[发明专利]一种基于压缩感知和蔡氏电路的图像压缩加密方法

说明书

本发明公开了一种基于压缩感知和蔡氏电路的图像压缩加密方法，包括如下步骤：1)根据原图采用SHA‑256产生与明文相关的密钥；2)由初始值x₀₂和a₀₂迭代生成混沌序列t′和t″，根据t′和t″迭代生成测量矩阵Φ_{LH_HH}和Φ_HL；3)对子带LH、HH和HL以不同的压缩比进行测量；4)量化后得到整数序列z，形成矩阵z′；5)得到扩散矩阵f′；6)得到矩阵LL′,与扩散矩阵f′进行异或；7)合并LL、LH、HL和HH四个子带，由x₀₄和a₀₄生成的混沌序列进行置乱，得到最后的压缩加密图像E。这种方法既可以减少数据传输量，又可以增强图像的鲁棒性，这种方法的安全性高，并且特别在抵御裁剪攻击和噪声攻击的时候具有很好的性能。

技术领域

本发明涉及图像压缩加密技术领域，具体涉及一种基于压缩感知和蔡氏电路的图像压缩加密方法。

背景技术

图像压缩加密是指对图像进行加密的同时，减少加密图像的数据量，节约传输空间。现今提出的图像加密算法运用了混沌系统进行了加密，是因为混沌系统具有遍历性，不可预测性，混合属性，初始密钥和系统参数敏感性，是一种理想的方法来扩散和扰乱图像的像素。另外，压缩感知由于可以同时进行压缩和加密，也适用于该领域。其中，现有的许多算法都把整个测量矩阵作为算法的密钥，这样会浪费太多传输空间，如高斯随机矩阵、伯努利矩阵、部分哈达玛矩阵，托普利兹矩阵等。这些测量矩阵中，使用最广泛的随机高斯矩阵。其设计方法为：构造一个M×N大小的矩阵Φ，使Φ中的每一个元素独立的服从均值为0，方差为1/M的高斯分布。

此外，托普利兹测量矩阵的构造方法如下：先生成一个随机向量u,即u＝(u₁,u₂,…,u_N)∈R^N,利用生成的随机向量u，经过M(MN)次循环，构造剩余的M-1行向量，最后对列向量进行归一化得到测量矩阵Φ。

该类测量矩阵具有较强随机性，但是用于加密时，需要传输较多的数据到解密端，用重构算法得到原始图像，这样会占用很大的传输空间，削弱了压缩感知能减少传输的数据量这一优势。

另外，将CS理论直接应用于原图像可能会导致加密图像传输过程中的鲁棒性较差，当加密图像遭受连续丢包，恶意剪切攻击和噪声攻击时，接收端难以识别重建图像，所以在使用压缩感知时，也要考虑到增加图像的鲁棒性。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，而提供一种基于压缩感知和蔡氏电路的图像压缩加密方法。这种方法既可以减少数据传输量，又可以增强图像的鲁棒性，这种方法的安全性高，并且特别在抵御裁剪攻击和噪声攻击的时候具有很好的性能。

实现本发明目的的技术方案是：

一种基于压缩感知和蔡氏电路的图像压缩加密方法，包括如下步骤：

1)将图像通过离散小波变换，得到高频子带LH、HL、HH和低频子带LL，并根据原图采用SHA-256产生与明文相关的密钥；

2)由初始值x₀₂和a₀₂迭代生成混沌序列t′和t″，根据t′和t″分别从质数序列η和选择分子、分母，以SHA-256产生的初始值x₀₅作为初始值迭代生成测量矩阵Φ_{LH_HH}和Φ_HL；

3)使用测量矩阵Φ_{LH_HH}和Φ_HL对子带LH、HH和HL以不同的压缩比进行测量；

4)由y₀₁,y₀₂与y₀₃按照公式(1)迭代生成混沌序列，并用x₀₁和a₀₁生成的混沌序列进行置乱，量化后得到整数序列z，形成矩阵z′；