[发明专利]一种任意压缩率的加密图像有损压缩与重构系统及方法

说明书

本发明公开了一种任意压缩率的加密图像有损压缩与重构系统及方法，涉及图像加密压缩和计算机视觉的技术领域，所述系统包括加密模块、压缩模块和解密重构模块；原始图像输入至加密模块，加密模块对原始图像进行加密操作，获得加密图像，发送至压缩模块；压缩模块对加密图像进行联合压缩操作，获得压缩加密图像，发送至解密重构模块；解密重构模块对压缩加密图像依次进行解密还原、浅层特征提取、深层特征提取、信息补充和下采样约束操作，获得最终重构图像。本发明采用联合压缩操作获得任意的压缩率，提高了压缩性能；重构时深层特征提取获得了图像的细节特征，信息补充用来补充丢失的信息，下采样约束对采样位置进行约束，协同提高重构性能。

技术领域

本发明涉及图像加密压缩和计算机视觉的技术领域，更具体地，涉及一种任意压缩率的加密图像有损压缩与重构系统及方法。

背景技术

为了保证数据在网络传输中的高效性和安全性，一般需要对其进行压缩和加密。传统的方法是先对数据进行压缩再进行加密，将加密好的数据进行传输，接收方对数据进行解密解压缩获得原数据，这种方式被称为先压缩后加密(compression-then-encryption，CTE)系统，随着云技术和分布式处理技术的发展，为了安全起见，发送方会先对数据进行加密，但在自身计算资源有限的情况下，不会对数据进行压缩，而是加密之后直接通过网络进行传输；云端受到传输带宽和存储资源的限制，再对数据进行压缩；为了恢复原始数据，接收端需要对数据进行联合解压缩及解密操作，这种方式被称为先加密后压缩(encryption-then-compression，ETC)系统；ETC系统分为无损和有损两种模式，在有损压缩情况下，ETC系统的压缩率较低，重构出的图像质量难以达到令人满意的程度。

现有技术提供了一种基于稠密卷积神经网络的并联单帧图像超分辨率重建方法，包括：构建由两个并联稠密连接结构块和一个跳层连接结构组成的稠密卷积神经网络，两个并联的稠密连接结构块作为循环子块，每条支路均包含一个子块结构和恒等映射。该方法进行重建的数据基础仅包括低分辨率图片的特征信息，没有关注像素点的周边信息，会导致重构质量降低；重建时将浅层特征通过跳层连接结构与深层特征相加连接，导致部分学习信息丢失；并且无法在任意压缩率的情况下都能保证重构质量。

发明内容

本发明为克服上述现有先加密后压缩系统压缩和重构性能差的缺陷，提供一种任意压缩率的加密图像有损压缩与重构系统及方法，能够获得任意的压缩率，并且在高压缩率的情况下保证图像的重构质量，使加密后压缩系统的加密图像压缩和有损重构的性能得到大幅度提升。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

本发明提供了一种任意压缩率的加密图像有损压缩与重构系统，包括加密模块、压缩模块和解密重构模块；

原始图像输入至加密模块，加密模块对原始图像进行加密操作，获得加密图像，发送至压缩模块；压缩模块对加密图像进行联合压缩操作，获得压缩加密图像，发送至解密重构模块；解密重构模块对压缩加密图像依次进行解密还原、浅层特征提取、深层特征提取、信息补充和下采样约束操作，获得最终重构图像。

本发明的加密模块采用任意加密方式对原始图像进行加密获得加密图像；压缩模块对加密图像进行联合压缩操作，联合压缩操作能够获得任意的压缩率，提高了压缩性能；解密重构模块对压缩加密图像依次进行解密还原、浅层特征提取、深层特征提取、信息补充和下采样约束操作，获得最终重构图像，在高压缩率的情况下也可以获得优秀的重构质量。

优选地，所述系统还包括密钥生成模块；

所述密钥生成模块用于生成密钥，将密钥输入加密模块，加密模块根据密钥对原始图像进行加密操作；并且，密钥通过安全信道传输至解密重构模块，解密重构模块根据密钥对压缩加密图像进行解密还原操作。

密钥生成模块利用任意加密方式生成密钥，如流密码加密方法、高级加密标准加密方法、同态加密方法。