术将其作为普通数据流进行加密，没有考虑多媒体数据的特点，因此有一定的局限性。如图像的数据量一般比较大，加密所需的计算量比较大，存在加密效率不高的问题。另外，图像的数据规模比较大，在信道带宽有限的情况下，尤其是在无线环境下，必须对图像进行有效的压缩编码以利于编码传输。
目前图像有损压缩都采用变换编码的形式。如JPEG2000采用的是DWT变换。但是，DWT有两个主要的缺陷：(1)缺少平移不变性，即输入信号的微小平移可导致DWT系数很大的变化；(2)缺少方向选择性，即对于非水平或非垂直的奇异特征难以高效表示。近年来，对偶双树离散小波(Dual-tree Discrete WaveletTransform，DDWT)由于具有近似平移不变性和方向性引起了研究者的广泛关注。Yang等人通过噪声整形提高了DDWT系数的稀疏性，并用SPIHT编码，在具有复杂结构纹理的图像上取得了较好的效果(文献1：Yang Jingyu，Xu Wenli，DaiQionghai，Wang Yao.Image compression using 2-D dual-tree discrete wavelettransform.Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems，New Orleans，USA，May 2007：297-300)。由于DDWT只有6个方向，为了增加方向的灵活性，Yang等人提出了各向异性对偶双树离散小波包变换(ADDWP)(文献2：Yang Jingyu，Xu Jizheng，Wu Feng，Dai Qionghai，Wang Yao.Image coding using2-D anisotropic dual-tree discrete wavelet transform.Proceedings of IEEEInternational Conference on Image Processing，San Antonio，USA，Sep.2007：165-168.)。然而该变换需要寻找最优的分解结构，因此计算复杂度比较高。
根据图像压缩过程，图像加密分为三类：(1)压缩编码前对图像进行加密，该图像加密方式是在空域进行，通过混淆和置乱等手段对图像加密，然而加密后的图像像素之间的统计性被破坏，无法进行压缩处理，不利于图像的存储和传输。(2)图像压缩编码后再进行加密，图像的数据量比较大，传统的AES等加密手段的计算复杂度比较高，不利于实时处理。(3)联合图像压缩编码和加密。为了降低加密算法的复杂度，通过置乱或者加密变换(如DCT和DWT等)后的关键系数达到加密的效果。然而这将破坏变换域系数的规律，不利于图像的后继压缩编码。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于随机算术编码的多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法，该加密算法的计算复杂度低，安全性高，解码图像有更好的客观质量和主观效果，能够保持较好的图像局部细节特征。
本发明实现其发明目的，所采用的技术方案是，一种基于多方向稀疏表示的图像压缩加密方法，其步骤如下：
a、多方向的对偶双树离散小波变换：首先对图像用对偶双树离散小波变换分解，分解时第一层采用CDF 9/7滤波器组分解，其余各层分解采用6抽头的q-shift滤波器组分解，获得-75°，-45°，-15°，15°，45°和75°六个方向的高频子带；然后对得到的六个方向的高频子带用各向异性的方向滤波器组进行分解，各向异性的方向滤波器组由7阶最大平坦菱形滤波器经过McClellan变换和调制构造，且其高、低通滤波器的支撑长度分别为(29，29)和(43，43)；分解后得到大小是原始图像二倍的分解系数；
b、系数稀疏化：对a步得到的分解系数进行噪声整形得到稀疏化表示的系数；
c、系数交织：采用扩展的空间方向树结构对稀疏化表示的系数进行交织，使相邻的子带系数具有父子关系；交织时的策略如下：对应于a步中用各向异性的方向滤波器组进行分解时采用各向异性变换的系数，交织各行或者各列；对应于a步中用各向异性的方向滤波器组进行分解时采用各向同性变换的系数，需要同时交织行和列；
d、SPIHT编码与加密：对交织后的系数采用SPIHT位平面编码，产生系数符号码流和反映空间方向树结构的码流，及系数细化码流；对系数符号码流采用异或的方式加密，对另外两种码流用随机算术编码进行加密，即得到图像的压缩加密码流。
与现有技术相比，本发明的收益效果是：
1、将对偶小波变换的高频子带用方向滤波器组进一步分解，增加了小波的方向数目，提高了图像表示的方向灵活性和稀疏性，并且分解结构和方向滤波器组都具有各向异性支集，形状更接近于图像中边缘与轮廓等狭长形状，从而能更有效地表达图像的方向性特征；
