基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法及系統(tǒng)，該方法包括：分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣；采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加密，得到多個密文數(shù)據(jù)；根據(jù)稀疏矩陣分別對多個密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到多個稀疏的密文數(shù)據(jù)，其中，分量包括實部分量和虛部分量；將多個稀疏的密文數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到最終密文；對最終密文進(jìn)行解密；根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布以進(jìn)行認(rèn)證。本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法具有較高的安全性，能夠有效節(jié)省密文空間和運行時間，適于在圖像的保密通信和認(rèn)證領(lǐng)域中應(yīng)用。
【專利說明】
基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證 方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 自相關(guān)技術(shù)中的基于雙隨機(jī)相位的圖像加密算法被提出以來，該技術(shù)被廣泛地聯(lián) 合分?jǐn)?shù)階Fourier變換、Gyrator變換等其他變換以及相位恢復(fù)等算法進(jìn)行秘密圖像的安全 通信。為了進(jìn)一步提高加密系統(tǒng)的安全性，稀疏表示近期被引入到基于雙隨機(jī)相位的圖像 加密領(lǐng)域。這種技術(shù)僅對稀疏的密文進(jìn)行解密，雖然得到視覺上不可見的圖像，但可以借助 非線性相關(guān)進(jìn)行圖像的認(rèn)證。
[0003] 由于色彩信息不但可以提供豐富的視覺信息和賞心悅目的視覺感受，彩色圖像的 安全傳輸成為圖像加密領(lǐng)域的研究熱點。針對彩色圖像的加密問題，為了克服單個顏色通 道分別進(jìn)行加密所導(dǎo)致的加密系統(tǒng)復(fù)雜度增加的不足，相關(guān)技術(shù)中出現(xiàn)了基于四元數(shù) Fourier變換、Gyrator變換的彩色圖像加密算法。借助四元數(shù)表示，成功的實現(xiàn)了不同顏色 通道的并行加密傳輸。
[0004]為了進(jìn)一步提高加密系統(tǒng)的傳輸效率，聯(lián)合四元數(shù)Gyrator變換與相位恢復(fù)算法， 一種可以同時進(jìn)行多幅彩色圖像保密通信的加密系統(tǒng)被提出。然而，相位恢復(fù)算法的實質(zhì) 是通過迭代的過程確定相位掩膜函數(shù)，因此，比較耗時，效率低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明旨在至少解決上述技術(shù)問題之一。
[0006] 為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法。 該方法具有較高的安全性，能夠有效節(jié)省密文空間和運行時間，適于在圖像的保密通信和 認(rèn)證領(lǐng)域中應(yīng)用。
[0007] 本發(fā)明的另一個目的在于提出一種基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，包括 以下步驟:分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣;采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多 個所述四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加密，得到多個密文數(shù)據(jù);根據(jù)稀疏矩陣分別對多個所 述密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到多個稀疏的密文數(shù)據(jù)，其中，所述分量包括實部分量 和虛部分量;將多個所述稀疏的密文數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到最終密文;對所述最終密文進(jìn)行解 密；
[0008] 根據(jù)本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，對很少一部分密文 數(shù)據(jù)進(jìn)行解密，得到的解密圖像在視覺上不可見，可以隱藏圖像的內(nèi)容，具有較高的安全 性，另外，使用部分密文數(shù)據(jù)，可以節(jié)省存儲空間，該方法不需要迭代過程求解相位函數(shù)，節(jié) 省運行時間，有效提升效率。
[0009] 另外，根據(jù)本發(fā)明上述實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法還可以具 有如下附加的技術(shù)特征：
[0010] 在一些示例中，所述分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣的步驟包括：
[0011] 分別將每個彩色圖像中每個像素點表示成四元數(shù)，
[0012] 根據(jù)每個彩色圖像中每個像素點對應(yīng)的四元數(shù)得到四元數(shù)矩陣，其中，每個彩色 圖像對應(yīng)的四元數(shù)矩陣為：
[0013] fN(x，y) = ifR(x，y)+jfG(x，y)+kfB(x，y)，
[0014] 其中，下標(biāo){R，G，B}表示紅、綠、藍(lán)顏色分量，N表示彩色圖像的數(shù)量。
