[发明专利]一种基于显著性检测的非对等图像加密方法

说明书

本发明提供一种基于显著性检测的非对等图像加密方法，包括获取原始图像，根据原始图像的预设特征的显著性映射结合生成显著性图；根据显著性图将原始图像划分为重要区域和非重要区域；对重要区域采用DNA加密算法进行加密，获取第一加密图像；对非重要区域进行压缩感知加密，获取第二加密图像；对第一加密图像与第二加密图像重组获得最终加密图像。本发明提出的方法能够保障图像的安全性，还能够减少图像加密运算的计算量，同时减少图像传输、存储的数据量。

技术领域

本发明涉及数字图像和数字视频处理技术领域，具体的，涉及一种基于显著性检测的非对等图像加密方法。

背景技术

物联网技术广泛应用于人们生活的方方面面，规模巨大的网络结合各种信息传感设备形成了计算机和现实事物在任何时间和任何地方进行实时互联，在这个过程中产生了大量的图像数据，而这些图像数据中包含了大量的个人信息，图像数据的隐私安全成为人们关注和迫切需要解决的问题。

图像加密技术可以防止图像中涉及个人的隐私信息泄露，确保安全的图像数据在云端服务器上共享。传统的图像加密技术可以分为两类：完全加密和选择加密。完全加密是对整个图像进行加密，在加密后的图像上不能获得任何可视信息。例如，一些研究人员提出了自适应的二维正弦逻辑映射应用于图像加密的技术，这种技术所使用的加密算法为完全加密的算法，由于是对整个图像进行加密，这种方法的加密计算量大，加密速度慢。选择加密是选择图像的一部分区域进行加密，通常会选择图像中的重要区域进行加密，对于非重要区域不做处理。例如，发明人在2015年在《光学通信》期刊341期中发表了“基于混沌映射的红外目标选择性加密”的文章，该加密算法为选择加密的算法，选择加密的优点是计算量可以大大减少，其缺点是图像仍然保留视觉信息，安全性不足。

但随着图像数据的数量呈指数方式的增长，大量的数据需要加密，现在的加密方法存在明显的局限性。一些强度大的加密算法，虽然它的安全性较高，但是它的计算量很大，加密速度慢；对于少量的数据，这种方法可以很好的处理，然而随着数据骤然增多，需要很大的计算量，消耗了很多的计算资源。因为图像不是所有区域都非常重要，或者涉及隐私信息，所以并不是图像上的所有区域都需要高强度的加密。对于图像的非重要区域，则可以采取轻度加密方法，这些算法的加密速度快，计算量小，可以大大的减少计算资源。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于显著性检测的非对等图像加密方法，以解决现有图像加密算法计算量过大或者经过加密后图像仍保留图像中隐私信息的问题。

为实现上述目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于显著性检测的非对等图像加密方法，包括：获取原始图像，根据原始图像的预设特征的显著性映射结合生成显著性图；根据显著性图将原始图像划分为重要区域和非重要区域；对重要区域采用DNA加密算法进行加密，获取第一加密图像；对非重要区域进行压缩感知加密，获取第二加密图像；对第一加密图像与第二加密图像重组获得最终加密图像。

优选的，根据原始图像的预设特征的显著性映射结合生成显著性图包括：根据原始图像的强度、颜色和方向的显著性映射结合生成显著性图。

优选的，根据显著性图将原始图像划分为重要区域和非重要区域包括：将显著性图进行二值化处理，根据二值化后的图像进行识别并获取重要区域和非重要区域。

优选的，对重要区域采用DNA加密算法进行加密包括：将重要区域的像素使用DNA序列进行编码获得第一编码序列，使用预设的规则对第一编码序列进行解码，获得第一加密图像。

可选的，对重要区域采用DNA加密算法进行加密包括：将重要区域的像素使用DNA序列进行编码获得第一编码序列，使用预设的规则将第一编码序列进行重新排序获得第二编码序列，对第二编码序列进行解码，获得第一加密图像。