CN111696020A - 一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法 - Google Patents

一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111696020A
CN111696020A CN202010510898.2A CN202010510898A CN111696020A CN 111696020 A CN111696020 A CN 111696020A CN 202010510898 A CN202010510898 A CN 202010510898A CN 111696020 A CN111696020 A CN 111696020A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
encryption
pixel
encrypted
matrix
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.)
Granted
Application number
CN202010510898.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111696020B (zh
Inventor
郭付国
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.)
Hebei Benjia health software technology Co.,Ltd.
Original Assignee
Chongqing Yukang Pharmaceutical Technology Co ltd
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 Chongqing Yukang Pharmaceutical Technology Co ltd filed Critical Chongqing Yukang Pharmaceutical Technology Co ltd
Priority to CN202010510898.2A priority Critical patent/CN111696020B/zh
Publication of CN111696020A publication Critical patent/CN111696020A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111696020B publication Critical patent/CN111696020B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0021—Image watermarking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/602—Providing cryptographic facilities or services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136—Segmentation; Edge detection involving thresholding

Abstract

本发明提出了一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，包括如下步骤：S1，在用户服务器中对药品包装图像进行获取操作，对获取的药品包装图像进行图像分割；S2，对每一块分割的图像进行图像提取，获取进行隐含加密的空白图像区域，对空白图像区域形成动态验证信息和隐含加密区域的二次加密信息；S3，对二次加密信息进行混沌序列扩散加密操作，将加密的动态验证信息已矩阵转换形式进行映射调整；S4，生成映射调整后的加密动态验证信息的图像，进行远程获取，没有获得授权解密验证的终端，将高亮显示动态验证信息，获得授权解密验证的终端则不显示动态验证信息。