[0015]在一些示例中，所述采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個所述四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙 隨機(jī)相位加密的步驟，包括：
[0016]使用雙隨機(jī)相位1?1(1，7)、1?2(1，7)和四元數(shù)67抑1:〇1'變換對四元數(shù)矩陣€〃(1，7)進(jìn) 行加密，其中，所述四元數(shù)Gyrator變換的定義為：
[0018] 其中，a表示旋轉(zhuǎn)角度，= G + y + 將四元數(shù)矩陣fN(x，y)加密得到密文數(shù) 據(jù)eN(x，y)的過程表示為：
[0019] eN(x，y)=Ge[Ga(fN(x，y) ? Ri(x，y)) ? R2(x，y)]。
[0020] 在一些示例中，所述根據(jù)稀疏矩陣分別對多個所述密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表 示，得到多個稀疏的密文數(shù)據(jù)的步驟，包括：
[0021] 分別提取所述密文數(shù)據(jù)eN(x，y)的實部分量和虛部分量；
[0022]將每個分量分別與稀疏矩陣相乘得到稀疏的密文分量，以得到稀疏的密文數(shù)據(jù) 其中，所述稀疏矩陣是隨機(jī)產(chǎn)生的且由{0，1}構(gòu)成，非零元素所占比例定義為R，且 任何兩個稀疏矩陣中所含元素{1}的位置不重疊。
[0023] 在一些示例中，通過如下公式對所述最終密文進(jìn)行解密，所述公式為：
[0024] /sR(.r, _r) = G u [G /; v)) R-, (.v, r)J R\ (x, r)?
[0025] 其中，上標(biāo)表示取共輒。
[0026] 在一些示例中，所述根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布以進(jìn)行認(rèn)證的 步驟包括：
[0027] 通過如下公式分別對每個顏色分量計算非線性相關(guān)分布，所述公式為： ,
[0028] ^(a%i〇= F-1(|F[/；(x,v)]F[/stR(.T,v)]j，，M (F[./；；(x, r)]F[/sfR(x, v)]})_ ,
[0029] 其中，F(xiàn)、F<分別表示Fourier變換和反變換，cG{R，G，B}，參數(shù)w的取值為0.3， /{(xj)、< R(x,)〇分別表示彩色圖像的顏色分量和解密圖像的顏色分量，其中，當(dāng)中心點 出現(xiàn)唯一的峰值時，則密文圖像包含測試圖像的內(nèi)容。
[0030] 本發(fā)明第二方面的實施例公開了一種基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)，包 括：四元數(shù)矩陣生成模塊，用于分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣;加密模塊，用 于采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個所述四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加密，得到多個密 文數(shù)據(jù);稀疏模塊，用于根據(jù)稀疏矩陣分別對多個所述密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到 多個稀疏的密文數(shù)據(jù)，其中，所述分量包括實部分量和虛部分量;疊加模塊，用于將多個所 述稀疏的密文數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到最終密文;解密模塊，用于對所述最終密文進(jìn)行解密;認(rèn) 證模塊，用于根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布以進(jìn)行認(rèn)證。
[0031]根據(jù)本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)，對很少一部分密文 數(shù)據(jù)進(jìn)行解密，得到的解密圖像在視覺上不可見，可以隱藏圖像的內(nèi)容，具有較高的安全 性，另外，使用部分密文數(shù)據(jù)，可以節(jié)省存儲空間，該系統(tǒng)不需要迭代過程求解相位函數(shù)，節(jié) 省運行時間，有效提升效率。
[0032]本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變 得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。
【附圖說明】
[0033] 本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點從結(jié)合下面附圖對實施例的描述中將變得 明顯和容易理解，其中：
[0034] 圖1是本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法的流程圖；
[0035]圖2是本發(fā)明一個實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法的示意圖；
[0036] 圖3使用本發(fā)明一個實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法的測試圖像 示意圖；
[0037] 圖4是本發(fā)明實施例的方法當(dāng)N=3時得到的密文和解密結(jié)果的示意圖；
[0038] 圖5是本發(fā)明實施例的方法的解密圖像與圖3(c)的非線性相關(guān)分布的示意圖；
[0039] 圖6是本發(fā)明實施例的方法的解密圖像與圖3(f)的非線性相關(guān)分布的示意圖；以 及
