基于3D洛伦兹的优化张量压缩感知图像的联合加密和压缩算法

目前图像的联合加密和压缩技术通常指有损压缩技术,但在大多数情况下由于其不适用于本质上由张量代表的3D医学图像,因此重建图像不能满足医学图像的精确度要求。基于此,提出一种基于张量的张量压缩感知(TCS)算法,通过该算法重建的图像可达到满足医学图像精确度的要求,解决传统联合压缩和加密算法存在的不足。采用交替最小二乘法并通过由离散3D洛伦兹加密的测量矩阵来进一步优化TCS,提高重构图像的解密精度。实验结果表明:提出的算法保留了基于张量的3D图像的内在结构,在相同压缩比下,解密精确度越高,提出算法的压缩性能越好,并实现了压缩比、解密精度和安全性之间更佳的平衡关系。此外,以张量积的特性作为附加密钥来增加未授权解密的难度。通过数值模拟实验结果可验证提出算法的有效性和可靠性。