Description

一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法
技术领域
本发明涉及图像加密领域，尤其涉及一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法。
背景技术
医药企业研发和生产药品过程中需要投入大量人力物力，生产投入市场之后如果被仿冒，对于企业来说，损失巨大，并且失掉市场份额，如果在生产过程中对药品包装进行前期的防伪处理，能够有效降低仿冒风险，但是现有的药品包装盒与其它药品包装形成显著区别之后，网络仿冒行为应运而生，而且通过互联网进行传输非常方便，假冒过程比较简单，无法有效遏制药品包装图像的仿冒行为，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，包括如下步骤：
S1，在用户服务器中对药品包装图像进行获取操作，对获取的药品包装图像进行图像分割；
S2，对每一块分割的图像进行图像提取，获取进行隐含加密的空白图像区域，对空白图像区域形成动态验证信息和隐含加密区域的二次加密信息；
S3，对二次加密信息进行混沌序列扩散加密操作，将加密的动态验证信息已矩阵转换形式进行映射调整；
S4，生成映射调整后的加密动态验证信息的图像，进行远程获取，没有获得授权解密验证的终端，将高亮显示动态验证信息，获得授权解密验证的终端则不显示动态验证信息。
优选的，所述S1包括：
S1-1，对药品包装图像进行二值化处理：图像像素幅值范围[0，255]，利用二进制串进行表述为；
Figure BDA0002528204290000021
其中，Ns表示第s位进行图像二进制串转换的倍数，ε为校准系数，n小于等于16，
S1-2，对药品包装图像进行逐行扫描，遍历获取具有第一灰度值的像素坐标a(x,y)时跟踪该第一灰度值所形成的轮廓线，当获取灰度值产生变化时形成像素坐标终点b(x,y)；最终扫描形成柱状、长方体、正方体闭合区域；将具有同类型的闭合区域进行归类，从下一个具有第二灰度值的像素坐标a＇(x,y)开始，当获取灰度值产生变化时形成像素坐标终点b‘(x,y)，依次类推，直到药品包装图像中无法获取新的灰度值像素坐标。
优选的，所述S1还包括：
S1-3，对形成柱状、长方体、正方体闭合区域的药品包装图像进行矩阵运算；
Figure BDA0002528204290000022
根据矩阵运算形成多个基向量的组合，其中，λ(x,y)表示形成灰度值像素坐标(x,y)对应行向量的系数，η(x,y)表示形成灰度值像素坐标(x,y)对应列向量的系数，
Figure BDA0002528204290000023
为形成灰度值像素坐标(x,y)对应第m行向量的药品包装图像的赋值，
Figure BDA0002528204290000024
为形成灰度值像素坐标(x,y)对应第r列向量的药品包装图像的赋值，m大于r为正整数，，获得的药品包装图像的模型参数
Figure BDA0002528204290000025
Mz表示基向量个数，药品包装图像隐含加密区域像素值Ek和药品包装图像空白区域像素值Fk的乘积通过调节参数μ进行适应性调节，从而预判进行加密的药品包装图像的定位位置。
优选的，所述S2包括：
S2-1，将分割后的药品包装图像对隐含加密区域和空白图像区域进行获取之后，将空白图像区域形成动态验证信息，该动态验证信息通过实时调取云端服务器的时间轨迹以及地理坐标轨迹生成相应的动态二维码，每隔一段时间进行二维码变换，从而确定相应二维码的生成时间和生成的服务器地址；
S2-2，接收的带有对于隐含加密区域的药品包装图像后；将药品包装图像转换为像素矩阵，提取所述像素矩阵并对所述像素矩阵进行处理，通过压缩感知模型对隐含加密的药品包装图像的像素矩阵进行压缩测量，得到测量结果后，对像素矩阵进行第一次加密；
其第一次加密过程采用形成压缩感知模型得到测量结果矩阵的方式：
该模型为
Figure BDA0002528204290000031
其中G(x,y)为进行第一次加密区域x×y的置换矩阵，H(x,y)为第一次加密区域|x,y|T转置矩阵，通过正交校正参数δ和混沌控制参数Γ对该模型进行校正。
优选的，所述S2还包括：
S2-3，根据预设的正交校正参数与与混沌控制参数对第一次加密过程的n×n图像矩阵进行压缩测量，压缩测量之后的采样距离构造第二次加密过程；对所述测量结果进行量化处理，得到加密图像矩阵，每一加密图像矩阵加密后的像素点进行扩散处理，获取需要加密的像素点R、G、B的每一个前置R＇、G＇、B＇，分别与正在加密的像素点的进行或操作，分别为G⊙B＇,B⊙R＇,R⊙G＇或者R⊙B＇,G⊙R＇,B⊙G＇，遍历隐含加密的药品包装图像的全部像素，输出第二加密图像；
