[发明专利]一种基于耦合电路系统的信号压缩加密方法

说明书

本发明提供一种基于带有传输线的耦合电路的图像压缩加密方法，包括：首先利用带有传输线的耦合电路生成的混沌信号,经过8位量化采集和数字移位差分生成混沌随机序列，利用该序列同时生成随机观测矩阵以及加密密钥，能够在实现图像压缩观测的同时进行加密，本发明的方法既可以通过调节传输线的长度来调节电路产生的信号输出，也可以在图像压缩时保留原图像绝大部分有效信息，保证信号传输的安全性，对提高信号的采集传输效率具有一定意义。

技术领域

本发明涉及图像压缩技术领域，尤其涉及一种基于耦合电路系统的信号压缩加密方法。

背景技术

近年来，随着信息技术的飞速发展以及数据规模的不断扩大，提高信息采集的效率成为了待解决的问题。压缩感知理论是2007年由Donoho和Candes提出的具有革命性的信号处理理论，该理论提出，如果一个信号在某一变换域上具有稀疏表示形式，则可以在远低于奈奎斯特理论的采样频率进行采集信号的同时高精度重构出原始信号。该理论实质上是将信号采集端的计算压力转移到信号处理端，从而极大地提高了信号采集的效率。压缩感知在信号采集端性能受限的领域具有很大的应用前景，如遥感系统，雷达成像，核磁共振成像，森林火灾预警等。

压缩感知理论主要分为信号稀疏表示、压缩观测和重构算法三个部分。信号稀疏表示主要采用离散傅里叶变换、离散余弦变换和离散小波变换等。重构算法主要分为两类，一是凸优化算法，如内点法、基追踪法等，通过最小化l₁范数转化为线性规划问题进行求解，具有很高的重构精度，但计算量很大；二是贪婪算法，主要有匹配追踪、正交匹配追踪、正则化正交匹配追踪等，计算量较小，但需要稀疏度先验信息。如今压缩感知的研究主要集中在观测矩阵的构造方面，观测矩阵主要分为确定性矩阵和随机性矩阵两类，确定性矩阵易于硬件实现，但只针对于特定种类的信号具有较好的重构效果。随机性矩阵具有较高的适应性，但由于难以在硬件上产生质量较高的随机数而应用较少。

为提高随机观测矩阵在硬件上的可行性，不少学者都对于将混沌理论应用于压缩感知进行了研究。利用混沌随机序列构造出了近似服从高斯分布的观测矩阵，同时通过实验证明具有良好的信号重构效果，研究了易于一维Logistic混沌系统以及伯努利分布的观测矩阵构造方法，也利用混沌信号生成了观测矩阵，同时验证了其满足约束等距(RIP)性质。但上述的研究内容主要都集中在分析混沌序列构建观测矩阵的性能上，很少对实际硬件实现效果进行研究。因此本发明研究了基于四阶耦合电路系统的混沌观测矩阵构建方法，能够有效提高压缩感知理论的实用性能。

当前出提高信号传输效率以外，安全性也是一个重要的研究问题。本发明在对信号进行压缩采样之后，利用事先生成的伪随机序列对信号进行置乱加密和灰度加密，从而形成了有效的信号压缩加密方法。

发明内容

在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施例部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

为至少部分地解决上述技术问题，本发明提出一种基于耦合电路系统的图像压缩加密方法，包括：S1：构建混沌观测矩阵；

所述混沌观测矩阵采用耦合电路系统作为信号源，将模拟信号转化为二进制随机数即可。

进一步地，所述耦合电路系统是由两个带有传输线的蔡氏电路系统通过电阻耦合形成，其电路公式为：

其中

进一步地，所述模拟信号采用八位ADC对耦合电路系统进行采集产生，其具体过程为：

(1)对混沌信号进行八位模数转换；

(2)进行移位逻辑运算；

(3)选择有效位数作为二进制输出信号。