CN110062129A - 图像保实加密方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像保实加密方法和系统，该方法包括：S1：将待加密图像分为多组，每组包含两幅图像；S2：采用复数表示将每组的两幅图像联结在一起，并使用回转器变换进行双随机相位加密；S3：将多组经过所述双随机相位加密后的复数结果一一对应地转换为多组实数矩阵；S4：对所述多组实数矩阵进行多分辨率奇异值分解并构建线性方程得到最终的密文。本发明具有如下优点：可以生成实数形式的密文数据，便于存储和传输；同时采用多分辨率奇异值分解进一步增强了密文的随机性。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像保实加密方法和系统。
背景技术
随着图像采集技术和设备以及多媒体通信技术的不断发展，数字图像的应用日益广泛，每天都会有大量的公开或私有的图像通过网络传输。由于“可见”的数字图像内容包含一些隐私信息，可能被轻而易举的获取并遭到非法复制、蓄意修改等，从来导致严重的后果。因此，图像所携带信息的安全性越来越引起人们的重视。
在诸多的图像内容保护方法中，图像加密作为一种有效地图像内容保护方法，自双随机相位加密算法提出以来得到了不断的研究。为了提高加密算法的安全性，可以使用一些含变化参数的变换比如分数阶Fourier变化、Gyrator变换、分数阶小波变换等替换双随机相位加密中的Fourier变换。然而，现有的一些加密方法得到的结果为复数，不便于存储和分发。对于多幅图像加密的加密传输问题，虽然可以使用已有的单幅图像的加密方法，但是这种重复性的操作过于繁琐。
发明内容
本发明旨在至少解决上述技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种图像保实加密方法，可以保护图像内容的安全和提高传输效率。
为了实现上述目的，本发明的实施例公开了一种图像保实加密方法，包括以下步骤：S1：将待加密图像分为多组，每组包含两幅图像；S2：采用复数表示将每组的两幅图像联结在一起，并使用回转器变换进行双随机相位加密；S3：将多组经过所述双随机相位加密后的复数结果一一对应地转换为多组实数矩阵；S4：对所述多组实数矩阵进行多分辨率奇异值分解并构建线性方程得到最终的密文。
根据本发明实施例的图像保实加密方法，可以生成实数形式的密文数据，便于存储和传输；同时采用多分辨率奇异值分解进一步增强了密文的随机性。
另外，根据本发明上述实施例的图像保实加密方法，还可以具有如下附加的技术特征：
可选地，步骤S2包括：设定所述待加密图像为f1,1(x,y)、f1,2(x,y)、f2,1(x,y)、f2,2(x,y)、…、fn,1(x,y)、fn,2(x,y)}，所述待加密图像的尺寸为N×M，(x,y)表示空间域的坐标，N、M分别为所述待加密图像的长度和宽度；
将每组的两幅图像分别作为实部分量和虚部分量组合为复数矩阵：
ft c(x,y)＝ft,1(x,y)+jft,2(x,y),t＝1,2,…,n
给定初始值(x0，y0)，根据混沌序列
通过迭代生成序列(xl,yl)，其中(l＝1,2,…,2NM+(pq)2)，参数θ∈[0,1]；并构造一个新序列S：
S＝((xl-yl)×109mod(255))/255
分别提取新序列S的前NM个、后NM个值，并将其调整为尺寸为N×M的二维矩阵：
s′1＝{z'x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
s'2＝{z″x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
构造两个相位函数：
P1(x,y)＝exp(j2πz'x,y),P2(x,y)＝exp(j2πz″x,y)
对复值矩阵ft c(x,y)进行双随机相位加密得到矩阵Gt(x,y)：
其中t＝1,2,…,n，α1、α2表示Gyrator变换的旋转角度，Gyrator变换的定义为：
可选地，步骤S3包括：分别提取矩阵Gt(x,y)的实部分量和虚部分量，并将其表示为实数矩阵Mt(x,y)：
可选地，步骤S4包括：将每个实数矩阵Mt(x,y)划分为不重叠的子块，子块大小为p×q，表示坐标位置为(2N/p,2M/q)的子块，其中：a＝1,2,…,p；b＝1,2,…,q；h＝1,2,…,2N/p；w＝1,2,…,2M/q；
将所有的子块调整为尺寸为pq×1的列向量，构造矩阵ft(x,y)：
计算中心化矩阵和散度矩阵其大小为pq×pq；
对Tt,b进行奇异值分解得到正交矩阵，即Tt,b＝USVT，其中U和V都是大小为pq×pq的正交矩阵；
