CN115620214A - 一种用于网络信息数据的安全处理方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据加密技术领域,具体涉及一种用于网络信息数据的安全处理方法。该方法包括:获取多帧候选图像;从候选图像中确定存在移动对象的图像为待处理图像;获取待处理图像与相邻待处理图像之间的信息分布差异度和相似度;基于相似度和信息分布差异度,获取待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数;基于信息分布差异度,获取待处理图像中背景区域内像素点的第二加密系数;基于第一加密系数对待处理图像中移动对象区域的像素点进行加密处理,以及基于第二加密系数对待处理图像中背景区域的像素点进行加密处理,得到待处理图像的加密图像。本申请能够增强监控视频数据中有效信息的加密程度,并减少计算量,节省加密成本。
Description
技术领域
本申请涉及数据加密技术领域,具体涉及一种用于网络信息数据的安全处理方法。
背景技术
视频数据是网络信息数据的一种重要表现形式。现如今,监控摄像头随处可见,可以高效地监控所发生的事件,而监控摄像头往往是全天候在线的,因此获取的监控视频数据极为庞大,为了保证监控视频的安全性,在监控视频数据在通过网络进行传输时,因此需要对监控视频数据进行加密处理。
现有技术中,对监控视频的每一帧图像中每个像素点的加密方式一致,无法保证监控视频数据中有效信息的保密性,存在监控视频数据中有效信息的加密程度较低,容易被破解的问题,并且,监控视频数据中存在较多的无效信息,现有技术中监控视频数据的无效信息采用与有效信息相同加密方式进行加密,计算量较大,加密成本较高。
发明内容
为了解决上述技术问题,本申请的目的在于提供一种用于网络信息数据的安全处理方法,所采用的技术方案具体如下:
本申请提出了一种用于网络信息数据的安全处理方法,所述方法包括:
获取网络信息数据中的待处理监控视频数据,并对所述待处理监控视频数据进行图像帧提取,得到多帧候选图像;
识别所述候选图像中是否存在移动对象,并从所述候选图像中确定存在移动对象的图像为待处理图像;
获取所述待处理图像与所述待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度和相似度;
基于所述相似度和所述信息分布差异度,获取所述待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数;
基于所述信息分布差异度,获取所述待处理图像中背景区域内像素点的第二加密系数;
基于所述第一加密系数对所述待处理图像中所述移动对象区域的像素点进行加密处理,以及基于所述第二加密系数对所述待处理图像中所述背景区域的像素点进行加密处理,得到所述待处理图像的加密图像。
在一些实施例中,所述相似度的获取过程,包括:
识别所述待处理图像和所述相邻待处理图像中的同类移动对象;
获取所述待处理图像和所述相邻待处理图像中所述同类移动对象的图像区域内相同灰度值的像素点数量;
基于所述相同像素值的像素点数量,获取所述待处理图像与所述相邻待处理图像之间的所述相似度。
在一些实施例中,所述基于所述相同像素值的像素点数量,获取所述待处理图像与所述相邻待处理图像之间的所述相似度,包括:
根据相似度公式获取所述相似度,其中,所述相似度公式包括:
其中,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间的相似度,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间同类移动对象的数量,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最大灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最小灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内灰度值为的像素点数量占第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点总数量的比例,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最大灰度值,为第+1帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最小灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内灰度值为的像素点数量占第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点总数量的比例,为正整数,为待处理图像中像素点的灰度值,为相邻待处理图像中像素点的灰度值。
在一些实施例中,所述基于所述相似度和所述信息分布差异度,获取所述待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数,包括:
根据第一加密系数公式获取所述第一加密系数,其中,所述第一加密系数公式,包括:
