[发明专利]基于压缩感知和双随机加密机制的彩色图像压缩加密方法

说明书

本发明提供一种基于压缩感知和双随机加密机制的彩色图像压缩加密方法。该方法首先将明文图像分解成R、G、B三个分量，接着分别对其DWT变换，然后用索引向量D₁、D₂、D₃、D₄对稀疏系数矩阵进行双随机位置置乱，之后对置乱后的矩阵进行压缩测量和量化，对量化后的矩阵进行R、G、B分量之间和分量内部同时双随机像素值扩散，最后得到密文图像。利用明文图像信息和外部密钥生成四翼超混沌系统和Logistic‑Tent混沌系统的参数和初始值，接着将参数和初始值带入Logistic‑Tent混沌系统中，生成混沌序列构造测量矩阵；然后把参数和初始值带入四翼超混沌系统中，对生成的四个混沌序列排序，得到四个索引向量，分别用于双随机位置置乱和扩散中。

技术领域

本发明涉及图像加密技术领域，尤其涉及一种基于压缩感知和双随机加密机制的彩色图像压缩加密方法。

背景技术

随着网络技术和通信技术的快速发展，数字图像在军事、医疗、商业等许多领域广泛应用。图像信息往往含有隐私或机密，一旦泄露将会给国家、社会以及个人带来严重影响，甚至威胁到国家安全、社会稳定和个人生活，因此，保护图像在传输和存储中的数据安全显得尤为重要，对数据进行加密是一种有效的技术手段。传统的加密方法，如数据加密标准(DES)或高级加密标准(AES)主要针对文本信息设计。区别于文本数据，图像具有一些固有特性，如相邻两个像素之间的强相关性和高冗余度等，这使得采用传统加密方法对图像信息进行加密时存在加密效率低的问题。作为一种替代方案，基于混沌系统的图像加密是近年来广泛研究的对象。同时，考虑到逐渐增加的图像数据容量，对图像进行压缩以节约带宽和存储空间也显得很有必要。压缩感知(compressive sensing，CS)技术近年来逐渐被应用于图像加密中，在对图像进行压缩的同时，实现数据的加密。

在基于CS的图像压缩加密算法中，通常采用DCT或DWT变换对明文图像进行稀疏，得到稀疏系数矩阵，接着采用测量矩阵对该矩阵进行线性测量，从而得到类纹理密文图像，这种类型图像抗统计攻击能力差，易泄露明文信息。将置乱、扩散操作与CS线性测量相融合，可以有效提高算法的安全级别。当前的图像置乱方法中，许多算法都利用混沌序列排序得到一组索引向量，接着利用该向量对明文图像的像素或行或列进行逐一位置置乱，例如，Wang等人(Wang X Y,Zhang J J,Cao G H.An image encryption algorithm based onZigZag transform and LL compound chaotic system[J].Optics and LaserTechnology,2019,119:105581.)提出了一种基于ZigZag置乱和复合混沌系统的图像加密算法，该算法中第一次置乱采用ZigZag技术，对像素按照Z字形一次扫描达到置乱像素的目的，第二次置乱采用一组索引向量对像素随机置乱；此外，部分加密算法采用Cat，Baker和标准映射对明文图像进行置乱，也是按照明文图像中的像素位置逐一对像素进行置乱操作的，还存在(0，0)和(N，N)位置的像素置乱前后位置不变的缺点，导致置乱效果不好，抗统计攻击能力弱。在图像扩散方法研究中，例如，Sheela等人(Sheela S J,Suresh K V,TandurDeepaknath.Image encryption based on modified Henon map using hybrid chaoticshift transform[J].Multimedia Tools and Applications,2018,77:25223–25251.)提出了一种基于改进的Hénon映射和混合混沌变换的图像加密算法，该算法中利用改进的Hénon映射生成的混合混沌序列进行扩散，其中第一次扩散先利用混合混沌序列与明文图像的像素值进行逐行扩散，然后再逐列进行扩散；第二次扩散利用明文图像的当前像素值与扩散过的前一个像素值进行异或，之后再与混合混沌序列进行异或扩散，这样当前像素的微小变化都能影响到后面的其它像素。这种扩散方式随机性不高，黑客在已知混沌序列的情况下很容易破解得到明文图像，降低了算法的安全性。因此，高安全的图像加密方法亟待被研究。

发明内容