S2-4，当前进行二次加密的药品包装图像进行混沌序列计算，从而完成图像的加密封装；每次计算获取的图像加密数据；确定加密数据对应的加密图像；加密之后对分割的药品包装图像进行拼接，生成完整的药品包装图像。
优选的，所述S3包括：
S3-1，对隐含加密区域的二次加密信息的加密特征点进行特征提取，形成混沌序列需要的双线性群L＝(W,ω,WT,Z,σ,ZT,e,f)，其中，e,f是大素数，(W,WT)为e为秩的第一像素群，ω为第一像素群(W,WT)生成的第一图像元素值，(Z,ZT)为f为秩的第二像素群，σ为第二像素群(Z,ZT)生成的第二图像元素值，通过随机产生的哈希函数为隐含加密区域建立一个以I(x,y)为随机数的药品包装图像的加密分布空间，从而建立随机的加密标识；
S3-2，计算加密标识J(x,y):＝(e,f)modL；
S3-3，设置密文
Figure BDA0002528204290000041
计算自然底数p中ω和随机数I(x,y)通过密文生成参数wsi进行开方操作，将药品包装图像的RGB形成三基色点位通过矩阵最大测量结果Amax和矩阵最小测量结果Amin的差值对加密图像正向扩散阈值T和i个像素点的矩阵Ai比值进行计算，随着像素点n的不断增加，对密文进行实时映射调整。
优选的，所述S4包括：
S4-1，生成映射调整后的加密动态验证信息的图像后，远程服务器通过生成隐含加密区域的加密信息以及空白图像区域的动态验证信息，从而对图像进行加密操作，
S4-2，当有客户端对图像进行获取请求时，没有获得授权解密验证的终端，将高亮显示动态验证信息；而且图像会发生锯齿形变化；
S4-3，获得授权解密验证的终端则不显示动态验证信息，而且解密的药品包装图像最终显示在请求的客户端。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
对药品包装盒能够进行分段分块分析，并且完成动态验证信息的生成，并且提供加密算法完成加密操作，过程方便，占用系统开销较小，并且有效的对药品包装图像进行信息追溯，准确定位图像数据来源，根据区块链的同步属性，以及不可更改属性，迅速获取图像的使用时间戳并完成确权定位操作。
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是本发明药品包装盒原始图；
图2是本发明药品包装盒生成加密图；
图3是本发明药品包装加密工作流程图。
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。
如图1所示，本发明公开一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，包括如下步骤：
S1，在用户服务器中对药品包装图像进行获取操作，对获取的药品包装图像进行图像分割；根据药品包装盒的图像进行图像划分时，根据图像内容不同进行进一步处理；
S2，对每一块分割的图像进行图像提取，获取进行隐含加密的空白图像区域，对空白图像区域形成动态验证信息和隐含加密区域的二次加密信息；
S3，对二次加密信息进行混沌序列扩散加密操作，将加密的动态验证信息已矩阵转换形式进行映射调整；
S4，生成映射调整后的加密动态验证信息的图像，进行远程获取，没有获得授权解密验证的终端，将高亮显示动态验证信息，获得授权解密验证的终端则不显示动态验证信息。
所述S1包括：
S1-1，对药品包装图像进行二值化处理：图像像素幅值范围[0，255]，利用二进制串进行表述为；
Figure BDA0002528204290000061
其中，Ns表示第s位进行图像二进制串转换的倍数，ε为校准系数，n小于等于16，
S1-2，对药品包装图像进行逐行扫描，遍历获取具有第一灰度值的像素坐标a(x,y)时跟踪该第一灰度值所形成的轮廓线，当获取灰度值产生变化时形成像素坐标终点b(x,y)；最终扫描形成柱状、长方体、正方体闭合区域；将具有同类型的闭合区域进行归类，从下一个具有第二灰度值的像素坐标a＇(x,y)开始，当获取灰度值产生变化时形成像素坐标终点b‘(x,y)，依次类推，直到药品包装图像中无法获取新的灰度值像素坐标；
S1-3，对形成柱状、长方体、正方体闭合区域的药品包装图像进行矩阵运算；
Figure BDA0002528204290000062
根据矩阵运算形成多个基向量的组合，其中，λ(x,y)表示形成灰度值像素坐标(x,y)对应行向量的系数，η(x,y)表示形成灰度值像素坐标(x,y)对应列向量的系数，