其中,为第帧待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数,为第帧待处理图像与第帧待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间的相似度,表示双曲正切函数,为帧索引。
在一些实施例中,所述信息分布差异度的获取过程,包括:
获取所述待处理图像和所述相邻待处理图像中的像素点的灰度值;
基于所述灰度值,获取所述待处理图像和所述相邻待处理图像中相同位置像素点的灰度值差值;
基于所述灰度值差值,获取所述待处理图像与所述相邻待处理图像之间的所述信息分布差异度。
在一些实施例中,所述识别所述候选图像中是否存在移动对象,包括:
基于所述候选图像与所述候选图像的相邻候选图像之间的信息分布差异度,确定所述候选图像中是否存在移动对象;
若所述信息分布差异度大于或等于信息分布差异度阈值,则确定所述候选图像中存在移动对象;
若所述信息分布差异度小于所述信息分布差异度阈值,则确定所述候选图像中未存在移动对象。
在一些实施例中,所述加密处理的过程,包括:
基于加密系数,获取模糊核作为密钥;
基于所述密钥,对像素点进行加密处理。
本申请具有如下有益效果:
本申请实施例中,移动对象区域的像素点的加密系数是根据图像与相邻图像之间的相似度和信息分布差异度两个量得到的,而背景区域的像素点的加密系数是仅根据信息分布差异度得到的,移动对象区域的像素点的加密系数比背景区域的像素点的加密系数更大,也即是说,移动对象区域的像素点的加密程度比背景区域的像素点的加密程度更高,由于移动对象区域包含的有效信息更多,提高了监控视频数据中有效信息的加密程度,另外,由于背景区域的像素点的加密程度较低,可以在提高监控视频中有效信息的加密程度的同时,减少计算量,节省加密成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本申请一个实施例所提供的一种用于网络信息数据的安全处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本申请为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本申请提出的一种用于网络信息数据的安全处理方法,其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。在下述说明中,不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外,一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体地说明本申请所提供的一种用于网络信息数据的安全处理方法的具体方案。
图1为本申请实施例所提供的一种用于网络信息数据的安全处理方法的流程示意图。如图1所示,该方法包括以下步骤:
S101,获取网络信息数据中的待处理监控视频数据,并对待处理监控视频数据进行图像帧提取,得到多帧候选图像。
一些实施例中,可以调用图像帧提取工具从提取待处理监控视频数据中的每一帧图像作为候选图像。
S102,识别候选图像中是否存在移动对象,并从候选图像中确定存在移动对象的图像为待处理图像。
其中,移动对象为监控视频中出现的移动目标,例如移动的车辆、人、动物等。
由于通常监控摄像头的位置处于固定位置,监控摄像头拍摄的监控视频数据为背景画面固定的视频,即监控视频数据中每帧图像的背景画面一致,在监控视频数据的图像中未出现移动对象时,可以认为该图像包含的有效信息较少,重要性较低,加密价值较低,在监控视频的图像中出现移动对象时,可以认为该图像包含的有效信息较多,重要性较高,加密价值较高,因此本申请实施例需要确定候选图像中是否存在移动对象,以对存在移动对象的候选图像和未存在移动对象的候选图像分别采用不同的加密方式进行加密处理。
本申请实施例中,由于移动对象在监控视频中处于移动状态,在候选图像中出现移动对象时,候选图像与其相邻的候选图像之间存在较大的信息分布差异,可以根据候选图像与其相邻的候选图像之间的信息分布差异,确定候选图像中是否存在移动对象。
可选地,基于候选图像与候选图像的相邻候选图像之间的信息分布差异度,确定候选图像中是否存在移动对象,若信息分布差异度大于或等于信息分布差异度阈值,则确定候选图像中存在移动对象,若信息分布差异度小于信息分布差异度阈值,则确定候选图像中未存在移动对象。其中,候选图像与该候选图像的相邻候选图像之间的信息分布差异度可以表征候选图像与该候选图像的相邻候选图像之间的信息分布差异。
可选地,候选图像的相邻候选图像可以为候选图像的前一帧相邻候选图像。
其中,信息分布差异度阈值可以根据实际需求进行设定,此处不做任何限定,可选地,可以将信息分布差异阈值设置为10。
需要说明的是,本申请实施例中,候选图像与该候选图像的相邻候选图像之间的信息分布差异度与下述步骤S103中待处理图像与待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度的获取方式一致,其具体过程请参见步骤S103中的解释说明。
作为一种可能的实现方式,还可以采用运动目标检测方法识别候选图像中是否存在移动对象,可选地,运动目标检测方法包括连续帧间差分法、背景差分法、光流法和运动能量法等。
S103,获取待处理图像与待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度和相似度。
可选地,获取待处理图像和相邻待处理图像中的像素点的灰度值,基于灰度值,获取待处理图像和该相邻待处理图像中相同位置像素点的灰度值差值,基于灰度值差值,获取待处理图像与相邻待处理图像之间的信息分布差异度。
具体地,可以通过下述公式计算待处理图像与待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度:
本申请实施例中,通过待处理图像和相邻待处理图像中相同位置像素点的灰度值差值的平方进行求平均,得到待处理图像与待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度,能够准确地反映待处理图像与相邻待处理图像之间的信息分布差异,为移动对象的识别提供了可靠依据。
可选地,识别待处理图像和相邻待处理图像中的同类移动对象,获取待处理图像和相邻待处理图像中同类移动对象的图像区域内相同灰度值的像素点数量,基于相同像素值的像素点数量,获取待处理图像与相邻待处理图像之间的相似度。
其中,同类移动对象为待处理图像和相邻待处理图像中相同类别的移动对象。
一些实施例中,可以分别对待处理图像和相邻待处理图像进行Harris角点检测,得到待处理图像的角点和相邻待处理图像的角点,然后通过快速最近邻搜索包(FastLibrary for Approximate Nearest Neighbors,FLANN)算法分别对待处理图像的角点与相邻待处理图像的角点进行角点匹配,以确定待处理图像和相邻待处理图像中角点之间的对应关系,并将待处理图像和相邻待处理图像中匹配成功角点作为角点对,然后根据角点对确定待处理图像与相邻待处理图像中的同类移动对象。
由于待处理图像和相邻待处理图像中可能会存在多个移动对象,可以通过角点对中两个角点之间的欧式距离和移动方向,确定角点对中两个角点是否属于同类移动对象,以此方式可以确定待处理图像和相邻待处理图像中所有属于同类移动对象的角点,进而确定待处理图像和相邻待处理图像中的同类移动对象。
可选地,角点之间的欧式距离可以通过下述公式计算:
其中,为第帧待处理图像的角点,即待处理图像中的角点,为第帧待处理图像的角点,即相邻待处理图像中的角点,和为一对角点对,为第帧待处理图像的角点与第帧待处理图像的角点之间的欧式距离,为第帧待处理图像的角点的横坐标,为第帧待处理图像的角点的纵坐标,为第帧待处理图像的角点的横坐标,为第帧待处理图像的角点的纵坐标,为帧索引。
可选地,角点对中两个角点之间的移动方向可以通过下述公式计算:
进一步地,待处理图像与相邻待处理图像之间的角点对可以为多个,可以通过判断多个角点对是否属于同类移动对象来确定待处理图像和相邻待处理图像中的同类移动对象。
具体地,假设待处理图像与相邻待处理图像之间的角点对包括角点对1和角点对2,则可以通过以下判断条件,判断角点对1和角点对2是否属于同类移动对象。
条件一:
其中,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间匹配成功的角点对1中的角点与角点之间的欧式距离,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间匹配成功的角点对2中的角点与角点之间的欧式距离,为欧式距离阈值,可选地,=0.3。
条件二:
需要说明的是,欧式距离阈值和移动方向阈值可以根据实际需求进行设定,此处不做任何限定。
本申请实施例中,在角点对1和角点对2同时满足条件一和条件二时,可以认为角点对1和角点对2属于同类移动对象,以此,可以确定待处理图像和相邻待处理图像中所有属于同类移动对象的角点对。
在确定待处理图像和相邻待处理图像中所有属于同类移动对象的角点对之后,可以分别对待处理图像和相邻待处理图像中属于同类移动对象的所有角点进行凸包检测,并将检测到的凸包作为待处理图像和相邻待处理图像中的同类移动对象。
由于监控视频的每帧图像中背景一致,待处理图像和相邻待处理图像中同类移动对象之间的信息越相似,相应地,待处理图像和相邻待处理图像越相似。由此,在确定待处理图像和相邻待处理图像中的同类移动对象之后,可以获取待处理图像和相邻待处理图像中同类移动对象的图像区域内像素点的灰度值,以根据待处理图像和相邻待处理图像中同类移动对象的图像区域内像素点的灰度值差异,获取待处理图像与相邻待处理图像之间的相似度。其中,待处理图像和相邻待处理图像中同类移动对象的图像区域内像素点的灰度值差异可以反映待处理图像和相邻待处理图像中同类移动对象之间的信息差异。
可选地,根据相似度公式获取相似度,其中,相似度公式包括:
其中,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间的相似度,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间同类移动对象的数量,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最大灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最小灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内灰度值为的像素点数量占第l帧待处理图像中第m个同类移动对象的图像区域内像素点总数量的比例,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最大灰度值,为第+1帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最小灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内灰度值为的像素点数量占第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点总数量的比例,为正整数,为待处理图像中像素点的灰度值,为相邻待处理图像中像素点的灰度值。
本申请实施例中,计算了待处理图像中同类移动对象的图像区域内的第一灰度值信息熵,该第一灰度值信息熵可以作为待处理图像中同类移动对象的第一信息熵,以及计算了相邻待处理图像中同类移动对象的图像区域内的第二灰度值信息熵,该第二灰度值信息熵可以作为相邻待处理图像中同类移动对象的第二信息熵,其中,第一信息熵与第二信息熵之间的比值,可以反映待处理图像和相邻待处理图像中同类移动对象之间的信息差异,根据待处理图像和相邻待处理图像中所有同类移动对象之间的信息差异,获取待处理图像与相邻待处理图像之间的相似度,提高了相似度的准确性。
S104,基于相似度和信息分布差异度,获取待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数。
可选地,可以根据第一加密系数公式获取第一加密系数,其中,第一加密系数公式,包括:
其中,为第帧待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数,为第帧待处理图像与第帧待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间的相似度,表示双曲正切函数,为帧索引。
本申请实施例中,待处理图像与相邻待处理图像之间的信息分布差异度和相似度越大,表明待处理图像中包含的有效信息越多,重要性较高,加密价值越高,需要增大对该待处理图像的加密程度。由第一加密系数公式可知,待处理图像与相邻待处理图像之间的信息分布差异度和相似度越大,第一加密系数越大,相应地,对该待处理图像的加密程度越高。由此,提高了监控视频数据中的有效信息的加密程度。
S105,基于信息分布差异度,获取待处理图像中背景区域内像素点的第二加密系数。
可选地,可以根据第二加密系数公式获取第二加密系数,其中,第二加密系数,包括:
本申请实施例中,第二加密系数公式中的双曲正切函数可以将第二加密系数的值量化到范围内,以便于后续的计算,还可以让第二加密系数与信息分布差异度成正相关关系,从而使得待处理图像与相邻待处理图像之间的背景区域的信息分布差异度越大,待处理图像中背景区域内像素点的第二加密系数越大。
本申请实施例中,由于待处理图像中背景区域包含的有效信息较少,重要性较低,加密价值较低,因此,背景区域的加密程度相比为移动对象区域的像素点的加密程度较低,由此,可以在不降低监控视频的加密程度的情况下,可以减少计算量,节约成本。
S106,基于第一加密系数对待处理图像中移动对象区域的像素点进行加密处理,以及基于第二加密系数对待处理图像中背景区域的像素点进行加密处理,得到待处理图像的加密图像。
本申请实施例中,加密过程包括:基于加密系数,获取模糊核作为密钥,基于密钥,对像素点进行加密处理。
可选地,模糊核可以为高斯模糊核。其中,模糊核可以用于对图像进行模糊化处理,即可以作为密钥对图像进行加密处理。
可选地,可以通过下述公式获取密钥:
具体地,可以基于第一加密系数,获取待处理图像中移动对象区域的像素点的第一密钥:,然后通过第一密钥对移动对象区域的像素点进行加密处理,以及基于第二加密系数,获取待处理图像中背景区域的第二密钥:,然后通过第二密钥对背景区域的像素点进行加密处理,在分别对待处理图像中的移动对象区域的像素点和背景区域的像素点加密完成后,得到该待处理图像的加密图像。
进一步地,本申请实施例中,可以采用与待处理图像中背景区域内像素点相同的加密方式对监控视频中未存在移动对象的图像中的像素点进行加密处理,得到该未存在移动对象的图像的加密图像,以此方式可以对监控视频数据中的每帧图像进行加密处理,得到加密后的监控视频数据。
本申请实施例中,获取网络信息数据中的待处理监控视频数据,并对待处理监控视频数据进行图像帧提取,得到多帧候选图像,识别候选图像中是否存在移动对象,并从候选图像中确定存在移动对象的图像为待处理图像,获取待处理图像与待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度和相似度,基于相似度和信息分布差异度,获取待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数,基于信息分布差异度,获取待处理图像中背景区域内像素点的第二加密系数,基于第一加密系数对待处理图像中移动对象区域的像素点进行加密处理,以及基于第二加密系数对待处理图像中背景区域的像素点进行加密处理,得到待处理图像的加密图像。
综上所述,本申请实施例中,移动对象区域的像素点的加密系数是根据图像与相邻图像之间的相似度和信息分布差异度两个量得到的,而背景区域的像素点的加密系数是仅根据信息分布差异度得到的,移动对象区域的像素点的加密系数比背景区域的像素点的加密系数更大,也即是说,移动对象区域的像素点的加密程度比背景区域的像素点的加密程度更高,由于移动对象区域包含的有效信息更多,提高了监控视频数据中有效信息的加密程度,另外,由于背景区域的像素点的加密程度较低,可以在提高监控视频中有效信息的加密程度的同时,减少计算量,节省加密成本。
需要说明的是:上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本申请的较佳实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种用于网络信息数据的安全处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取网络信息数据中的待处理监控视频数据,并对所述待处理监控视频数据进行图像帧提取,得到多帧候选图像;
识别所述候选图像中是否存在移动对象,并从所述候选图像中确定存在移动对象的图像为待处理图像;
获取所述待处理图像与所述待处理图像的相邻待处理图像之间的信息分布差异度和相似度;
基于所述相似度和所述信息分布差异度,获取所述待处理图像中移动对象区域内像素点的第一加密系数;
基于所述信息分布差异度,获取所述待处理图像中背景区域内像素点的第二加密系数;
基于所述第一加密系数对所述待处理图像中所述移动对象区域的像素点进行加密处理,以及基于所述第二加密系数对所述待处理图像中所述背景区域的像素点进行加密处理,得到所述待处理图像的加密图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述相似度的获取过程,包括:
识别所述待处理图像和所述相邻待处理图像中的同类移动对象;
获取所述待处理图像和所述相邻待处理图像中所述同类移动对象的图像区域内相同灰度值的像素点数量;
基于所述相同像素值的像素点数量,获取所述待处理图像与所述相邻待处理图像之间的所述相似度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述相同像素值的像素点数量,获取所述待处理图像与所述相邻待处理图像之间的所述相似度,包括:
根据相似度公式获取所述相似度,其中,所述相似度公式包括:
其中,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间的相似度,为第帧待处理图像与第帧待处理图像之间同类移动对象的数量,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最大灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最小灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内灰度值为的像素点数量占第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点总数量的比例,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最大灰度值,为第+1帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点的最小灰度值,为第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内灰度值为的像素点数量占第帧待处理图像中第个同类移动对象的图像区域内像素点总数量的比例,为正整数,为待处理图像中像素点的灰度值,为相邻待处理图像中像素点的灰度值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述信息分布差异度的获取过程,包括:
获取所述待处理图像和所述相邻待处理图像中的像素点的灰度值;
基于所述灰度值,获取所述待处理图像和所述相邻待处理图像中相同位置像素点的灰度值差值;
基于所述灰度值差值,获取所述待处理图像与所述相邻待处理图像之间的所述信息分布差异度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述识别所述候选图像中是否存在移动对象,包括:
基于所述候选图像与所述候选图像的相邻候选图像之间的信息分布差异度,确定所述候选图像中是否存在移动对象;
若所述信息分布差异度大于或等于信息分布差异度阈值,则确定所述候选图像中存在移动对象;
若所述信息分布差异度小于所述信息分布差异度阈值,则确定所述候选图像中未存在移动对象。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述加密处理的过程,包括:
基于加密系数,获取模糊核作为密钥;
基于所述密钥,对像素点进行加密处理。
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