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🔥 内容介绍
图像加密技术作为信息安全领域的关键组成部分，近年来受到广泛关注。随着数字图像在各个领域应用的日益普及，如何有效地保护图像数据安全，防止未授权访问和篡改变得至关重要。本文将探讨一种基于双随机相位编码（Double Random Phase Encoding, DRPE）和压缩感知（Compressed Sensing, CS）的安全图像加密解密方案，分析其安全性和效率，并展望其未来发展方向。
传统的图像加密方法，例如基于混沌系统或分组密码的加密方法，往往计算复杂度较高，且难以兼顾安全性与效率。而基于DRPE和CS的方案则有效地结合了两种技术的优势，在保证较高安全性的同时，能够降低计算成本和存储空间需求。DRPE利用两张随机相位掩码对图像进行编码，有效地隐藏图像的原始信息，增强了抗攻击能力。CS则利用信号的稀疏性，通过对少量测量值进行重构，实现对图像的压缩感知和加密。这种结合能够有效地提升加密效率，并降低数据传输和存储的负担。
具体而言，该方案的工作流程如下：首先，将待加密图像进行离散傅里叶变换（DFT），得到频谱图。然后，分别在频谱图的输入端和输出端引入两张独立生成的随机相位掩码，进行两次相位编码。经过两次编码后，图像的频谱信息被充分打乱，即使截取部分频谱信息也无法恢复出原始图像。随后，对编码后的频谱进行压缩感知测量，即采用一个随机测量矩阵对编码后的频谱进行投影，得到少量测量值。这些测量值即为加密后的图像数据。解密过程则为上述过程的逆运算，首先利用测量值和测量矩阵重构编码后的频谱，然后进行两次反相位编码，最后进行反DFT变换，恢复出原始图像。
该方案的安全性主要体现在以下几个方面：首先，双随机相位编码的引入有效地增强了图像的安全性。两张独立随机生成的相位掩码增加了密钥空间，使得穷举攻击的可能性极低。其次，压缩感知的应用进一步提升了安全性。由于测量值的数量远小于原始图像的数据量，即使攻击者获取了部分测量值，也难以恢复出原始图像。此外，随机测量矩阵的选择也对安全性有重要影响。选择合适的随机矩阵，例如高斯随机矩阵或部分傅里叶变换矩阵，能够提高重构的稳定性和安全性。
然而，该方案也存在一些不足之处。首先，随机相位掩码的生成和存储需要一定的计算资源。其次，压缩感知的重构过程需要选择合适的算法，并对参数进行优化，以保证重构精度和效率。此外，该方案的安全性也依赖于密钥的保密性。如果密钥泄露，则加密系统将被攻破。因此，需要采取有效的密钥管理机制，确保密钥的安全存储和传输。
未来的研究方向可以集中在以下几个方面：第一，探索更有效的随机相位掩码生成算法，以降低计算复杂度和提高安全性。第二，研究更优的压缩感知算法，提高重构精度和效率，并减少对计算资源的需求。第三，结合其他先进的加密技术，例如混沌系统或深度学习，进一步增强方案的安全性。第四，针对不同应用场景，例如物联网或云计算，设计针对性的优化方案，以满足不同需求。第五，深入研究该方案的抗攻击能力，例如针对已知明文攻击、选择明文攻击和选择密文攻击的安全性。
总而言之，基于双随机相位编码和压缩感知的安全图像加密解密方案，有效地结合了两种技术的优势，在保证较高安全性的同时，降低了计算成本和存储空间需求。虽然该方案还存在一些不足之处，但其具有良好的发展前景，未来通过进一步的研究和改进，可以使其在实际应用中发挥更大的作用，为图像数据的安全保护提供更加有效的保障。 未来的研究方向应该着重于提高算法的效率、安全性以及对不同攻击方式的抵抗能力，从而使其成为更可靠、更实用的图像加密技术。
📣 部分代码
function lines = cvx_error( errmsg, widths, useline, prefix, chop )
% CVX_ERROR Formats text for inclusion in error messages.
% This is an internal function used by CVX. It needed to be in the CVX
% home directory so that it's available during a fresh installation.
if ~ischar( errmsg ),
if strncmp( errmsg.identifier, 'CVX:', 4 ),
format = 'basic';
else
format = 'extended';
end
try
errmsg = getReport( errmsg, format, 'hyperlinks', 'off' );
errmsg = regexprep( errmsg,'</?a[^>]*>', '' );
catch
if isfield(errmsg,'stack') && length(errmsg.stack) >= 1,
errmsg = sprintf( '%s\n Line %d: %s\n', errmsg.message, errmsg.stack(1).line, errmsg.stack(1).file );
else
errmsg = sprintf( '%s\n', errmsg.message );
end
end
end
lines = {};
rndx = [ 0, regexp( errmsg, '\n' ), length(errmsg) + 1 ];
for k = 1 : length(rndx) - 1,
line = errmsg( rndx(k)+1 : rndx(k+1) - 1 );
if ~isempty( line ),
width = widths( min( k, length(widths) ) );
emax = length( line );
n_indent = 0;
if emax > width,
f_indent = sum( regexp( line, '[^ ]', 'once' ) - 1 );
sndxs = find( line == ' ' );
end
while true,
if emax + n_indent <= width || isempty( sndxs ),
lines{end+1} = [ 32 * ones(1,n_indent), line ];
break;
end
sndx = sndxs( sndxs <= width - n_indent + 1 );
if isempty( sndx ), sndx = sndxs(1); end
chunk = line(1:sndx(end)-1);
lines{end+1} = [ 32*ones(1,n_indent), chunk ]; %#ok
line(1:sndx(end)) = [];
sndxs = sndxs(length(sndx)+1:end) - sndx(end);
emax = emax - sndx(end);
n_indent = f_indent + 4;
end
end
end
if nargin >= 3 && ( ischar(useline) || useline ),
line = '-';
line = line(1,ones(1,max(cellfun(@length,lines))));
sline = line;
if ischar( useline ),
sline(1:length(useline)) = useline;
end
lines = [ sline, lines, line ];
end
if nargout == 0 || nargin >= 4,
if nargin < 4, prefix = ''; end
lines = sprintf( [ prefix, '%s\n' ], lines{:} );
end
if nargin >= 5 && chop,
lines(end) = [];
end
if nargout == 0,
fprintf( '%s', lines );
clear lines
end
% Copyright 2005-2016 CVX Research, Inc.
% See the file LICENSE.txt for full copyright information.
% The command 'cvx_where' will show where this file is located.
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 胡耀华,刘艳,穆鸽,等.基于多模光纤散斑的压缩感知在光学图像加密中的应用[J].物理学报, 2020, 69(3):10.DOI:10.7498/aps.69.20191143.
[2] 胡耀华,刘艳,穆鸽,等.基于多模光纤散斑的压缩感知在光学图像加密中的应用[J].物理学报, 2020.
[3] 柴秀丽,付江豫,田野,等.基于压缩感知和光学变换的图像压缩加密方法和云辅助解密方法:CN202010836619.1[P].CN112134681A[2025-01-16].
[4] 岳桢,任花,陈彤彤,等.一种基于双随机相位编码和压缩感知的图像认证方法:202410753797[P][2025-01-16].
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
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2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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