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题名基于显著性检测与混沌对称折叠的图像选择性加密算法
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作者
陈悦
霍文远
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机构
南昌大学软件学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第27期238-246,共9页
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基金
江西省自然科学基金(20171BAB209118)资助
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文摘
当前图像选择性加密技术主要依赖明文的边缘信息实现局部像素的混淆与扩散,易泄露重要目标的形状信息,而且整个加密过程中忽略了初始明文特性,使其安全性不理想,为了解决以上的问题,提出了显著性检测耦合混沌对称折叠的图像选择性加密技术。首先,引入Ripplet变换,对输入明文完成多方向、多尺度分解,形成Ripplet系数,通过逆Ripplet变换,得到明文对应的特征图;通过高斯概率密度与信息熵来计算特征图的全局与局部显著图;再组合全局与局部显著图,根据区域生长法,检测明文的视觉显著性区域;随后,借助明文信息迭代Logistic映射,获取一组混沌数组,以定义索引扰乱机制,改变显著区域内的像素位置;最后,联合Logistic映射与对称连续折叠机制,设计了混沌折叠扩散方法,从多个方向利用不同的扩散函数对置乱后的显著性区域完成加密。实验结果显示:与已有的选择性加密方案相比,本文方法呈现出更好的安全性与密钥敏感性。
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关键词
图像选择性加密
显著性检测
混沌对称折叠
索引混淆机制
Ripplet变换
显著图
区域生长法
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Keywords
image selective encryption
saliency detection
chaotic symmetry folding
index scrambling mechanism
Ripplet transform
saliency map
region growing method
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分类号
TP390
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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