[0040] 圖7是本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0041] 下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終 相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附 圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0042] 在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語"中心"、"縱向"、"橫向"、"上"、"下"、 "前"、"后"、"左"、"右"、"豎直"、"水平"、"頂"、"底"、"內(nèi)"、"外"等指示的方位或位置關(guān)系為 基于附圖所示的方位或位置關(guān)系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗 示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作，因此不能理解為對 本發(fā)明的限制。此外，術(shù)語"第一"、"第二"僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對 重要性。
[0043] 在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規(guī)定和限定，術(shù)語"安裝"、"相 連"、"連接"應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接;可 以是機(jī)械連接，也可以是電連接;可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是 兩個元件內(nèi)部的連通。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以具體情況理解上述術(shù)語在本 發(fā)明中的具體含義。
[0044] 以下結(jié)合附圖描述根據(jù)本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法 及系統(tǒng)。
[0045] 圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法的流程 圖。
[0046] 如圖1所示，并結(jié)合圖2,根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和 認(rèn)證方法，包括以下步驟：
[0047] S101:分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣。
[0048] 具體地，分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣的步驟包括：
[0049] 分別將每個彩色圖像中每個像素點表示成四元數(shù)，
[0050] 根據(jù)每個彩色圖像中每個像素點對應(yīng)的四元數(shù)得到四元數(shù)矩陣，其中，每個彩色 圖像對應(yīng)的四元數(shù)矩陣為：
[0051] fN(x，y) = ifR(x，y)+jfG(x，y)+kfB(x，y)，
[0052]其中，下標(biāo){R，G，B}表示紅、綠、藍(lán)顏色分量，N表示彩色圖像的數(shù)量。
[0053] S102:采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加密，得到 多個密文數(shù)據(jù)。
[0054] 作為一個具體的示例，本發(fā)明實施例的方法采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個 四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加密的步驟，包括：
[0055] 使用雙隨機(jī)相位1?1(1，7)、1?2(1，7)和四元數(shù)67抑1:〇1'變換對四元數(shù)矩陣€〃(1，7)進(jìn) 行加密，其中，四元數(shù)Gyrator變換的定義為：
[0057] 其中，a表示旋轉(zhuǎn)角度，//=^ + /' +々)/^，將四元數(shù)矩陣&&，7)加密得到密文數(shù) 據(jù)eN(x，y)的過程表示為：
[0058] eN(x，y)=Ge[Ga(fN(x，y) ? Ri(x，y)) ? R2(x，y)]。
[0059] S103:根據(jù)稀疏矩陣分別對多個密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到多個稀疏的 密文數(shù)據(jù)，其中，分量包括實部分量和虛部分量。
[0060] 具體來說，根據(jù)稀疏矩陣分別對多個密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到多個稀 疏的密文數(shù)據(jù)的步驟，包括：
[0061] 分別提取密文數(shù)據(jù)eN(x，y)的實部分量和虛部分量；
[0062]將每個分量分別與稀疏矩陣相乘得到稀疏的密文分量，以得到稀疏的密文數(shù)據(jù) 4R(X,"V)，其中，稀疏矩陣是隨機(jī)產(chǎn)生的且由{0，1}構(gòu)成，非零元素所占比例定義為R，且任何 兩個稀疏矩陣中所含元素{1}的位置不重疊。
[0063] S104:將多個稀疏的密文數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到最終密文。
[0064]即：將稀疏的密文數(shù)據(jù)#0，y)進(jìn)行疊加得到最終密文e(x，y)。
[0065] S105:對最終密文進(jìn)行解密。
[0066] 具體地，可通過如下公式對最終密文進(jìn)行解密，該公式為：
[0067] /sr(.v，.i-) = G a.[(廠.V)) 卜穴々
[0068] 其中，上標(biāo)表示取共輒。
[0069] S106:根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布以進(jìn)行認(rèn)證。
[0070]具體地，根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布以進(jìn)行認(rèn)證的步驟包括：
