宫 帅,霍 橙,谢 冬

(安徽师范大学计算机与信息学院,安徽 芜湖 241002)

压缩感知(compressed sensing,CS)理论是一种新的信号处理框架. CS指出将信号从高维空间投影到低维空间,可同时完成采样与压缩过程. 根据投影得到的测量值求解最优化问题,便可从极少数的采样值里高概率地重构原始信号[1-3]. CS的研究主要分为3类:(1)使原始信号满足某种表示方式下的稀疏性;(2)设计合适的测量矩阵使观测值能被正确恢复;(3)设计恢复算法从观测值中恢复出原始信号. CS不局限于奈奎斯特采样定理的限制,在同样的采样值情况下,可传输更多的信号,故能更好地重构原始图像. 近些年来,基于CS的图像加密方案构造是图像加密领域的一大研究热点[4-7].

DNA编码规则[8-9]是DNA计算应用于密码学领域的一种新思维. DNA计算的基本原理是以DNA序列为载体,将要处理的信息转换为DNA分子序列,利用DNA的碱基互补配对性质与运算法则进行信息处理,具有大规模并行计算和低能耗的特点. 1994年Adleman利用DNA碱基互补配对的思想,解决了NP问题的有向哈密顿问题[10],DNA计算自此诞生. 之后,Enayatifar等提出了基于遗传算法和DNA序列的图像算法[11],通过Logistic混沌映射与DNA编码得到DNA掩码初始值,再通过遗传算法得到最佳的掩码. 李红凯等改进了DNA编码的真彩图像加密算法[12],利用混沌序列为映射,对图像进行DNA编解码及DNA加操作时融入了混沌系统的随机性. 李孝东等[13]提出由图像的SHA-256哈希值来生成算法密钥,结合DNA编码、运算规则与混沌映射对图像进……