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基于Hopfield混沌神经网络和压缩感知的可视化图像加密算法

2021-11-05沈子懿王卫亚蒋东华荣宪伟

计算机应用 2021年10期
关键词:可视化

沈子懿,王卫亚,蒋东华*,荣宪伟

(1.长安大学信息工程学院,西安 710064;2.哈尔滨师范大学物理与电子工程学院,哈尔滨 150025)

0 引言

随着数字通信技术的快速发展与大规模应用,越来越多的数字图像被产生并在公用信道中传输。由于它们具有共享性与开放性,使得数字图像容易被非授权地传播、复制、篡改以及伪造,如何保证图像信息的安全成为当下研究的热点。

就目前而言,保护数字图像内容安全的技术主要分为两大类。第一类就是致力于将明文图像加密成类噪声密文图像的传统图像加密技术,基于混沌理论[1-3]、编码技术[4-5]、神经网络[6-7]、光学技术[8-9]、压缩感知[10-11]等各种传统加密算法相继提出用以保护含有重要信息的数字图像;然而这类加密算法无法保证密文图像的视觉安全。另一类则是可视化图像加密技术,它致力于将明文图像预先加密成一幅类噪声图像,然后再嵌入到另一幅具有视觉意义的载体图像中,以实现对数字图像内容和视觉上的双重保护。可以通过最终产生的密文图像是否具有视觉意义来辨别这两种加密技术。

具有视觉意义的图像加密技术是传统图像加密技术与信息隐藏技术的结合,自被提出以来,就得到很多学者的关注和深入研究。例如,Chai 等[12]首先利用Zigzag 置乱以及压缩感知技术对明文图像进行加密和压缩,并在小波域上将密文图像嵌入到载体图像中来产生一幅具有视觉意义的隐写图像。同时,为了提高算法的安全性,还采用了散列函数来控制Zigzag 置乱和测量矩阵的产生。……

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