[0071] 通過如下公式分別對每個顏色分量計算非線性相關(guān)分布，該公式為：
[0072] ' ^/；U-.v)]F[./；；,(,,v^)：,
[0073] 其中，F(xiàn)、F<分別表示Fourier變換和反變換，cG{R，G，B}，參數(shù)w的取值為0.3， 、..仏(^)分別表示彩色圖像的顏色分量和解密圖像的顏色分量，其中，當(dāng)中心點 出現(xiàn)唯一的峰值時，則密文圖像包含測試圖像的內(nèi)容。
[0074] 根據(jù)本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，對很少一部分密文 數(shù)據(jù)進(jìn)行解密，得到的解密圖像在視覺上不可見，可以隱藏圖像的內(nèi)容，具有較高的安全 性，另外，使用部分密文數(shù)據(jù)，可以節(jié)省存儲空間，該方法不需要迭代過程求解相位函數(shù)，節(jié) 省運行時間，有效提升效率。
[0075] 為了進(jìn)一步說明本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法的優(yōu)點， 以下通過試驗的方式進(jìn)行驗證。
[0076] 為了驗證本發(fā)明方法的有效性和可行性，使用如圖3中的彩色圖像進(jìn)行實驗，圖像 大小為512X512,四元數(shù)Gyrator變換的旋轉(zhuǎn)角度a = 〇. 15，0 = -1.20，分別對N = 3和N = 5的 情況進(jìn)行測試。
[0077] 當(dāng)N=3時，對圖3 (a)_圖3(c)使用本發(fā)明方法進(jìn)行加密，得至I」的密文e(x，y)的每個 分量如圖4(a)-圖4(d)所示，其中，R = 8%，相應(yīng)的解密結(jié)果如圖4(e)所示。很顯然，解密得 到的圖像無法反映出以上三幅圖像中任何有意義的內(nèi)容。換言之，該算法可以隱藏圖像的 內(nèi)容，具有較高的安全性。
[0078] 當(dāng)N = 5時，計算圖3(c)與解密圖像的非線性相關(guān)分布得到的結(jié)果如圖5所示。其 中，圖5(a)表不表不R分量的結(jié)果，圖5(b)表不表不G分量的結(jié)果，圖5(c)表不表不B分量的 結(jié)果?？梢钥吹?，三個顏色分量的分布圖中心點處均有唯一的峰值。對其余四幅圖像進(jìn)行測 試，均能得到類似的結(jié)果。然后，圖3(f)與解密圖像的非線性相關(guān)分布如圖6所示，很顯然三 個顏色分量的分布圖中均未出現(xiàn)唯一的中心化峰值，這也說明密文圖像中不可能包含圖3 (f)。通過以上實驗，可以得出本發(fā)明的方法具有可行性和有效性。
[0079] 圖7是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框 圖。如圖7所示，根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)700,包 括：四元數(shù)矩陣生成模塊710、加密模塊720、稀疏模塊730、疊加模塊740、解密模塊750和認(rèn) 證模塊760。
[0080] 其中，四元數(shù)矩陣生成模塊710用于分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣。 加密模塊720用于采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個所述四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加 密，得到多個密文數(shù)據(jù)。稀疏模塊730用于根據(jù)稀疏矩陣分別對多個所述密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn) 行稀疏表示，得到多個稀疏的密文數(shù)據(jù)，其中，所述分量包括實部分量和虛部分量。疊加模 塊740用于將多個所述稀疏的密文數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到最終密文。解密模塊750用于對所述 最終密文進(jìn)行解密。認(rèn)證模塊760用于根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布以進(jìn) 行認(rèn)證。
[0081] 根據(jù)本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)，對很少一部分密文 數(shù)據(jù)進(jìn)行解密，得到的解密圖像在視覺上不可見，可以隱藏圖像的內(nèi)容，具有較高的安全 性，另外，使用部分密文數(shù)據(jù)，可以節(jié)省存儲空間，該系統(tǒng)不需要迭代過程求解相位函數(shù)，節(jié) 省運行時間，有效提升效率。
[0082]需要說明的是，本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)的具體實 現(xiàn)方式與本發(fā)明實施例的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法的具體實現(xiàn)方式類似，具 體請參見方法部分的描述，為了減少冗余，此處不做贅述。
[0083]在本說明書的描述中，參考術(shù)語"一個實施例"、"一些實施例"、"示例"、"具體示 例"、或"一些示例"等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特 點包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不 一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點可以在任何 的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。
[0084]盡管已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解:在不 脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下可以對這些實施例進(jìn)行多種變化、修改、替換和變型，本 發(fā)明的范圍由權(quán)利要求及其等同限定。