Figure BDA0002528204290000063
为形成灰度值像素坐标(x,y)对应第m行向量的药品包装图像的赋值，
Figure BDA0002528204290000064
为形成灰度值像素坐标(x,y)对应第r列向量的药品包装图像的赋值，m大于r为正整数，获得的药品包装图像的模型参数
Figure BDA0002528204290000065
Mz表示基向量个数，药品包装图像隐含加密区域像素值Ek和药品包装图像空白区域像素值Fk的乘积通过调节参数μ进行适应性调节，从而预判进行加密的药品包装图像的定位位置：
所述S2包括：
S2-1，将分割后的药品包装图像对隐含加密区域和空白图像区域进行获取之后，将空白图像区域形成动态验证信息，该动态验证信息通过实时调取云端服务器的时间轨迹以及地理坐标轨迹生成相应的动态二维码，每隔一段时间进行二维码变换，从而确定相应二维码的生成时间和生成的服务器地址；
S2-2，接收的带有对于隐含加密区域的药品包装图像后；将药品包装图像转换为像素矩阵，提取所述像素矩阵并对所述像素矩阵进行处理，通过压缩感知模型对隐含加密的药品包装图像的像素矩阵进行压缩测量，得到测量结果后，对像素矩阵进行第一次加密；
其第一次加密过程采用形成压缩感知模型得到测量结果矩阵的方式：
该模型为
Figure BDA0002528204290000071
其中G(x,y)为进行第一次加密区域x×y的置换矩阵，H(x,y)为第一次加密区域|x,y|T转置矩阵，通过正交校正参数δ和混沌控制参数Γ对该模型进行校正；
S2-3，根据预设的正交校正参数与与混沌控制参数对第一次加密过程的n×n图像矩阵进行压缩测量，压缩测量之后的采样距离构造第二次加密过程；对所述测量结果进行量化处理，得到加密图像矩阵，每一加密图像矩阵加密后的像素点进行扩散处理，获取需要加密的像素点R、G、B的每一个前置R＇、G＇、B＇，分别与正在加密的像素点进行或计算操作，分别为G⊙B＇,B⊙R＇,R⊙G＇或者R⊙B＇,G⊙R＇,B⊙G＇，遍历隐含加密的药品包装图像的全部像素，输出第二加密图像；
S2-4，当前进行二次加密的药品包装图像进行混沌序列计算，从而完成图像的加密封装；每次计算获取的图像加密数据；确定加密数据对应的加密图像；加密之后对分割的药品包装图像进行拼接，生成完整的药品包装图像。
所述S3包括：
S3-1，对隐含加密区域的二次加密信息的加密特征点进行特征提取，形成混沌序列需要的双线性群L＝(W,ω,WT,Z,σ,ZT,e,f)，其中，e,f是大素数，(W,WT)为e为秩的第一像素群，ω为第一像素群(W,WT)生成的第一图像元素值，(Z,ZT)为f为秩的第二像素群，σ为第二像素群(Z,ZT)生成的第二图像元素值，通过随机产生的哈希函数为隐含加密区域建立一个以I(x,y)为随机数的药品包装图像的加密分布空间，从而建立随机的加密标识；
S3-2，计算加密标识J(x,y):＝(e,f)modL；
S3-3，设置密文
Figure BDA0002528204290000081
计算自然底数p中ω和随机数I(x,y)通过密文生成参数wsi进行开方操作，wsi≥2，将药品包装图像的RGB形成三基色元素数通过矩阵最大测量结果Amax和矩阵最小测量结果Amin的差值对加密图像正向扩散阈值T和i个像素点的矩阵Ai比值进行计算，随着像素点n的不断增加，对密文进行实时映射调整，结合双像素群组，使加密的安全性得到充分保证，而且不至于使密文过于繁杂造成不必要的系统开销；
所述S4包括：
S4-1，生成映射调整后的加密动态验证信息的图像后，远程服务器通过生成隐含加密区域的加密信息以及空白图像区域的动态验证信息，从而对图像进行加密操作，
S4-2，当有客户端对图像进行获取请求时，没有获得授权解密验证的终端，将高亮显示动态验证信息；而且图像会发生锯齿形变化；
S4-3，获得授权解密验证的终端则不显示动态验证信息，而且解密的药品包装图像最终显示在请求的客户端。
根据确定的所述数据生成解密数据序列，本实施例的方案不仅实现了保护关键数据不被轻易识别，对关键数据进行加密，而且还实现了准确地获得加密数据对应的解密数据。
本论文实现的效果，在区块链环境下，通过多节点获取药品包装图像，收集完成药品包装图像后，对药品包装盒能够进行分段分块分析，并且完成动态验证信息的生成，并且提供加密算法完成加密操作，过程方便，占用系统开销较小，并且有效的对药品包装图像进行信息追溯，准确定位图像数据来源，根据区块链的同步属性，以及不可更改属性，迅速获取图像的使用时间戳并完成确权定位操作。
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物限定。

