本文關(guān)鍵詞：融合壓縮感知的圖像安全的研究　出處：《重慶大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：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(fù)制、篡改、竊取和傳播。作為一種新的信息獲取技術(shù),壓縮感知理論實(shí)現(xiàn)了采樣數(shù)據(jù)的同時(shí)壓縮數(shù)據(jù)。采樣者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)投影得到測(cè)量值。接收者利用少量的測(cè)量值,通過求解凸優(yōu)化問題來重構(gòu)原始信號(hào)。壓縮感知具有同時(shí)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(guān)注。本論文從圖像安全的應(yīng)用背景出發(fā),對(duì)融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(shù)進(jìn)行研究。針對(duì)目前研究中存在的問題,給出一些解決方案,推動(dòng)壓縮感知在圖像安全方面的應(yīng)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(fù)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(jī)融合,提出融合壓縮感知的圖像加密算法。首先對(duì)圖像分塊,對(duì)分塊的圖像進(jìn)行離散小波變換,用混沌置亂技術(shù)置亂小波系數(shù)。然后生成結(jié)構(gòu)化隨機(jī)矩陣,作為壓縮感知測(cè)量矩陣進(jìn)行壓縮感知過程,最后進(jìn)行相位編碼和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換得到密文圖像。實(shí)驗(yàn)證明算法具有較好的圖像恢復(fù)性能,較高的安全性,能對(duì)抗已知明文攻擊和選擇明文攻擊,能對(duì)抗噪聲攻擊。圖像哈希是一種有效的用來驗(yàn)證內(nèi)容的完整性和檢測(cè)篡改的圖像認(rèn)證技術(shù)。目前已有的圖像哈希算法,對(duì)于內(nèi)容保留的常用操作和惡意篡改的區(qū)分能力不強(qiáng)。如果篡改不能有稀疏表示,算法就只有有限的篡改恢復(fù)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(duì)圖像預(yù)處理,用低秩表示提取首要特征,對(duì)首要特征進(jìn)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(cè)量值和灰色編碼生成圖像哈希。接收方對(duì)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(rèn)證服務(wù)器請(qǐng)求圖像哈希值并進(jìn)行灰色解碼,進(jìn)行圖像認(rèn)證。最后利用壓縮感知恢復(fù)算法恢復(fù)首要特征,用低秩表示恢復(fù)篡改。實(shí)驗(yàn)證明提出的哈希算法對(duì)內(nèi)容保留的操作,如旋轉(zhuǎn)、剪切、加性噪聲、過濾和JPEG壓縮,都具有較好的健壯性。與已有圖像哈希算法比較,有更好的對(duì)內(nèi)容保留操作和惡意篡改的區(qū)分能力,篡改恢復(fù)性能更好。將密文圖像和信息隱藏結(jié)合起來,既能有效地保護(hù)傳輸圖像內(nèi)容的安全,也能實(shí)現(xiàn)版權(quán)保護(hù)、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(duì)融合壓縮感知加密的圖像進(jìn)行水印嵌入的方案。首先提出融合壓縮感知的圖像加密算法。對(duì)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(cè)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(cè)量值得到密文圖像。利用Scalar Costa Scheme方法嵌入水印到中頻對(duì)應(yīng)的壓縮感知測(cè)量值中。方案實(shí)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(fù)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。該方案具有嵌入容量大、水印提取正確率高、對(duì)抗剪切攻擊和噪聲攻擊、分級(jí)安全性的優(yōu)點(diǎn),為壓縮感知在密文圖像數(shù)據(jù)隱藏方面的融合應(yīng)用做了新的探索。在隱私保護(hù)的基于內(nèi)容的圖像檢索中,如何有效地、高效地構(gòu)建圖像特征保護(hù)方法和圖像檢索方法是基于內(nèi)容的圖像特征檢索關(guān)注的問題。基于同態(tài)加密的圖像特征保護(hù)方法借助同態(tài)加密算法,算法的安全性高,但計(jì)算復(fù)雜度和通信復(fù)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(hù)算法,并不是密碼學(xué)加密算法,而只是隨機(jī)置亂技術(shù)。針對(duì)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(hù)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(duì)圖像特征進(jìn)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(cè)量矩陣進(jìn)行壓縮感知過程得到測(cè)量值,利用貓映射對(duì)測(cè)量值進(jìn)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(shí)驗(yàn)證明方案的安全性高,檢索性能在有效性和高效性方面取得了較好的折中。本文還提出了融合壓縮感知的加密圖像的隱私保護(hù)圖像檢索方案。首先提出了融合壓縮感知的圖像加密算法,然后采用結(jié)構(gòu)相似性系數(shù)去度量兩幅密文圖像的相似性。實(shí)驗(yàn)證明與已有方案相比,此方案安全性高、檢索性能較好。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP309

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1326833