将序列S的中间的(pq)2值调整为尺寸为pq×pq的矩阵R1，并左乘中心化矩阵得到
对左乘正交矩阵UT得到矩阵gt(x,y)，大小为pq×(4NM/pq)；
将矩阵gt(x,y)的每一行调整为大小为(2N/p)×(2M/q)的矩阵，得到矩阵It(x,y)：
其中，g′1,1(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第一行，g′1,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第q行，g'2N/p,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第pq行；
生成均值为μ、标准差为σ的随机矩阵，其大小为n×n，对其进行QR分解得到正交矩阵w，构建线性方程组得到密文et(x,y)(t＝1,2,…,n)：
本发明的第二个目的在于提出一种图像保实加密系统，可以保护图像内容的安全和提高传输效率。
为了实现上述目的，本发明的实施例公开了一种图像保实加密系统，包括：分组模块，用于将待加密图像分为多组，每组包含两幅图像；联结加密模块，用于采用复数表示将每组的两幅图像联结在一起，并使用回转器变换进行双随机相位加密；转换模块，用于将多组经过所述双随机相位加密后的复数结果一一对应地转换为多组实数矩阵；密文生成模块，用于对所述多组实数矩阵进行多分辨率奇异值分解并构建线性方程得到最终的密文。
根据本发明实施例的图像保实加密系统，可以生成实数形式的密文数据，便于存储和传输；同时采用多分辨率奇异值分解进一步增强了密文的随机性。
另外，根据本发明上述实施例的图像保实加密系统，还可以具有如下附加的技术特征：
可选地，所述联结加密模块具体用于设定所述待加密图像为f1,1(x,y)、f1,2(x,y)、f2,1(x,y)、f2,2(x,y)、…、fn,1(x,y)、fn,2(x,y)}，所述待加密图像的尺寸为N×M，(x,y)表示空间域的坐标，N、M分别为所述待加密图像的长度和宽度；
将每组的两幅图像分别作为实部分量和虚部分量组合为复数矩阵：
ft c(x,y)＝ft,1(x,y)+jft,2(x,y),t＝1,2,…,n
给定初始值(x0，y0)，根据混沌序列
通过迭代生成序列(xl,yl)，其中(l＝1,2,…,2NM+(pq)2)，参数θ∈[0,1]；并构造一个新序列S：
S＝((xl-yl)×109mod(255))/255
分别提取新序列S的前NM个、后NM个值，并将其调整为尺寸为N×M的二维矩阵：
s′1＝{z'x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
s'2＝{z′x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
构造两个相位函数：
P1(x,y)＝exp(j2πz'x,y),P2(x,y)＝exp(j2πz″x,y)
对复值矩阵ft c(x,y)进行双随机相位加密得到矩阵Gt(x,y)：
其中t＝1,2,…,n，α1、α2表示Gyrator变换的旋转角度，Gyrator变换的定义为：
可选地，所述转换模块具体用于分别提取矩阵Gt(x,y)的实部分量和虚部分量，并将其表示为实数矩阵Mt(x,y)：
可选地，所述密文生成模块具体用于将每个实数矩阵Mt(x,y)划分为不重叠的子块，子块大小为p×q，表示坐标位置为(2N/p,2M/q)的子块，其中：a＝1,2,…,p；b＝1,2,…,q；h＝1,2,…,2N/p；w＝1,2,…,2M/q；
将所有的子块调整为尺寸为pq×1的列向量，构造矩阵ft(x,y)：
计算中心化矩阵和散度矩阵其大小为pq×pq；
对Tt,b进行奇异值分解得到正交矩阵，即Tt,b＝USVT，其中U和V都是大小为pq×pq的正交矩阵；
将序列S的中间的(pq)2值调整为尺寸为pq×pq的矩阵R1，并左乘中心化矩阵得到
对左乘正交矩阵UT得到矩阵gt(x,y)，大小为pq×(4NM/pq)；
将矩阵gt(x,y)的每一行调整为大小为(2N/p)×(2M/q)的矩阵，得到矩阵It(x,y)：
其中，g′1,1(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第一行，g′1,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第q行，g'2N/p,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第pq行；
