基于压缩感知图像加密算法设计及其应用研究

发布时间：2022-01-20 10:36

　　随着互联网技术的普遍应用,为保证图像信息的安全性,需完成数字图像加密。但图像不同于文本,它具有许多固有特性,比如图像数据量大、冗余度高、相邻像素相关性强,因此,传统的对称加密算法数据加密标准（DES）与高级数据加标准（AES）将不再适用于图像加密。本论文首先提出了基于压缩感知的压缩—扩散—置换的策略,以确保传输过程图像数据的机密性。其次,隐私数据是非常重要的,我们将其存储于私有云。由于数据量急剧增加,如何安全地存储和共享来自物联网的大图像数据越来越受到人们的关注。本论文利用混合云实现安全图像数据服务,为私有云节省了大量的空间。最后,我们总结边缘智能工业物联网存在安全隐私和能量消耗的严峻挑战,并提出了压缩感知实现低能耗采样、混沌压缩感知完成保密性数据采集、局部扰动降低能量消耗、数据认证识别篡改机制、访问口令加强隐私保护解决方案。（1）提出基于压缩感知的压缩—扩散—置换的策略。首先通过二维正弦逻辑调制映射（2D-SLMM）产生测量矩阵用于原始图像数据的采样与压缩,为传输时节约能量消耗。然后用异或算法改变压缩图像的像素值以改变图像的统计特性。最后用置换算法改变扩散图像像素的位置,为进一步提高... 

【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状及本文主要研究内容
        1.2.1 国内外研究现状分析
        1.2.2 本文的主要研究内容
    1.3 本文的组织结构及章节安排
第二章 基本原理介绍
    2.1 压缩感知
        2.1.1 信号的稀疏表示
        2.1.2 测量矩阵的设计
        2.1.3 信号的重构算法
    2.2 二维正弦逻辑调制映射
    2.3 局部扰动
    2.4 本章小结
第三章 基于压缩—扩散—置换策略的安全图像加密的研究
    3.1 背景介绍
    3.2 基本思路
    3.3 详细步骤
        3.3.1 加密过程
        3.3.2 压缩过程
        3.3.3 扩散过程
        3.3.4 置换过程
        3.3.5 解密过程
    3.4 性能评估
        3.4.1 直方图
        3.4.2 相邻像素的相关性
        3.4.3 密钥空间分析
        3.4.4 密钥敏感性分析
        3.4.5 噪声攻击
        3.4.6 差分攻击
    3.5 本章小结
第四章 混合云实现安全图像数据服务的研究
    4.1 基本思路及主要内容
    4.2 主要步骤
        4.2.1 边缘检测技术区分敏感图像数据与不敏感图像数据
        4.2.2 私有云中敏感图像数据的处理
        4.2.3 公有云中不敏感数据的处理
        4.2.4 图像数据的解密
    4.3 仿真实验分析
        4.3.1 可视化分析
        4.3.2 密钥敏感性分析
        4.3.3 密钥空间分析
        4.3.4 压缩率与图像服务质量
    4.4 本章小结
第五章 边缘智能工业物联网面临的挑战与解决方案的研究
    5.1 了解工业物联网
    5.2 所面临的的挑战
        5.2.1 隐私保护
        5.2.2 能量消耗
    5.3 解决方案
        5.3.1 压缩感知
        5.3.2 混沌压缩感知
        5.3.3 局部扰动
        5.3.4 数据认证
        5.3.5 访问口令
    5.4 仿真实验分析
        5.4.1 局部扰动分析
        5.4.2 数据认证分析
        5.4.3 访问口令分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文工作总结
    6.2 未来工作研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间已发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种稀疏度自适应的稀疏傅里叶变换算法[J]. 刘仲,李立春,李慧启.  计算机工程. 2018(02)
[2]基于观测矩阵优化的自适应压缩感知算法[J]. 胡强,林云.  计算机应用. 2017(12)
[3]基于产业链视角的旅游扶贫效应研究方法[J]. 郭舒.  旅游学刊. 2015(11)
[4]信号稀疏表示方法研究进展综述[J]. 邹建成,车冬娟.  北方工业大学学报. 2013(01)
[5]压缩感知理论及其研究进展[J]. 石光明,刘丹华,高大化,刘哲,林杰,王良君.  电子学报. 2009(05)
[6]压缩感知理论简介[J]. 喻玲娟,谢晓春.  电视技术. 2008(12)
[7]基于Logistic映射的混沌流密码设计[J]. 王化丰,张桂香,邵勇.  计算机工程. 2007(10)
[8]信号的稀疏性分析[J]. 何昭水,谢胜利,傅予力.  自然科学进展. 2006(09)
[9]重力位谱分析及重力异常导数换算新方法——余弦变换[J]. 张凤旭,孟令顺,张凤琴,刘财,吴艳冈,杜晓娟.  地球物理学报. 2006(01)



本文编号：3598672