【主權(quán)項】
1. 一種基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，其特征在于，包括W下步驟： 分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣； 采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個所述四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加密，得到多個 密文數(shù)據(jù)； 根據(jù)稀疏矩陣分別對多個所述密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到多個稀疏的密文數(shù) 據(jù)，其中，所述分量包括實部分量和虛部分量； 將多個所述稀疏的密文數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到最終密文； 對所述最終密文進(jìn)行解密； 根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布W進(jìn)行認(rèn)證。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，其特征在于，所述分 別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣的步驟包括： 分別將每個彩色圖像中每個像素點表示成四元數(shù)， 根據(jù)每個彩色圖像中每個像素點對應(yīng)的四元數(shù)得到四元數(shù)矩陣，其中，每個彩色圖像 對應(yīng)的四元數(shù)矩陣為： fN(x，y) = ifR(x，y)+jfG(x，y)+kfB(x，y)， 其中，下標(biāo){R，G，B}表示紅、綠、藍(lán)顏色分量，N表示彩色圖像的數(shù)量。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，其特征在于，所述采 用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個所述四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位加密的步驟，包括： 使用雙隨機(jī)相位Ri(X, y)、R2(X, y)和四元數(shù)Gyrator變換對四元數(shù)矩陣fN(X, y)進(jìn)行加 密，其中，所述四元數(shù)Gyrator變換的定義為：其中，a表示旋轉(zhuǎn)角度，將四元數(shù)矩陣fN(x，y)加密得到密文數(shù)據(jù)6N (x，y)的過程表示為： GN(x,y)=巧[Ga(fN(x,y) ? Ri(x,y)) ? R2(x,y)]。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，其特征在于，所述根 據(jù)稀疏矩陣分別對多個所述密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到多個稀疏的密文數(shù)據(jù)的步 驟，包括： 分別提取所述密文數(shù)據(jù)6n(x，y)的實部分量和虛部分量； 將每個分量分別與稀疏矩陣相乘得到稀疏的密文分量，W得到稀疏的密文數(shù)據(jù) ef(x，.F)，其中，所述稀疏矩陣是隨機(jī)產(chǎn)生的且由{0,1}構(gòu)成，非零元素所占比例定義為R，且 任何兩個稀疏矩陣中所含元素{1}的位置不重疊。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，其特征在于，通過如 下公式對所述最終密文進(jìn)行解密，所述公式為：其中，上標(biāo)表示取共輛。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證方法，其特征在于，所述根 據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布W進(jìn)行認(rèn)證的步驟包括： 通過如下公式分別對每個顏色分量計算非線性相關(guān)分布，所述公式為：其中，F(xiàn)、F^分別表示Fourier變換和反變換，CG {R，G，B}，參數(shù)W的取值為0.3， 乂XyjO、爲(wèi)k(.y，.)〇分別表示彩色圖像的顏色分量和解密圖像的顏色分量，其中，當(dāng)中屯、點 出現(xiàn)唯一的峰值時，則密文圖像包含測試圖像的內(nèi)容。7. -種基于稀疏約束的多圖像加密和認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，包括： 四元數(shù)矩陣生成模塊，用于分別將多個彩色圖像表示成多個四元數(shù)矩陣； 加密模塊，用于采用四元數(shù)Gyrator變換分別對多個所述四元數(shù)矩陣進(jìn)行雙隨機(jī)相位 加密，得到多個密文數(shù)據(jù)； 稀疏模塊，用于根據(jù)稀疏矩陣分別對多個所述密文數(shù)據(jù)的分量進(jìn)行稀疏表示，得到多 個稀疏的密文數(shù)據(jù)，其中，所述分量包括實部分量和虛部分量； 疊加模塊，用于將多個所述稀疏的密文數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到最終密文； 解密模塊，用于對所述最終密文進(jìn)行解密； 認(rèn)證模塊，用于根據(jù)解密結(jié)果和待測圖像計算非線性相關(guān)分布W進(jìn)行認(rèn)證。
【文檔編號】G06T1/00GK105913368SQ201610202406
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年3月31日
【發(fā)明人】邵珠宏, 尚媛園, 付小雁, 丁輝, 周修莊
【申請人】首都師范大學(xué)