2、用噪声整形对对偶双树离散小波的系数进行稀疏化表示，噪声整形技术通过量化可去掉小的系数，并将量化引入的残差提取出来，并反馈补偿给保留下来的大系数，从而保持信号的总能量恒定。它从一个较大的初始阈值在每一步迭代中以某一步长下降到预设终止阈值，随着迭代次数的增加，恢复信号越来越接近原始信号。经噪声整形稀疏化的系数获得了更好的非线性逼近性能。也使得解码图像具有更好的客观质量和主观效果。
3、对稀疏化的各个对偶小波子带的方向子带系数进行交织，使分解系数的相邻层具有类似小波的父子关系，有利于后继编码处理；从而可采用SPIHT位平面编码方法对图像进行压缩编码，具有低的计算复杂度和低存储空间需求，使得本发明的计算复杂度低，压缩效率高。
4、对压缩编码，基于随机算术编码进行图像加密，加密效果好，安全性高，对压缩没有影响。且具有较低的复杂度和较快的加解密速。
总之，本发明方法对图像的加密效果好，安全性高，解码图像具有更好的客观质量和主观效果，能够较好的保持图像的局部细节特征。
仿真实验也说明本发明方法的压缩效率高，安全性高：在国际标准图像barbara(大小为512×512，每一个像素的量化比特为8)而言，在压缩倍数为40倍(0.2bpp)的情况，本算法的解码图像质量为28.22dB，高于JPEG2000的27.77dB、DDWT(Yang Jingyu，Xu Wenli，Dai Qionghai，Wang Yao.Image compression using2-D dual-tree discrete wavelet transform.Proceedings of IEEE InternationalSymposium on Circuits and Systems，New Orleans，USA，May 2007：297-300)的27.27dB和ADDWP的(Yang Jingyu，Xu Jizheng，Wu Feng，Dai Qionghai，WangYao.Image coding using 2-D anisotropic dual-tree discrete wavelet transform.Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing，San Antonio，USA，Sep.2007：165-168.)的26.66dB。压缩加密后的图像具有不可见性，安全性能高。对高分辨率的掌纹图像而言，(大小为512×512，每一个像素的量化比特为8)而言，在压缩倍数为40倍的情况，本算法的解码图像质量为24.24dB，高于JPEG2000的23.67dB、DDWT(Yang Jingyu，Xu Wenli，Dai Qionghai，Wang Yao.Image compression using 2-D dual-tree discrete wavelet transform，Proceedings ofIEEE International Symposium on Circuits and Systems，New Orleans，USA，May2007：297-300)的24.08dB。由此可见，本算法具有更高的压缩效率，解码得到的图像效果能保持更好的图像细节。
下面结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步的详细说明。
附图说明
图1为本发明实施例一的原始图像。
图2为图1的局部细节图。
图3为对图1采用PEG2000解码方法在压缩倍数为40(0.2bpp)时得到对应于图2的局部细节的压缩(解码)图像。
图4为对图1采用本发明实施例一的方法进行压缩倍数为40(0.2bpp)的压缩加密后在进行解密解码得到的对应于图2局部细节的压缩(解码)图像。
图5为采用本发明实施例一的方法，对图1进行压缩数为40(0.2bpp)倍的压缩加密的加密图像。
图6为本发明实施例二的原始图像。
图7为采用JPEG2000的压缩算法对图6在进行40(0.2bpp)倍压缩后得到的压缩(解码)图像。
图8为采用本发明实施例二的方法对图6进行40(0.2bpp)倍压缩及加密后再进行解密解码后得到的压缩(解码)图像。
图9为采用本发明实施例二的方法对图6进行压缩倍数为40(0.2bpp)倍的压缩加密后的得到的加密图像。
具体实施方式
实施例一
本发明的一种具体实施方式为，一种基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法，其步骤如下：
a、多方向的对偶双树离散小波变换：首先对图像用对偶双树离散小波变换分解，分解时第一层采用CDF 9/7滤波器组分解，其余各层分解采用6抽头的q-shift滤波器组分解，获得-75°，-45°，-15°，15°，45°和75°六个方向的高频子带；然后对得到的六个方向的高频子带用各向异性的方向滤波器组进行分解，各向异性的方向滤波器组由7阶最大平坦菱形滤波器经过McClellan变换和调制构造，且其高、低通滤波器的支撑长度分别为(29，29)和(43，43)；分解后得到大小是原始图像二倍的分解系数。
