【摘要】 一种基于压缩感知的联合图像压缩/加密方法，首先，字典由结合K-SVD方法分类训练得到的子字典联合构成；其次，稀疏编码中采用改进的正交匹配追踪算法；最后，将加密嵌入到压缩过程中，从而实现了图像的联合加密/压缩算法。本发明使加密和压缩密不可分，从而在基本不影响率失真性能的前提下，进一步改进了系统抗攻击性能和稳健性，实现的静态图像压缩的率失真性能优于目前国际上的主流算法如JPEG2000、SPIHT等，同时又增加了图像加密性能，能抵御常见的攻击如惟密文攻击、选择密文攻击，已知明文攻击和选择明文攻击等，本发明可用于信息安全传输领域如互联网、移动电话和视频会议的图像存储和传输中。 【专利类型】发明授权 【申请人】南昌大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号 【申请人地区】中国 【申请人城市】南昌市 【申请人区县】新建区 【申请号】CN201210361052.2 【申请日】2012-09-26 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102891999B 【公开公告日】2014-11-26 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102891999B 【授权公告日】2014-11-26 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】H04N19/13; H04N19/184; H04N19/46 【发明人】吴建华; 吴燕; 周南润; 张烨 【主权项内容】1.一种基于压缩感知的联合图像压缩/加密方法，其特征是由下列步骤实现的：(i)字典生成：采用K-SVD算法生成字典，在K-SVD迭代过程中用到的稀疏分解算法为改进的正交匹配追踪算法，改进算法的具体过程如下：先将训练图像分为m种不同的类型，每个类型选取M幅图像，一共为mM图像；将每一类图像均分成8×8的子块，得到约10000m个子块作为训练集；经过K-SVD的迭代后，对于每一类的图像生成了一个大小为64×2000的通用字典 Di，i=1，2，…，m，则最后得到的字典由m个子字典联合构成：(ii)稀疏编码：用步骤(i)生成的字典D对测试图像进行压缩：将测试图像分成n个8×8的小块，对每一个小块采用正交匹配追踪算法进行稀疏分解，得到一列2000×1的稀疏系数向量，最后将n列稀疏稀疏向量组成一个稀疏矩阵，即为待处理的稀疏矩阵；(iii)分离稀疏矩阵中非零项的大小和位置，首先用一个相同大小的矩阵记录非零项的位置，出现非零系数时则该位置记为1，否则为零，由此得到的二进制矩阵作为稀疏矩阵的索引矩阵；与此同时依次、连续记录非零项的数据，记为值数组；(iv)对索引矩阵进行变长码编码：首先对索引矩阵采用zigzag扫描方式读入二进制数据流，接着对二进制数据流和值数组进行变长码编码，得到索引矩阵比特流和值数组比特流；(v)对两组经过处理的数据流进行混合加密处理：首先由经过变长码编码的索引矩阵比特流通过SHA-1算法生成多个参数，再由这些参数混合初始密钥生成混沌序列的初始值，以此对值数组比特流进行混沌置乱，生成第一个置乱比特流，接着用第一个置乱比特流的最后n位混合初始密钥对索引矩阵比特流做移位猫变换，然后经过熵编码后再结合初始密钥进行第二次混沌置乱，生成第二个置乱比特流，最终结合两个置乱比特流生成输出数据流，完成加密过程。 【当前权利人】瑞金市工业投资发展有限公司 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12360000491015556U 【引证次数】3.0 【他引次数】3.0 【家族引证次数】3.0 【家族被引证次数】50

未经允许不得转载：http://www.zhongzhencnc.com/1790959874.html