生成均值为μ、标准差为σ的随机矩阵，其大小为n×n，对其进行QR分解得到正交矩阵w，构建线性方程组得到密文et(x,y)(t＝1,2,…,n)：
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明一个实施例的图像保实加密方法的流程图；
图2是本发明一个实施例的图像保实加密方法的加密过程示意图；
图3是本发明一个实施例的待加密图像；
图4是图3的加密结果及解密图像；
图5是本发明一个实施例的图像保实加密系统的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
参照下面的描述和附图，将清楚本发明的实施例的这些和其他方面。在这些描述和附图中，具体公开了本发明的实施例中的一些特定实施方式，来表示实施本发明的实施例的原理的一些方式，但是应当理解，本发明的实施例的范围不受此限制。相反，本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
以下结合附图描述本发明的图像保实加密方法和系统。
图1是本发明一个实施例的图像保实加密方法的流程图。如图1所示，本发明实施例的图像保实加密方法，包括以下步骤：
S1：将待加密图像分为多组，每组包含两幅图像。
S2：采用复数表示将每组的两幅图像联结在一起，并使用回转器变换进行双随机相位加密。
图2是本发明一个实施例的图像保实加密方法的加密过程示意图。如图2所示，在本发明的一个实施例中，设定所述待加密图像为f1,1(x,y)、f1,2(x,y)、f2,1(x,y)、f2,2(x,y)、…、fn,1(x,y)、fn,2(x,y)}，所述待加密图像的尺寸为N×M，(x,y)表示空间域的坐标，N、M分别为所述待加密图像的长度和宽度；
将每组的两幅图像分别作为实部分量和虚部分量组合为复数矩阵：
ft c(x,y)＝ft,1(x,y)+jft,2(x,y),t＝1,2,…,n
给定初始值(x0，y0)，根据混沌序列
通过迭代生成序列(xl,yl)，其中(l＝1,2,…,2NM+(pq)2)，参数θ∈[0,1]；并构造一个新序列S：
S＝((xl-yl)×109mod(255))/255
分别提取新序列S的前NM个、后NM个值，并将其调整为尺寸为N×M的二维矩阵：
s′1＝{z'x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
s'2＝{z″x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
构造两个相位函数：
P1(x,y)＝exp(j2πz'x,y),P2(x,y)＝exp(j2πz″x,y)
对复值矩阵ft c(x,y)进行双随机相位加密得到矩阵Gt(x,y)：
其中t＝1,2,…,n，α1、α2表示Gyrator变换的旋转角度，Gyrator变换的定义为：
S3：将多组经过所述双随机相位加密后的复数结果一一对应地转换为多组实数矩阵。
在本发明的一个实施例中，步骤S3包括：分别提取矩阵Gt(x,y)的实部分量和虚部分量，并将其表示为实数矩阵Mt(x,y)：
S4：对所述多组实数矩阵进行多分辨率奇异值分解并构建线性方程得到最终的密文。
在本发明的一个实施例中，步骤S4包括：将每个实数矩阵Mt(x,y)划分为不重叠的子块，子块大小为p×q，表示坐标位置为(2N/p,2M/q)的子块，其中：a＝1,2,…,p；b＝1,2,…,q；h＝1,2,…,2N/p；w＝1,2,…,2M/q；
将所有的子块调整为尺寸为pq×1的列向量，构造矩阵ft(x,y)：
计算中心化矩阵和散度矩阵其大小为pq×pq；
对Tt,b进行奇异值分解得到正交矩阵，即Tt,b＝USVT，其中U和V都是大小为pq×pq的正交矩阵；
将序列S的中间的(pq)2值调整为尺寸为pq×pq的矩阵R1，并左乘中心化矩阵得到
对左乘正交矩阵UT得到矩阵gt(x,y)，大小为pq×(4NM/pq)；
将矩阵gt(x,y)的每一行调整为大小为(2N/p)×(2M/q)的矩阵，得到矩阵It(x,y)：
其中，g′1,1(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第一行，g′1,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第q行，g'2N/p,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第pq行；
