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文檔簡介
1、多媒體通信在人們的日常生活中扮演著重要的角色。它給我們的生活帶來了便利,但也帶來了安全性問題,比如多媒體數(shù)據(jù)容易被非法復制、篡改、竊取和傳播。
作為一種新的信息獲取技術,壓縮感知理論實現(xiàn)了采樣數(shù)據(jù)的同時壓縮數(shù)據(jù)。采樣者對數(shù)據(jù)進行隨機投影得到測量值。接收者利用少量的測量值,通過求解凸優(yōu)化問題來重構原始信號。壓縮感知具有同時采樣、壓縮和加密數(shù)據(jù)的良好特性,在圖像安全方面引起了研究人員的廣泛關注。本論文從圖像安全的應用背景出發(fā),對融
2、合壓縮感知的圖像加密、圖像哈希、數(shù)據(jù)隱藏和安全圖像檢索技術進行研究。針對目前研究中存在的問題,給出一些解決方案,推動壓縮感知在圖像安全方面的應用和發(fā)展。
目前已經(jīng)有一些圖像壓縮與圖像加密聯(lián)合方案,但方案存在復雜性較高、圖像壓縮程度不夠的問題。本文將壓縮感知與圖像加密有機融合,提出融合壓縮感知的圖像加密算法。首先對圖像分塊,對分塊的圖像進行離散小波變換,用混沌置亂技術置亂小波系數(shù)。然后生成結構化隨機矩陣,作為壓縮感知測量矩陣進行
3、壓縮感知過程,最后進行相位編碼和分數(shù)階傅里葉變換得到密文圖像。實驗證明算法具有較好的圖像恢復性能,較高的安全性,能對抗已知明文攻擊和選擇明文攻擊,能對抗噪聲攻擊。
圖像哈希是一種有效的用來驗證內(nèi)容的完整性和檢測篡改的圖像認證技術。目前已有的圖像哈希算法,對于內(nèi)容保留的常用操作和惡意篡改的區(qū)分能力不強。如果篡改不能有稀疏表示,算法就只有有限的篡改恢復能力。本文提出融合壓縮感知和低秩表示的圖像哈希算法。首先對圖像預處理,用低秩表示
4、提取首要特征,對首要特征進行離散小波變換得到特征向量。然后用混沌壓縮感知過程加密和壓縮特征向量。最后量化測量值和灰色編碼生成圖像哈希。接收方對接收到的圖像使用與發(fā)送方相同的步驟提取特征向量,用壓縮感知過程加密和壓縮特征向量。然后向認證服務器請求圖像哈希值并進行灰色解碼,進行圖像認證。最后利用壓縮感知恢復算法恢復首要特征,用低秩表示恢復篡改。實驗證明提出的哈希算法對內(nèi)容保留的操作,如旋轉、剪切、加性噪聲、過濾和JPEG壓縮,都具有較好的健
5、壯性。與已有圖像哈希算法比較,有更好的對內(nèi)容保留操作和惡意篡改的區(qū)分能力,篡改恢復性能更好。
將密文圖像和信息隱藏結合起來,既能有效地保護傳輸圖像內(nèi)容的安全,也能實現(xiàn)版權保護、內(nèi)容完整性的功能。已有的密文數(shù)據(jù)隱藏方案存在健壯性不夠的問題,不能用于有損信道的數(shù)據(jù)傳輸。一些基于壓縮感知的水印方法被提出來,它們可以用于有損信道的數(shù)據(jù)傳輸,但是水印提取精度不夠。本文提出對融合壓縮感知加密的圖像進行水印嵌入的方案。首先提出融合壓縮感知的
6、圖像加密算法。對圖像使用離散小波變換得到低頻、中頻和高頻小波系數(shù)。分別采用貓映射置亂小波系數(shù)。然后使用混沌壓縮感知測量矩陣分別壓縮和加密低頻、中頻和高頻系數(shù)。最后聯(lián)合三部分的測量值得到密文圖像。利用Scalar Costa Scheme方法嵌入水印到中頻對應的壓縮感知測量值中。方案實現(xiàn)了可交換的解密和水印提取。接收者可以從接收到的圖像中提取水印,然后解密和恢復圖像。接收者也可以直接解密接收到的圖像得到含水印的圖像,然后提取水印。該方案具
7、有嵌入容量大、水印提取正確率高、對抗剪切攻擊和噪聲攻擊、分級安全性的優(yōu)點,為壓縮感知在密文圖像數(shù)據(jù)隱藏方面的融合應用做了新的探索。
在隱私保護的基于內(nèi)容的圖像檢索中,如何有效地、高效地構建圖像特征保護方法和圖像檢索方法是基于內(nèi)容的圖像特征檢索關注的問題?;谕瑧B(tài)加密的圖像特征保護方法借助同態(tài)加密算法,算法的安全性高,但計算復雜度和通信復雜度高,加密后圖像特征大小膨脹?;诰嚯x恒定的三種特征保護算法,并不是密碼學加密算法,而只是
8、隨機置亂技術。針對已有方案不能很好地兼顧有效性和高效性的問題,提出了融合壓縮感知的加密圖像特征的隱私保護圖像檢索方案。首先提出融合壓縮感知的圖像特征加密算法。提取圖像特征,對圖像特征進行離散小波變換,利用貓映射置亂小波系數(shù),利用混沌壓縮感知測量矩陣進行壓縮感知過程得到測量值,利用貓映射對測量值進行置亂得到加密的圖像特征。然后提出圖像特征查詢信息生成算法和數(shù)據(jù)庫索引的生成算法。最后提出基于加密圖像特征的數(shù)據(jù)庫檢索算法。實驗證明方案的安全性
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