Claims (7)

1.一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，在用户服务器中对药品包装图像进行获取操作，对获取的药品包装图像进行图像分割；
S2，对每一块分割的图像进行图像提取，获取进行隐含加密的空白图像区域，对空白图像区域形成动态验证信息和隐含加密区域的二次加密信息；
S3，对二次加密信息进行混沌序列扩散加密操作，将加密的动态验证信息已矩阵转换形式进行映射调整；
S4，生成映射调整后的加密动态验证信息的图像，进行远程获取，没有获得授权解密验证的终端，将高亮显示动态验证信息，获得授权解密验证的终端则不显示动态验证信息。
2.根据权利要求1所述的基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，其特征在于，所述S1包括：
S1-1，对药品包装图像进行二值化处理：图像像素幅值范围[0，255]，利用二进制串进行表述为；
Figure FDA0002528204280000011
其中，Ns表示第s位进行图像二进制串转换的倍数，ε为校准系数，n小于等于16，
S1-2，对药品包装图像进行逐行扫描，遍历获取具有第一灰度值的像素坐标a(x,y)时跟踪该第一灰度值所形成的轮廓线，当获取灰度值产生变化时形成像素坐标终点b(x,y)；最终扫描形成柱状、长方体、正方体闭合区域；将具有同类型的闭合区域进行归类，从下一个具有第二灰度值的像素坐标a'(x,y)开始，当获取灰度值产生变化时形成像素坐标终点b‘(x,y)，依次类推，直到药品包装图像中无法获取新的灰度值像素坐标。
3.根据权利要求2所述的基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，其特征在于，所述S1还包括：
S1-3，对形成柱状、长方体、正方体闭合区域的药品包装图像进行矩阵运算；
Figure FDA0002528204280000021
根据矩阵运算形成多个基向量的组合，其中，λ(x,y)表示形成灰度值像素坐标(x,y)对应行向量的系数，η(x,y)表示形成灰度值像素坐标(x,y)对应列向量的系数，
Figure FDA0002528204280000022
为形成灰度值像素坐标(x,y)对应第m行向量的药品包装图像的赋值，
Figure FDA0002528204280000023
为形成灰度值像素坐标(x,y)对应第r列向量的药品包装图像的赋值，m大于r为正整数，，获得的药品包装图像的模型参数
Figure FDA0002528204280000024
Mz表示基向量个数，药品包装图像隐含加密区域像素值Ek和药品包装图像空白区域像素值Fk的乘积通过调节参数μ进行适应性调节，从而预判进行加密的药品包装图像的定位位置。
4.根据权利要求1所述的基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，其特征在于，所述S2包括：
S2-1，将分割后的药品包装图像对隐含加密区域和空白图像区域进行获取之后，将空白图像区域形成动态验证信息，该动态验证信息通过实时调取云端服务器的时间轨迹以及地理坐标轨迹生成相应的动态二维码，每隔一段时间进行二维码变换，从而确定相应二维码的生成时间和生成的服务器地址；
S2-2，接收的带有对于隐含加密区域的药品包装图像后；将药品包装图像转换为像素矩阵，提取所述像素矩阵并对所述像素矩阵进行处理，通过压缩感知模型对隐含加密的药品包装图像的像素矩阵进行压缩测量，得到测量结果后，对像素矩阵进行第一次加密；
其第一次加密过程采用形成压缩感知模型得到测量结果矩阵的方式：
该模型为
Figure FDA0002528204280000031
其中G(x,y)为进行第一次加密区域x×y的置换矩阵，H(x,y)为第一次加密区域|x,y|T转置矩阵，通过正交校正参数δ和混沌控制参数Γ对该模型进行校正。