生成均值为μ、标准差为σ的随机矩阵，其大小为n×n，对其进行QR分解得到正交矩阵w，构建线性方程组得到密文et(x,y)(t＝1,2,…,n)：
对于得到的密文，使用正确的秘钥进行上述加密过程的逆过程就可以得到相应的明文数据，即原始图像。
图3是本发明一个实施例的待加密图像。如图3所示，为了验证所本发明实施例提出图像加密方法的有效性，使用六幅图像进行测试，其尺寸为256×256。加密过程中使用的参数见表1(可以使用其他参数，这里只是用来说明算法的可行性)。
表1实验中的参数值
| Parameter | (x<sub>0</sub>,y<sub>0</sub>,θ) | (α<sub>1</sub>,α<sub>2</sub>) | (μ,σ) |
| Value | (-0.1182,0.3479,0.0542) | (0.8649,-0.1647) | (0.5,1.25) |
为了客观的评价解密图像的质量，使用归一化均方差(Normalized Mean SquareError，NMSE)，其计算公式为：
图4是图3的加密结果及解密图像。如图4所示，给出了(p＝2,q＝2)时的加密结果及解密图像，可以看出密文图像类似随机噪声，能够有效地隐藏原图像的内容；解密后的图像与原图像在视觉上一致。表2统计了当p、q取值不同时，解密图像与原始图像的误差，可以看出通过解密能够几乎完整的恢复出原始图像信息。以上结果说明了该加密方法的有效性。
表2解密图像的NMSE统计
| 图3(a) | 图3(b) | 图3(c) | 图3(d) | 图3(e) | 图3(f) | |
| p＝2,q＝2 | 4.8381e-30 | 4.5646e-30 | 5.1599e-30 | 2.7163e-30 | 2.3985e-30 | 3.2423e-30 |
| p＝2,q＝4 | 3.2675e-29 | 3.0318e-29 | 4.3371e-29 | 2.1187e-29 | 2.6753e-29 | 3.6376e-29 |
| p＝4,q＝4 | 4.5849e-29 | 4.3811e-29 | 1.8606-28 | 8.8623e-29 | 7.0789e-29 | 9.6473e-29 |
| p＝4,q＝8 | 1.2959e-28 | 1.2290e-28 | 1.4870e-28 | 7.0716e-29 | 1.8245e-28 | 2.5215e-28 |
| p＝16,q＝16 | 1.9581e-26 | 1.8617e-26 | 1.6041e-26 | 7.6134e-27 | 2.1780e-26 | 3.0188e-26 |
图5是本发明一个实施例的图像保实加密系统的结构框图。如图5所示，本发明实施例的图像保实加密系统，包括：分组模块100、联结加密模块200、转换模块300和密文生成模块400。
其中，分组模块100用于将待加密图像分为多组，每组包含两幅图像。联结加密模块200用于采用复数表示将每组的两幅图像联结在一起，并使用回转器变换进行双随机相位加密。转换模块300用于将多组经过所述双随机相位加密后的复数结果一一对应地转换为多组实数矩阵。密文生成模块400用于对所述多组实数矩阵进行多分辨率奇异值分解并构建线性方程得到最终的密文。
根据本发明实施例的图像保实加密系统，可以生成实数形式的密文数据，便于存储和传输；同时采用多分辨率奇异值分解进一步增强了密文的随机性。
在本发明一个实施例中，所述联结加密模块200具体用于设定所述待加密图像为f1,1(x,y)、f1,2(x,y)、f2,1(x,y)、f2,2(x,y)、…、fn,1(x,y)、fn,2(x,y)}，所述待加密图像的尺寸为N×M，(x,y)表示空间域的坐标，N、M分别为所述待加密图像的长度和宽度；
将每组的两幅图像分别作为实部分量和虚部分量组合为复数矩阵：
ft c(x,y)＝ft,1(x,y)+jft,2(x,y),t＝1,2,…,n
给定初始值(x0，y0)，根据混沌序列
通过迭代生成序列(xl,yl)，其中(l＝1,2,…,2NM+(pq)2)，参数θ∈[0,1]；并构造一个新序列S：
S＝((xl-yl)×109mod(255))/255
分别提取新序列S的前NM个、后NM个值，并将其调整为尺寸为N×M的二维矩阵：
s′1＝{z'x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
s'2＝{z″x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
构造两个相位函数：
P1(x,y)＝exp(j2πz'x,y),P2(x,y)＝exp(j2πz″x,y)
