[发明专利]一种分数随机变换域等模矢量分解的彩色图像加解密方法有效
申请号: | 201910056722.1 | 申请日: | 2019-01-22 |
公开(公告)号: | CN109858264B | 公开(公告)日: | 2019-12-03 |
发明(设计)人: | 王君;陈旭东;刘琦 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
主分类号: | G06F21/60 | 分类号: | G06F21/60 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610065 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 彩色图像 矩阵 矢量分解 变换域 加密 单通道 加解密 离散小波变换 传输过程 高安全性 灰度图像 加密过程 输入矩阵 压缩感知 压缩 灰度图 加密图 逆过程 三通道 数据量 重排 解密 私钥 存储 图像 | ||
1.一种分数随机变换域等模矢量分解的彩色图像加解密方法,其特征是按如下步骤进行:加密:
第一步:原始彩色图像I(x,y)经过重排和尺寸调整,从RGB三通道模式变换成一个二维的灰度图像I1(x,y),原始图像分辨率为M×N,单通道的灰度图像I1(x,y)分辨率为M×N×3;
第二步:对I1(x,y)进行离散小波变换通过空间滤波,将其分解成低频部分l(x,y)和高频部分h(x,y),其分辨率分别为M×N,M×N×2.25,其中低频部分l包含0.25的高频部分;
第三步:通过压缩感知技术对高频部分进行压缩分割,将原始高频部分分解成与原图尺寸相等的两个矩阵h1(x,y),h2(x,y),表示为hh(x,y)={h1(x,y),h2(x,y)};
第四步:将低频部分l(x,y)与其中任意一个高频h1(x,y)结合,生成一个复函数f1(x,y);而另一个高频部分h2(x,y)则作为离散分数随机变换的一个输入矩阵,对复函数f1(x,y)进行离散分数随机变换,得到输出函数f2(u,v),其过程表示为f1(x,y)=l(x,y)+j×h1(x,y),f2(u,v)=Fα{f1(x,y),h2(x,y)},其中j表示虚数单位;
第五步:输出函数f2(u,v)通过等模矢量分解,得到最终的密文P1(u,v)和私钥P2(u,v),表示为{P1(u,v),P2(u,v)}=EMD{f2(u,v)};
解密:
第一步:首先,对密文P1(u,v)和私钥P2(u,v)进行逆等模矢量分解,得到复函数f’2(u,v),表示为f’2(u,v)=IEMD{P1(u,v),P2(u,v)};
第二步:复函数f’2(u,v)通过逆离散分数随机变换得到f’1(x,y),其中高频部分h2(x,y)仍作为离散分数随机变换的一个输入矩阵;取f’1(x,y)的实部,得到解密的低频部分l’(x,y),取f’1(x,y)的虚部,得到压缩的高频部分hh’(x,y),其过程表示为f’1(x,y)=IDFRT{f’2(u,v),h2(x,y)},l’(x,y)=real(f’1(x,y)),hh’(x,y)=imag(f’1(x,y));
第三步:通过基追踪算法对高频部分hh’(x,y)进行逆压缩感知,从而得到解压缩的高频部分,最终通过逆小波变换得到解密图像I1’(x,y),其过程表示为h’(x,y)=CS-1{hh’(x,y)},I1’(x,y)=IDWT{h’(x,y),l’(x,y)}。
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