5.根据权利要求4所述的基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，其特征在于，所述S2还包括：
S2-3，根据预设的正交校正参数与与混沌控制参数对第一次加密过程的n×n图像矩阵进行压缩测量，压缩测量之后的采样距离构造第二次加密过程；对所述测量结果进行量化处理，得到加密图像矩阵，每一加密图像矩阵加密后的像素点进行扩散处理，获取需要加密的像素点R、G、B的每一个前置R＇、G＇、B＇，分别与正在加密的像素点的进行或操作，分别为G⊙B',B⊙R',R⊙G'或者R⊙B',G⊙R',B⊙G'，遍历隐含加密的药品包装图像的全部像素，输出第二加密图像；
S2-4，当前进行二次加密的药品包装图像进行混沌序列计算，从而完成图像的加密封装；每次计算获取的图像加密数据；确定加密数据对应的加密图像；加密之后对分割的药品包装图像进行拼接，生成完整的药品包装图像。
6.根据权利要求1所述的基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，其特征在于，所述S3包括：
S3-1，对隐含加密区域的二次加密信息的加密特征点进行特征提取，形成混沌序列需要的双线性群L＝(W,ω,WT,Z,σ,ZT,e,f)，其中，e,f是大素数，(W,WT)为e为秩的第一像素群，ω为第一像素群(W,WT)生成的第一图像元素值，(Z,ZT)为f为秩的第二像素群，σ为第二像素群(Z,ZT)生成的第二图像元素值，通过随机产生的哈希函数为隐含加密区域建立一个以I(x,y)为随机数的药品包装图像的加密分布空间，从而建立随机的加密标识；
S3-2，计算加密标识J(x,y):＝(e,f)modL；
S3-3，设置密文
Figure FDA0002528204280000041
计算自然底数p中ω和随机数I(x,y)通过密文生成参数wsi进行开方操作，将药品包装图像的RGB形成三基色点位通过矩阵最大测量结果Amax和矩阵最小测量结果Amin的差值对加密图像正向扩散阈值T和i个像素点的矩阵Ai比值进行计算，随着像素点n的不断增加，对密文进行实时映射调整。
7.根据权利要求1所述的基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法，其特征在于，所述S4包括：
S4-1，生成映射调整后的加密动态验证信息的图像后，远程服务器通过生成隐含加密区域的加密信息以及空白图像区域的动态验证信息，从而对图像进行加密操作，
S4-2，当有客户端对图像进行获取请求时，没有获得授权解密验证的终端，将高亮显示动态验证信息；而且图像会发生锯齿形变化；
S4-3，获得授权解密验证的终端则不显示动态验证信息，而且解密的药品包装图像最终显示在请求的客户端。
CN202010510898.2A 2020-06-08 2020-06-08 一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法 Active CN111696020B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010510898.2A CN111696020B (zh) 2020-06-08 2020-06-08 一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010510898.2A CN111696020B (zh) 2020-06-08 2020-06-08 一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111696020A true CN111696020A (zh) 2020-09-22
CN111696020B CN111696020B (zh) 2021-10-29