在对得到的六个方向的高频子带用各向异性的方向滤波器组进行分解时，采用各向同性变换。
b、系数稀疏化：对a步得到的分解系数进行噪声整形得到稀疏化表示的系数。
用噪声整形对对偶双树离散小波的系数进行稀疏化表示，噪声整形技术通过量化可去掉小的系数，并将量化引入的残差提取出来，并反馈补偿给保留下来的大系数，从而保持信号的总能量恒定。它从一个较大的初始阈值在每一步迭代中以某一步长下降到预设终止阈值，随着迭代次数的增加，恢复信号越来越接近原始信号。经噪声整形稀疏化的系数获得了更好的非线性逼近性能。
c、系数交织：采用扩展的空间方向树结构对稀疏化表示的系数进行交织，使相邻的子带系数具有父子关系；交织时的策略如下：由于a步中用各向异性的方向滤波器组进行分解时是采用各向同性变换，因此对b步得到的系数需要同时交织行和列。
d、SPIHT编码与加密：对交织后的系数采用SPIHT位平面编码，产生系数符号码流和反映空间方向树结构的码流，及系数细化码流；对系数符号码流采用异或的方式加密，对另外两种码流用随机算术编码进行加密，即得到图像的压缩加密码流。
在进行SPIHT编码与加密时，可以根据系统的实际要求和具体情况来设定压缩编码的倍数。
将图像的压缩加密码流进行以上的逆操作即可得到解密解码的压缩(解码)图像
本实施例方法的计算机仿真实验如下：
仿真实验的图像为图1，其大小为512×512像素。对偶小波变换的分解层数为6，第一层采用CDF 9/7滤波器，剩下的各层采用q-shift滤波器。低频部分不进行方向滤波器变换，对于图1的图像，方向滤波器变换采用各向同性变换，其各级分层分解数为[0 0 0 2 2 3]。
仿真实验得到的图像为图1至图5，其中：图1为原始图像；图2为图1的局部细节图像；图3为对图1采用PEG2000解码方法在压缩倍数为40(0.2bpp)时得到对应于图2的局部细节的仿真压缩(解码)图像；图4为对图1采用本例的方法进行压缩倍数为40(0.2bpp)的压缩加密后在进行解密解码得到的对应于图2局部细节的仿真压缩(解码)图像。
与图3的JPEG2000图像比较，本例方法得到的图4的压缩图像，具有更好的客观质量和主观效果，图像的局部细节和方向性特征保持更好。
图5为采用本发明实施例的方法，对图1进行压缩数为40(0.2bpp)倍的压缩加密的仿真加密图像。图5表明本例得到的加密图像的加密效果很好。
表1为不同码率下本例方法和JPEG2000方法、文献1、2的方法，得到图1的解码图像的峰值信噪比(bpp：平均每一个像素占有的比特数)
Figure GDA0000067403340000061
(注：bpp为平均每一个像素占有的比特数)
表1表明，在压缩倍数为16到80倍的范围内，本例方法对图1处理后的得到的压缩(解码)图像，其压缩图像的峰值信噪比均高于现有的3种方法。说明本例方法得到的压缩图像，具有更好的客观质量。
实施例二
本例与实施例一得操作基本相同，不同的仅仅是a步的操作中，在对得到的六个方向的高频子带用各向异性的方向滤波器组进行分解时，采用各向异性变换。相应地c步交织时的策略改为：对b步得到的系数交织各行或者各列。
本例方法的仿真实验如下
本实验选取的原始图像为纹理丰富的掌纹，其大小为512×512的灰度图像。方向滤波器分解采用各向异性变换，其各级分层分解数为[0 0 0 3 3 3]。
本实验得到的图像为图6至图9，其中：图6为原始图像；图7为对图6采用PEG2000解码方法在压缩倍数为32(0.25bpp)时得到的仿真压缩(解码)图像；图8为对图6采用本例的方法进行压缩倍数为32(0.25bpp)的压缩加密后在进行解密解码得到的仿真压缩(解码)图像。
与图7的JPEG2000图像比较，本例方法得到的图8的压缩图像，具有更好的客观质量和主观效果，图像的局部细节和方向性特征保持更好。
图9为采用本例的方法，对图6进行压缩数为32(0.25bpp)倍的压缩加密的仿真加密图像。图9表明本例得到的加密图像的加密效果很好。
表2为不同码率下本例方法和JPEG2000及文献1的方法，得到的图6的解码图像的峰值信噪比
Figure GDA0000067403340000071
(注：bpp为平均每一个像素占有的比特数)
表2表明，在压缩倍数为16到80倍的范围内，本例方法对图6处理后的得到的压缩(解码)图像，其压缩图像的峰值信噪比，仅比压缩16倍的JPEG2000方法低，其它情况均高于现有的2种方法。说明本例方法得到的压缩图像，具有更好的客观质量。
本发明在进行a步的操作中，在对得到的六个方向的高频子带用各向异性的方向滤波器组进行分解时，既可以采用各向同性变换，也可以采用各向异性变换。通常对在方向特征较多地集中在某一方向上的图像采用各向异性变换，而对方向特征没有明显集中趋势的图像采用各向同性变换。

Claims (1)

1.一种基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法，其步骤如下：