对复值矩阵ft c(x,y)进行双随机相位加密得到矩阵Gt(x,y)：
其中t＝1,2,…,n，α1、α2表示Gyrator变换的旋转角度，Gyrator变换的定义为：
在本发明一个实施例中，所述转换模块300具体用于分别提取矩阵Gt(x,y)的实部分量和虚部分量，并将其表示为实数矩阵Mt(x,y)：
在本发明一个实施例中，所述密文生成模块400具体用于将每个实数矩阵Mt(x,y)划分为不重叠的子块，子块大小为p×q，表示坐标位置为(2N/p,2M/q)的子块，其中：a＝1,2,…,p；b＝1,2,…,q；h＝1,2,…,2N/p；w＝1,2,…,2M/q；
将所有的子块调整为尺寸为pq×1的列向量，构造矩阵ft(x,y)：
计算中心化矩阵和散度矩阵其大小为pq×pq；
对Tt,b进行奇异值分解得到正交矩阵，即Tt,b＝USVT，其中U和V都是大小为pq×pq的正交矩阵；
将序列S的中间的(pq)2值调整为尺寸为pq×pq的矩阵R1，并左乘中心化矩阵得到
对左乘正交矩阵UT得到矩阵gt(x,y)，大小为pq×(4NM/pq)；
将矩阵gt(x,y)的每一行调整为大小为(2N/p)×(2M/q)的矩阵，得到矩阵It(x,y)：
其中，g′1,1(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第一行，g′1,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第q行，g'2N/p,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第pq行；
生成均值为μ、标准差为σ的随机矩阵，其大小为n×n，对其进行QR分解得到正交矩阵w，构建线性方程组得到密文et(x,y)(t＝1,2,…,n)：
需要说明的是，本发明实施例的图像保实加密系统的具体实施方式与本发明实施例的图像保实加密方法的具体实施方式类似，具体参见图像保实加密方法部分的描述，为了减少冗余，不做赘述。
另外，本发明实施例的图像保实加密系统的其它构成以及作用对于本领域的技术人员而言都是已知的，为了减少冗余，不做赘述。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同限定。
Claims (8)
1.一种图像保实加密方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将待加密图像分为多组，每组包含两幅图像；
S2：采用复数表示将每组的两幅图像联结在一起，并使用回转器变换进行双随机相位加密；
S3：将多组经过所述双随机相位加密后的复数结果一一对应地转换为多组实数矩阵；
S4：对所述多组实数矩阵进行多分辨率奇异值分解并构建线性方程得到最终的密文。
2.根据权利要求1所述的图像保实加密方法，其特征在于，步骤S2包括：
设定所述待加密图像为f1,1(x,y)、f1,2(x,y)、f2,1(x,y)、f2,2(x,y)、…、fn,1(x,y)、fn,2(x,y)}，所述待加密图像的尺寸为N×M，(x,y)表示空间域的坐标，N、M分别为所述待加密图像的长度和宽度；
将每组的两幅图像分别作为实部分量和虚部分量组合为复数矩阵：
ft c(x,y)＝ft,1(x,y)+jft,2(x,y),t＝1,2,…,n
给定初始值(x0，y0)，根据混沌序列
通过迭代生成序列(xl,yl)，其中(l＝1,2,…,2NM+(pq)2)，参数θ∈[0,1]；并构造一个新序列S：
S＝((xl-yl)×109mod(255))/255
分别提取新序列S的前NM个、后NM个值，并将其调整为尺寸为N×M的二维矩阵：
s'1＝{z'x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
s'2＝{z”x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
构造两个相位函数：
P1(x,y)＝exp(j2πz'x,y),P2(x,y)＝exp(j2πz”x,y)
对复值矩阵ft c(x,y)进行双随机相位加密得到矩阵Gt(x,y)：
其中t＝1,2,…,n，α1、α2表示Gyrator变换的旋转角度，Gyrator变换的定义为：
3.根据权利要求2所述的图像保实加密方法，其特征在于，步骤S3包括：
分别提取矩阵Gt(x,y)的实部分量和虚部分量，并将其表示为实数矩阵Mt(x,y)：
4.根据权利要求3所述的图像保实加密方法，其特征在于，步骤S4包括：
