基于壓縮感知和混沌的圖像魯棒性加密研究.pdf

1、21世紀是信息技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)不斷發(fā)展進步的時代，這在為我們帶來很大便利的同時，如何確保信息的安全也成為全社會的關注點。數(shù)字信息在網(wǎng)絡上廣泛地進行傳輸、存儲和處理，與人們的生產(chǎn)、生活息息相關。數(shù)字圖像作為最直觀的信息載體，不同于普通的文本，有著它自己獨特的特點，在易受攻擊且不安全的傳輸網(wǎng)絡中要保證圖像的安全性就顯得十分重要。然而傳統(tǒng)的加密算法一般在考慮安全性的同時忽略了魯棒性，當密文圖像經(jīng)過不安全信道受到篡改或者攻擊時，如果恢復的原始圖像

2、質(zhì)量能達到一定程度，在某些應用中也是有價值的。因此，為了保證接收端在收到被破壞的密文圖像時仍然能較好地恢復原圖像信息，就有必要研究能夠抵抗各種攻擊的魯棒性加密算法。由于混沌和壓縮感知理論良好的特性為圖像的魯棒性加密研究帶來了新的契機。
　　本文圍繞基于壓縮感知和混沌的圖像魯棒性加密研究，完成的主要工作包括：
　　①研究了混沌理論基礎、壓縮感知理論基礎和圖像加密算法，對如何設計基于混沌和壓縮感知的魯棒性加密算法有了系統(tǒng)的認識。

3、通過對比其他算法的優(yōu)缺點，分析現(xiàn)今主要的魯棒性加密算法的特點，為后續(xù)研究奠定了基礎。
　?、谔岢隽艘环N基于混沌和壓縮感知的圖像魯棒性加密算法。該算法克服了傳統(tǒng)算法當密文圖像被破壞時解密機制將無法完全恢復原始圖像或者需要通過高成本的軟硬件來實現(xiàn)的缺點。利用壓縮感知的重構(gòu)特性能很好地恢復遭受攻擊的加密圖像。首先對原圖像進行離散小波變換為稀疏系數(shù)矩陣；再利用混沌映射生成測量矩陣，對稀疏系數(shù)進行測量，得到測量值；接著對測量值量化為整數(shù)值，

4、利用混沌映射對量化后的測量值進行進一步加密，最后得到加密圖像。實驗表明，提出的方案能夠滿足圖像的安全性并具備較好的魯棒性。
　?、厶岢隽艘环N基于壓縮感知的多聚焦圖像的融合和魯棒性加密算法。此方案能夠減少數(shù)據(jù)傳輸量并且能抵抗各種信道攻擊。首先，對多聚焦圖像通過基于小波分解的融合算法進行圖像融合，產(chǎn)生全部聚焦的清晰圖像；其次，融合后的圖像再使用DCT進行稀疏變換，對變換后的稀疏系數(shù)采用結(jié)構(gòu)隨機矩陣進行測量，這在減少數(shù)據(jù)量的同時也對數(shù)據(jù)