a、多方向的对偶双树离散小波变换：首先对图像用对偶双树离散小波变换分解，分解时第一层采用CDF 9/7滤波器组分解，其余各层分解采用6抽头的q-shift滤波器组分解，获得-75°，-45°，-15°，15°，45°和75°六个方向的高频子带；然后对得到的六个方向的高频子带用各向异性的方向滤波器组进行分解，各向异性的方向滤波器组由7阶最大平坦菱形滤波器经过McClellan变换和调制构造，且其高、低通滤波器的支撑长度分别为(29，29)和(43，43)；分解后得到大小是原始图像两倍的分解系数；
b、系数稀疏化：对a步得到的分解系数进行噪声整形得到稀疏化表示的系数；
c、系数交织：采用扩展的空间方向树结构对稀疏化表示的系数进行交织，使相邻的子带系数具有父子关系；交织时的策略如下：对应于a步中用各向异性的方向滤波器组进行分解时采用异性变换的系数，交织各行或者各列；对应于a步中用各向异性的方向滤波器组进行分解时采用同性变换的系数，需要同时交织行和列；
d、SPIHT编码与加密：对交织后的系数采用SPIHT位平面编码，产生系数符号码流和反映空间方向树结构的码流，及系数细化码流；对系数符号码流采用异或的方式加密，对另外两种码流用随机算术编码进行加密，即得到图像的压缩加密码流。
CN 201010165909 2010-05-10 2010-05-10 基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法 Expired - Fee Related CN101848390B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN 201010165909 CN101848390B (zh) 2010-05-10 2010-05-10 基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN 201010165909 CN101848390B (zh) 2010-05-10 2010-05-10 基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101848390A CN101848390A (zh) 2010-09-29
CN101848390B true CN101848390B (zh) 2011-11-16

Family

ID=42772820

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN 201010165909 Expired - Fee Related CN101848390B (zh) 2010-05-10 2010-05-10 基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN101848390B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101990057B (zh) * 2010-11-19 2012-05-30 清华大学 基于小波变换和块搜索的视频去噪方法和装置
CN102325252B (zh) * 2011-08-08 2014-09-17 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于最优小波包的联合信源信道编码方法及图像传输系统
CN104615475B (zh) * 2015-02-06 2018-08-21 北京交通运输职业学院 安全关键系统中的安全编码生成方法与装置
CN105357537B (zh) * 2015-12-11 2018-07-17 辽宁工程技术大学 一种基于混沌的多级树集合分裂编码图像加密方法
CN106056526B (zh) * 2016-05-26 2019-04-12 南昌大学 一种基于解析稀疏表示与压缩感知的图像加密算法
CN107507254B (zh) * 2017-08-18 2018-11-23 济南大学 基于算术编码的图像压缩加密方法
CN107948644B (zh) * 2017-12-12 2020-09-18 桂林电子科技大学 一种水下图像压缩方法及传输方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008512766A (ja) * 2004-09-09 2008-04-24 シリコン オプティックス インコーポレイテッド 異方性フィルタリングを用いたシングルパス画像ワーピングシステム及び方法
CN101631243B (zh) * 2009-08-07 2011-10-26 清华大学 一种基于小波变换的图像编和解码的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN101848390A (zh) 2010-09-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101848390B (zh) 基于多方向稀疏表示的图像压缩安全编码方法