将每个实数矩阵Mt(x,y)划分为不重叠的子块，子块大小为p×q，表示坐标位置为(2N/p,2M/q)的子块，其中：a＝1,2,…,p；b＝1,2,…,q；h＝1,2,…,2N/p；w＝1,2,…,2M/q；
将所有的子块调整为尺寸为pq×1的列向量，构造矩阵ft(x,y)：
计算中心化矩阵和散度矩阵其大小为pq×pq；
对Tt,b进行奇异值分解得到正交矩阵，即Tt,b＝USVT，其中U和V都是大小为pq×pq的正交矩阵；
将序列S的中间的(pq)2值调整为尺寸为pq×pq的矩阵R1，并左乘中心化矩阵得到
对左乘正交矩阵UT得到矩阵gt(x,y)，大小为pq×(4NM/pq)；
将矩阵gt(x,y)的每一行调整为大小为(2N/p)×(2M/q)的矩阵，得到矩阵It(x,y)：
其中，g’1,1(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第一行，g’1,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第q行，g'2N/p,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第pq行；
生成均值为μ、标准差为σ的随机矩阵，其大小为n×n，对其进行QR分解得到正交矩阵w，构建线性方程组得到密文et(x,y)(t＝1,2,…,n)：
5.一种图像保实加密系统，其特征在于，包括：
分组模块，用于将待加密图像分为多组，每组包含两幅图像；
联结加密模块，用于采用复数表示将每组的两幅图像联结在一起，并使用回转器变换进行双随机相位加密；
转换模块，用于将多组经过所述双随机相位加密后的复数结果一一对应地转换为多组实数矩阵；
密文生成模块，用于对所述多组实数矩阵进行多分辨率奇异值分解并构建线性方程得到最终的密文。
6.根据权利要求5所述的图像保实加密系统，其特征在于，所述联结加密模块具体用于设定所述待加密图像为f1,1(x,y)、f1,2(x,y)、f2,1(x,y)、f2,2(x,y)、…、fn,1(x,y)、fn,2(x,y)}，所述待加密图像的尺寸为N×M，(x,y)表示空间域的坐标，N、M分别为所述待加密图像的长度和宽度；
将每组的两幅图像分别作为实部分量和虚部分量组合为复数矩阵：
ft c(x,y)＝ft,1(x,y)+jft,2(x,y),t＝1,2,…,n
给定初始值(x0，y0)，根据混沌序列
通过迭代生成序列(xl,yl)，其中(l＝1,2,…,2NM+(pq)2)，参数θ∈[0,1]；并构造一个新序列S：
S＝((xl-yl)×109mod(255))/255
分别提取新序列S的前NM个、后NM个值，并将其调整为尺寸为N×M的二维矩阵：
s'1＝{z'x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
s'2＝{z”x,y|x＝1,2,…,N；y＝1,2,…,M}
构造两个相位函数：
P1(x,y)＝exp(j2πz'x,y),P2(x,y)＝exp(j2πz”x,y)
对复值矩阵ft c(x,y)进行双随机相位加密得到矩阵Gt(x,y)：
其中t＝1,2,…,n，α1、α2表示Gyrator变换的旋转角度，Gyrator变换的定义为：
7.根据权利要求6所述的图像保实加密系统，其特征在于，所述转换模块具体用于分别提取矩阵Gt(x,y)的实部分量和虚部分量，并将其表示为实数矩阵Mt(x,y)：
8.根据权利要求7所述的图像保实加密系统，其特征在于，所述密文生成模块具体用于将每个实数矩阵Mt(x,y)划分为不重叠的子块，子块大小为p×q，表示坐标位置为(2N/p,2M/q)的子块，其中：a＝1,2,…,p；b＝1,2,…,q；h＝1,2,…,2N/p；w＝1,2,…,2M/q；
将所有的子块调整为尺寸为pq×1的列向量，构造矩阵ft(x,y)：
计算中心化矩阵和散度矩阵其大小为pq×pq；
对Tt,b进行奇异值分解得到正交矩阵，即Tt,b＝USVT，其中U和V都是大小为pq×pq的正交矩阵；
将序列S的中间的(pq)2值调整为尺寸为pq×pq的矩阵R1，并左乘中心化矩阵得到
对左乘正交矩阵UT得到矩阵gt(x,y)，大小为pq×(4NM/pq)；
将矩阵gt(x,y)的每一行调整为大小为(2N/p)×(2M/q)的矩阵，得到矩阵It(x,y)：
其中，g'1,1(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第一行，g'1,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第q行，g'2N/p,2M/q(a,b)对应矩阵gt(x,y)的第pq行；
