[发明专利]基于自编码器结合关联成像的图像加密方法在审
| 申请号： | 201810793387.9 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN108989603A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 张雷洪;袁晓;朱耀冬;熊锐;叶华龙 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | H04N1/32 | 分类号： | H04N1/32;H04N1/44;H04N21/4405;H04N21/4408 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 吴宝根;徐颖 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自编码器结合关联成像的图像加密方法，将待加密图像进行编码组成数据集，以及获取预先设置的自编器网络，自编码器网络包括编码部分和解码部分；通过神经网络对自编码器网络模型进行训练得到初始化权值，并利用该初始化权值对自编码器不断优化，通过设置隐藏层神经元的个数获得权值矩阵Wr；权值矩阵Wr与待加密的图像数据T进行关联获得密文Br；传输者和接收方共享所述密钥Kr，双方之间传输所述密文Br；基于数据集使用代价函数及反向传播算法对自编码器网络进行调整，得到最优的自编码器网络，利用解码部分的权值矩阵Wr和密文Br进行压缩感知计算，重建明文信息实现解密。提高了信息的安全性，增加了加密的可靠性及灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 编码器 权值矩阵 关联成像 图像加密 初始化 数据集 密文 加密 神经元 待加密图像 传输 解码 代价函数 反向传播 明文信息 神经网络 图像数据 网络包括 网络模型 压缩感知 预先设置 网络 接收方 隐藏层 解密 密钥 算法 关联 共享 重建 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于自编码器结合关联成像的图像加密方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)首先将待加密图像进行编码组成数据集，以及获取预先设置的自编器网络，自编码器网络包括编码部分和解码部分；2)通过神经网络对自编码器网络模型进行训练得到初始化权值，并利用该初始化权值对自编码器不断优化，通过设置隐藏层神经元的个数获得权值矩阵Wr，r＝1，2...Z，Z为隐藏层中神经元的个数；将此权值矩阵Wr看作是关联成像中的随机调制信号Ir，权值矩阵Wr与待加密的图像数据T进行关联获得密文Br，权值矩阵Wr作为密钥Kr；3)传输者和接收方共享所述密钥Kr，双方之间传输所述密文Br；4)基于数据集使用代价函数及反向传播算法对步骤2)中自编码器网络进行调整，得到最优的自编码器网络，利用自编码器网络的解码部分的权值矩阵Wr和密文Br进行压缩感知计算，重建明文信息实现解密。
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