CN113034334B (zh) 联合JPEG和Huffman编码的加密图像可逆信息隐藏方法、装置
Yadav et al. A review on image compression techniques
NirmalRaj SPIHT: a set partitioning in hierarchical trees algorithm for image compression
CN104331913A (zh) 基于稀疏k-svd的极化sar图像压缩方法
Kaur et al. Improvements of spiht in image compression-survey
Das et al. An image secret sharing technique with block based image coding
CN107483963B (zh) 一种1比特图像压缩加密方法
Chaudhari et al. Wavelet transformed based fast fractal image compression
Kabir An efficient low bit rate image watermarking and tamper detection for image authentication
CN105163130B (zh) 一种基于离散Tchebichef正交多项式的图像无损压缩方法
Xiang et al. Degradative encryption: An efficient way to protect SPIHT compressed images
Hashemi-Berenjabad et al. Threshold based lossy compression of medical ultrasound images using contourlet transform
Xiao et al. An optimized quantization technique for image compression using discrete Tchebichef transform
CN100426866C (zh) 全相位沃尔什双正交变换及其对jpeg的改进方法
Kasana et al. EMD-based steganography techniques for JPEG2000 encoded images
Bhatt et al. Image compression algorithms under JPEG with lapped orthogonal transform and discrete cosine transformation
Pandey et al. Hybrid image compression based on fuzzy logic technology
Talooh et al. Comparative study of discrete cosine transforms and set partitioning in hierarchical trees
Pareek et al. An Image Compression Using Multilayer Wavelet Transform with 2DTCWT: A Review
Khudhar An efficient system for encrypted image by using hybrid DWT-DCT compression algorithm
Gouda et al. Compression Technique Using DCT & Fractal Compression–A Survey
Younis et al. Partial encryption of compressed image using threshold quantization and AES cipher
Sachdeva et al. A Review on Digital Image Compression Techniques
Kaur et al. Image compression using digital curvelet transform and HWT as MCA

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C17 Cessation of patent right
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20111116

Termination date: 20140510