Family

ID=72479681

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010510898.2A Active CN111696020B (zh) 2020-06-08 2020-06-08 一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111696020B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112702165A (zh) * 2021-03-23 2021-04-23 北京惠风智慧科技有限公司 一种图像加密方法及装置
CN113642550A (zh) * 2021-07-20 2021-11-12 南京红松信息技术有限公司 一种基于像素概率分布统计的熵最大化涂卡识别方法
CN114826691A (zh) * 2022-04-02 2022-07-29 深圳市博博信息咨询有限公司 一种基于多维度分析的网络信息安全智能分析预警管理系统
CN115086354A (zh) * 2022-05-31 2022-09-20 北京融讯智晖技术有限公司 一种融合视频云用用户数据管理系统
CN115203723A (zh) * 2022-07-20 2022-10-18 浙江东昊信息工程有限公司 一种可用于寺庙的信息加密处理系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107819580A (zh) * 2017-11-21 2018-03-20 北京工业大学 一种基于超混沌系统像素信息关联的图像加密方法
CN109981918A (zh) * 2019-03-01 2019-07-05 上海电力学院 一种基于四叉树动态块分割的加密图像可逆信息隐藏方法
CN111049921A (zh) * 2019-12-19 2020-04-21 广州智乐物联网技术有限公司 基于区块链技术的图像处理系统、方法、装置及存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107819580A (zh) * 2017-11-21 2018-03-20 北京工业大学 一种基于超混沌系统像素信息关联的图像加密方法
CN109981918A (zh) * 2019-03-01 2019-07-05 上海电力学院 一种基于四叉树动态块分割的加密图像可逆信息隐藏方法
CN111049921A (zh) * 2019-12-19 2020-04-21 广州智乐物联网技术有限公司 基于区块链技术的图像处理系统、方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HONG-LI XU: ""An Image Encryption Schema Based on Hybrid Optimized Chaotic System"", 《2019 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRONIC INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTER ENGINEERING(EITCE)》 *
陈磊: ""基于混沌的图像加密与数字水印算法的安全性研究"", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112702165A (zh) * 2021-03-23 2021-04-23 北京惠风智慧科技有限公司 一种图像加密方法及装置
CN113642550A (zh) * 2021-07-20 2021-11-12 南京红松信息技术有限公司 一种基于像素概率分布统计的熵最大化涂卡识别方法
CN113642550B (zh) * 2021-07-20 2024-03-12 南京红松信息技术有限公司 一种基于像素概率分布统计的熵最大化涂卡识别方法
CN114826691A (zh) * 2022-04-02 2022-07-29 深圳市博博信息咨询有限公司 一种基于多维度分析的网络信息安全智能分析预警管理系统
CN114826691B (zh) * 2022-04-02 2023-08-18 上海硕曜科技有限公司 一种基于多维度分析的网络信息安全智能分析预警管理系统
CN115086354A (zh) * 2022-05-31 2022-09-20 北京融讯智晖技术有限公司 一种融合视频云用用户数据管理系统
CN115203723A (zh) * 2022-07-20 2022-10-18 浙江东昊信息工程有限公司 一种可用于寺庙的信息加密处理系统
CN115203723B (zh) * 2022-07-20 2023-06-09 浙江东昊信息工程有限公司 一种可用于寺庙的信息加密处理系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111696020B (zh) 2021-10-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111696020B (zh) 一种基于区块链药品封装图像合成加密信息的工作方法
Khan et al. A novel image encryption technique based on Hénon chaotic map and S8 symmetric group
Liu et al. Optical color image hiding scheme based on chaotic mapping and Hartley transform
CN108133446A (zh) 一种复合混沌二级置乱图像加密算法
CN110659379B (zh) 一种基于深度卷积网络特征的可搜索加密图像检索方法
Jolfaei et al. A 3D object encryption scheme which maintains dimensional and spatial stability
Waseem et al. Image privacy scheme using quantum spinning and rotation
Gao et al. Chaotic image encryption algorithm based on zigzag transform with bidirectional crossover from random position
CN103778593A (zh) 基于图像关联分解的量子图像加密方法
CN102930051B (zh) 基于等长划分和随机填充的安全最近邻查询的方法及系统
CN112311524B (zh) 一种基于新的混沌映射与压缩感知的图像加密方法
Jang et al. Perceptual encryption with compression for secure vector map data processing
CN109344640A (zh) 一种基于同态加密和多项式计算的子图匹配方法
CN115102683A (zh) 基于目标检测技术的人脸图像加解密方法、系统和设备
CN102663668A (zh) 一种基于连续矢量图形的数字水印系统及实现方法
CN111583068A (zh) 结合区块链的施工区域人员停留时间热度统计方法
KR101901535B1 (ko) 위조 방지 이미지의 생성 방법 및 장치
WO2019118294A1 (en) Securing digital data transmission in a communication network
Jiandong et al. Design of three-dimensional dynamic integer tent map and its image encryption algorithm
CN110853042B (zh) 一种基于图像识别的涉密矢量图形自动分割系统及方法
CN108174053A (zh) 一种有向面积和扑克牌映射的解密区域限定图像加密方法
Yuan et al. Optical encryption for multi-user based on computational ghost imaging with Hadamard modulation
Krasilenko et al. Matrix Models of Cryptographic Transformations of Video Images Transmitted from Aerial-Mobile Robotic Systems
CN111476208A (zh) 利用区块链的智慧工地施工人员聚集监测系统
CN111131657A (zh) 基于自验证矩阵的混沌医学图像防篡改加密方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20211013

Address after: 050000 room 409, block B, Jinshi building, No. 375, middle Xinshi Road, Shijiazhuang, Hebei

Applicant after: Hebei Benjia health software technology Co.,Ltd.

Address before: 401120 21-4, building 3, No. 669, Renhe Longshou Road, new North District, Chongqing

Applicant before: Chongqing Yukang Pharmaceutical Technology Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant