基于压缩感知和超混沌系统的图像压缩加密方法

在医疗、军事、金融系统等需要传输重要图像的场景下,为了安全高效地传输图像,将图像进行压缩加密是一种行之有效的办法,图像经过压缩后传输可以减小传输开销,经过加密后也可以抵抗一些攻击者的攻击手段,保证了信息的安全性。基于压缩感知理论可以完成稀疏采样,超混沌系统能够为系统安全性提供保障。同时,文中还分析了超混沌系统的混沌特性,证明了该系统是混沌的且足够安全,超混沌系统生成的混沌序列还被用于构造测量矩阵,从而不必在传输过程中传输文本较大的矩阵,而只需要传输密钥即可。在压缩理论基础上还使用了置乱扩散操作,扩散采用了与明文相关的扩散操作,使图像安全性得到了很大提升,保障了数据安全。经过实验测试,图像的压缩加密效果较好,密钥空间大、对密钥足够敏感,说明所提方法能够抵抗暴力攻击、统计攻击等多种常用的攻击方法;在压缩比正常的情况下恢复得到的解密图像与原文图像在视觉上差距较小,甚至与原文图像相差无几,说明该算法重构质量较好,安全性较高。

基于ETRN具有任意压缩率的彩色加密图像有损压缩

当前大多数的先加密后压缩ETC(encryption-then-compression)方法只能够获得有限固定的压缩率,而无法获取到实际需求的任意压缩率。针对此问题提出一种具有任意压缩率的加密彩色图像有损压缩算法,该算法采用均匀下采样和随机下采样有机结合的方式对加密图像进行压缩,以获得加密图像的任意压缩率。接收方接收到加密图像的压缩序列后通过解压解密获得解密图像,随后把从解密图像有损重构原始图像的过程表征为一个结合下采样压缩方式约束的最优化问题,并设计一种基于卷积神经网络的有损ETC系统图像重构模型ETRN(ETC-oriented reconstruction network)来求解该优化问题。ETRN模型包含浅层特征提取层SFE(shallow feature extraction)、残差堆叠模块RIR(residual in residual)、残差信息补充模块RCS(residual content supplementation)、下采样约束模块DC(down-sampling constraint)。实验仿真结果表明,提出的加密彩色图像有损压缩算法能够获得优秀的加密压缩和重构性能,充分体现了该方法的可行性和有效性。

基于JPEG-LS压缩比控制的图像压缩加密算法

针对传统图像压缩比控制不精细及低维混沌系统保密性不高的问题,提出一种基于连续色调静态图像的无损或近无损压缩标准(JPEG-LS)压缩比控制的图像压缩加密算法。在深入分析JPEG-LS中失真控制参数Near对图像压缩比和重建质量的影响的基础上,首先,对光栅扫描的图像数据进行梯度处理;然后,比较梯度值与Near的大小关系以决定进入游程模式进行游长编码或常规模式进行Golomb编码;再次对三维Lorenz混沌系统生成的序列进行随机性处理,采用该序列作为密钥分别对游程模式、常规模式和全模式(游程和常规两种模式)下的压缩码流进行加密;最后,对Near进行实时动态调整,实现了对图像的压缩比精细控制且提高了保密性。仿真结果表明,所提算法能够实现良好的压缩比控制,且重建图像质量比线性压缩比控制算法提高了大约0.5 d B;同时算法安全性高,能够有效抵抗熵攻击、差分攻击、穷举攻击、统计攻击等多种攻击,且加密对压缩效率基本没有影响。

基于JPEG2000的图像联合压缩加密算法

为实现图像的压缩和加密同步,在深入研究MQ算术编码器的基础上,将Lorenz混沌系统生成的随机序列作为流密钥对JPEG2000压缩算法中比特平面编码形成的上下文和判决进行修正,以改变MQ编码时的概率分布来使得输出的码流发生变化,从而实现图像联合压缩加密。阐述了上下文修正和判决修正加密算法的规则。对算法进行仿真,结果表明,相对于原始压缩算法,所提出的算法对图像的压缩效率几乎没有影响,且安全性好、实时性高。

基于混沌系统的图像联合压缩加密算法

研究图像联合压缩加密,为解决传统压缩加密不同步及低维混沌系统保密性不高等缺点,提出一种基于三维混沌系统的联合压缩加密算法。采用三维lorenz混沌系统生成随机序列,并对序列进行随机性处理,生成随机性更强的二进制密钥,使用密钥在内嵌零树小波编码(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)的比特平面编码和算术编码之间对图像压缩产生的上下文和判决进行修正,实现图像压缩加密同步。经仿真分析,处理后的随机密钥敏感性高、空间大,使用该密钥对图像数据进行加密,具有相对于原始算法相当的压缩效率,能够抵抗多种攻击,具有较高的安全性和保密性。

DCT变换与DNA运算相结合的图像压缩加密算法

为了解决图像加密后数据量大、传输速率慢的问题,采用了离散余弦变换(DCT)与脱氧核糖核酸(DNA)运算相结合的图像压缩加密方法。首先采用DCT对原始图像进行压缩;再进行DNA编码;最后根据DNA运算的思想,通过Chen混沌系统对原始图像执行DNA加法运算,成功得到了加密图像。结果表明,该算法不仅有效地提高图像传输速度、减少存储空间,同时加密效果好、安全性高。

基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法

在认真研究算术编码和算术加密的基础上,提出了一种基于改进零树编码的图像联合压缩加密算法.使用密钥对图像压缩产生的原始上下文和原始判决进行修正,实现了图像联合加密.阐述了上下文修正和判决修正算法的规则,对其安全性进行分析.结合比特平面编码技术,可以使用不同密钥对不同小波分辨率的系数分别加密,实现分辨率选择性加密,以满足不同应用需求.对零树编码进行改进,加入自适应算术编码,并对联合压缩加密算法进行仿真.结果表明:相对原始图像压缩算法而言,所提出的图像联合压缩加密算法具有基本相当的压缩效率;相对区间分裂的联合加密算法而言,所提出算法具有更好的安全性.

一种基于EZW的ROI图像联合压缩加密算法

提出一种基于EZW编码的ROI图像联合压缩加密算法,阐述了上下文修正和判决修正的原理及实现,对所提出算法的安全性进行了评估。对算法进行仿真,结果表明相对于原始图像压缩算法,该算法的重构图像基本具有相同的压缩效率;相较于提升系数的ROI方法,该算法采用小波域图像分割,不需要对ROI形状信息进行编码,并可灵活调整ROI与背景区域(BG)的重构质量;相较于区间分裂算术编码器而言,该算法采用自适应算术编码,可获得更好的安全性;结合比特平面编码技术,使用不同密钥对ROI不同小波分辨力的系数分别加密,实现分辨力选择性加密,以满足不同应用需求。

基于上下文的分块图像联合压缩加密算法

为了研究图像压缩与加密同步进行及提高安全性问题,提出了一种基于改进零树结构的分块图像联合压缩加密算法,将图像对应不同分块区域映射到相应子带中。利用密钥对图像压缩产生的原始上下文进行修正,然后与判决一起送往自适应算术编码器实现图像联合压缩加密。由于自适应算术编码的概率跳转规律复杂,相对概率固定的区间分裂算术编码安全性更好。对所提出的算法进行仿真,结果表明:与原始图像压缩算法相比较,所提出的算法具有基本相当的压缩效率;而采用的图像分块方法能够灵活地控制不同区域图像的相对质量及更好地实现信息安全防护;使用不同的密钥可以进行分块加密,实现了对重要信息的隐私和机密保护。

一种基于MQ编码器的图像联合压缩加密算法

为实现图像的压缩和加密同步,使用MQ编码器对内嵌零树小波压缩算法进行改进,将混合混沌序列作为流密钥对比特平面编码生成的上下文和判决进行修正,并送入MQ编码器进行熵编码。对算法进行仿真,结果表明:与原压缩算法相比,所提出算法的重构图像PSNR值至少提高了1 dB,且抗攻击性好,加解密速度快。算法实现了分辨率选择性加密,并在数据压缩的同时实现了算术加密。

基于上下文修正的ROI联合压缩加密算法

提出一种基于上下文修正的ROI图像联合压缩加密算法。对零树结构进行改进,引入自适应算术编码器,利用密钥对ROI图像压缩产生的原始上下文进行修正,修正后的上下文与原始判决一起送入自适应算术编码器中实现对ROI图像的联合压缩加密。为了满足不同权限用户的需求,对感兴趣区域按树型结构扫描的方式进行加密,并对该算法进行仿真。结果表明:在相同码率条件下,与原始压缩算法相比,所提出的算法具有基本相当的压缩效率;在压缩率保持不变的情况下,相对于区间分裂的算术编码而言,所提出的算法安全性能更好。

采用超混沌系统的图像压缩加密联合算法

为了同步实现图像压缩和加密,提出了一种采用超混沌Chen系统和改进零树编码相结合的图像压缩加密算法。该算法在改进零树编码基础上,先利用超混沌Chen系统产生的密钥流修正位平面编码过程中形成的上下文和判决,然后送入MQ算术编码器中进行熵编码生成相应的压缩码流,最后将压缩后码流反馈到超混沌Chen系统的输入端,产生新的密钥,使密钥流和明文相关,实现图像的联合压缩加密。实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)至少提高了1dB,密钥空间为256bit,加密时间占总时间的百分比均小于45%,明文和密钥敏感性高。该算法实现了图像的联合压缩加密,比原始嵌入式零树小波(EZW)算法的图像重建质量高,具有高抗线性攻击和差分攻击能力,密钥空间大,安全性好。

基于改进零树编码的ROI图像联合压缩加密算法

提出了一种能灵活控制感兴趣区域(Region Of Interest,R0I)的重建质量且将图像的压缩与加密同步实现的编码算法.该算法将图像进行ROI划分后利用加权因子灵活控制其编码量,再通过结合改进零数的压缩算法与算术编码,使用密钥对压缩产生的原始上下文与原始判决进行修正,从而实现ROI的联合压缩加密.实验结果表明,当密钥正确时,ROI的重建质量随着加权因子的变化而变化;当密钥出错时,ROI重建质量急剧下降,图像实现分区域加密,从而验证了本文所提出算法的可行性.