生成均值为μ、标准差为σ的随机矩阵，其大小为n×n，对其进行QR分解得到正交矩阵w，构建线性方程组得到密文et(x,y)(t＝1,2,…,n)：
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|---|---|---|---|---|
| CN110610144A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-24 | 首都师范大学 | 隐私保护的表情识别方法及系统 |
| CN116318610A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-06-23 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种变分数阶混沌系统的有限时间保密通信方法及系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105913368A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-31 | 首都师范大学 | 基于稀疏约束的多图像加密和认证方法及系统 |
| CN105979116A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-09-28 | 首都师范大学 | 超复数加密域稀疏表示的彩色图像认证方法及系统 |
| CN106067182A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-02 | 西安电子科技大学 | 基于双随机相位和复合混沌的线性正则域图像加密方法 |
| US9785789B2 (en) * | 2014-04-09 | 2017-10-10 | University Of Connecticut | Method and system for verification and authentication using optically encoded QR codes |
-
2019
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9785789B2 (en) * | 2014-04-09 | 2017-10-10 | University Of Connecticut | Method and system for verification and authentication using optically encoded QR codes |
| CN105913368A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-08-31 | 首都师范大学 | 基于稀疏约束的多图像加密和认证方法及系统 |
| CN105979116A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-09-28 | 首都师范大学 | 超复数加密域稀疏表示的彩色图像认证方法及系统 |
| CN106067182A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-02 | 西安电子科技大学 | 基于双随机相位和复合混沌的线性正则域图像加密方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110610144A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-24 | 首都师范大学 | 隐私保护的表情识别方法及系统 |
| CN116318610A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-06-23 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种变分数阶混沌系统的有限时间保密通信方法及系统 |
| CN116318610B (zh) * | 2023-02-07 | 2023-09-29 | 中国人民解放军陆军工程大学 | 一种变分数阶混沌系统的有限时间保密通信方法及系统 |
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