基于分数阶Chen超混沌系统和压缩感知的可视化图像加密算法

本文基于分数阶Chen超混沌系统,压缩感知以及伯恩斯坦多项式嵌入提出了一具有视觉意义的图像加密算法,其旨在同时实现对图像数据和图像外形的双重保护.整个的加密过程主要由预加密和嵌入这两个阶段组成.在预加密阶段,首先利用Arnold置乱和由改进型Sine映射所产生的受控测量矩阵对明文图像的小波系数进行加密和压缩.接着再将加密数据线性量化到0到255之间以产生类噪声秘密图像.同时为了降低遭到攻击的可能性,在嵌入阶段中,本文采用伯恩斯坦多项式嵌入将类噪声秘密图像隐藏到某一可公开获取的载体图像中以生成具有视觉意义的密文图像.另外,明文特征值用于生成加密过程中的密码流,从而提高了加密算法抵抗明文攻击的能力.最后,仿真实验和安全性分析表明本文提出的加密算法是有效的,同时具有很好的视觉安全性和解密质量.

改进混沌方程及压缩感知理论图像加密算法

针对传统Logistic混沌系统混沌性能低,生成伪随机序列随机性较差等问题,本文提出一种新的改进Logistic混沌方程,并与Lorenz超混沌系统、压缩感知理论相结合构建一个多混沌图像压缩加密系统。在加密过程中与传统加密算法相结合,进行置乱、扩散操作最终获得密文图像。通过改进的Logistic混沌方程获得随机性能更好的伪随机序列来构造受控测量矩阵,仿真实验表明通过改进的Logistic混沌方程来构造的受控测量矩阵在压缩率为75%的条件下峰值信噪比达到34.26 dB,与传统Logistic混沌方程相比在同等条件下提高约10 dB,并且该算法有较好的抗差分攻击性能,像素改变率(NPCR)与统一平均变化程度(UACI)接近理论值。故本文提出的加密算法具有较好的压缩性、安全性以及信号重建特性。

面向CALIC的图像加密算法研究

将图像的加密和压缩结合在一起同步完成可以带来设计上的灵活和计算上的简化,同时也可以更好地保证安全性,为图像信息的安全高效存储和传输做出保障.基于CALIC良好的压缩效率,本文研究并设计了面向CALIC的图像加密算法.根据CALIC编码原理,算法实现在CALIC编码过程中的加密,主要包括GAP预测值的加密、最终残差的加密、明文像素的加密、熵编码码流的加密.实验结果表明面向CALIC的图像加密算法在压缩性能上取得较好效果的同时增加了安全性.

加密你的网页

网页是一个网站的最基本组成部分,如果你用记事本等编辑器打开网页,查看的就是它的源代码了。如果你的网页源代码不愿意被别人所抄袭,那么给网页加上密码将是个好方法。而给网页加密的原理就是在网页中给代码加上一些文字使其转换成乱码,这样就能有效的杜绝别人抄袭你的网站,使得你的版权受到保护。

小波变换和菲涅耳变换的多彩色图像加密

为了解决多彩色图像加密后,解密图像质量不佳、数据量大以及传输时速率慢的问题,采用了一种基于小波变换和菲涅耳变换的多彩色图像加密方法,加密过程中,利用小波变换的多级分解特性提取每幅彩色图像的低频分量,将低频分量分别重组为三元组图像(R,G和B),并且依次将三元组图像(R,G和B)通过菲涅耳域中的衍射加密系统,对这3个三元组图像进一步加密,从而实现了多彩色图像的加密。结果表明,该方法不仅可以高质量地恢复原始彩色图像,而且可以同时对4幅彩色图像进行加密,提高了加密彩色图像的容量;原始图像经过小波变换,其数据量压缩到原来的1/4,有利于数据的传输和存储。该算法能够有效地同时对多幅色彩图像进行压缩和加密,不仅提高了解密图像的质量,并且具有较高的密钥敏感度和较好的鲁棒性。

光学图像压缩加密技术研究进展

光波作为信息载体具有高速并行处理二维信息的能力及天然优势。光波的波长、振幅、相位、偏振等为光波的调制提供不同的维度和多种可能,也使得光学加密技术和光学密码系统展现出巨大的应用价值。随着加密数据传输量的急剧增长,在进行加密的同时实现信息的压缩变得愈加重要,因为这将缩短处理这些数据所需的时间并有效节约存储空间。提出广义的光学图像压缩加密的概念,并将压缩策略分为明文压缩、密文压缩和明文密文同步压缩。在此基础上,介绍适合每种策略的具体压缩方法,并通过阐述这些压缩方法在一些实例中的应用,综述了光学图像压缩加密技术的研究进展,也对未来的研究方向进行了展望。