張曉明開題PPT

1、基于稀疏分解的圖像壓縮加密基于稀疏分解的圖像壓縮加密系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 開開題報告人：張曉明題報告人：張曉明指導(dǎo)指導(dǎo)老師：張淼老師：張淼 2015-1-6內(nèi)容內(nèi)容課題背景及目的意義國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析研究內(nèi)容及關(guān)鍵問題研究方法及技術(shù)路線可能遇到的困難課題背景 隨著隨著Internet技術(shù)與多媒體技術(shù)的飛速發(fā)技術(shù)與多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像在人與人之間的信息交流中發(fā)揮著重展，圖像在人與人之間的信息交流中發(fā)揮著重要作用。然而數(shù)據(jù)在信息的傳輸過程中有可能要作用。然而數(shù)據(jù)在信息的傳輸過程中有可能被監(jiān)聽、竊取被監(jiān)聽、竊取，而且有時由于圖像數(shù)據(jù)過大導(dǎo)而且有時由于圖像數(shù)據(jù)過大導(dǎo)致傳輸速率過慢，

2、數(shù)字信息傳輸安全性變得尤致傳輸速率過慢，數(shù)字信息傳輸安全性變得尤為關(guān)鍵。如何在數(shù)字圖像傳輸中既能保證圖像為關(guān)鍵。如何在數(shù)字圖像傳輸中既能保證圖像的傳輸效率又能被防止被他人竊取成為了研究的傳輸效率又能被防止被他人竊取成為了研究的熱門方向?；谙∈璺纸獾膱D像壓縮與加密的熱門方向?；谙∈璺纸獾膱D像壓縮與加密算法就是在這樣的背景下產(chǎn)生的算法就是在這樣的背景下產(chǎn)生的。研究目的和意義隨著當(dāng)今科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像在網(wǎng)絡(luò)上的傳輸已隨著當(dāng)今科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像在網(wǎng)絡(luò)上的傳輸已經(jīng)很普遍，然而其傳輸?shù)陌踩院蛡鬏斔俣让媾R著嚴峻的經(jīng)很普遍，然而其傳輸?shù)陌踩院蛡鬏斔俣让媾R著嚴峻的挑戰(zhàn)。為了防止圖像在傳輸過程

3、中被他人竊取或攻擊，同挑戰(zhàn)。為了防止圖像在傳輸過程中被他人竊取或攻擊，同時人們對圖像的大小、安全性也提出了更高的要求。本系時人們對圖像的大小、安全性也提出了更高的要求。本系統(tǒng)采用的算法是當(dāng)今比較流行的基于稀疏分解的圖像壓縮統(tǒng)采用的算法是當(dāng)今比較流行的基于稀疏分解的圖像壓縮算法和基于混沌映射的圖像加密算法，這兩種算法結(jié)合起算法和基于混沌映射的圖像加密算法，這兩種算法結(jié)合起來，由于圖像的密文數(shù)據(jù)流變得不確定，使得攻擊者必須來，由于圖像的密文數(shù)據(jù)流變得不確定，使得攻擊者必須綜合考慮整個加密和壓縮過程以及因為壓縮給加密帶來的綜合考慮整個加密和壓縮過程以及因為壓縮給加密帶來的影響，在保證圖像質(zhì)量的同時可

4、以大大提高通信系統(tǒng)的傳影響，在保證圖像質(zhì)量的同時可以大大提高通信系統(tǒng)的傳輸效率和安全性能。輸效率和安全性能。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像壓縮技術(shù)圖像壓縮技術(shù) 圖像編碼技術(shù)始于上世紀圖像編碼技術(shù)始于上世紀4040年代末，早期的熵編碼、預(yù)年代末，早期的熵編碼、預(yù)測編碼和變換編碼等這些經(jīng)典的編碼理論均來源于測編碼和變換編碼等這些經(jīng)典的編碼理論均來源于ShannonShannon的信息論，它們的出發(fā)點是要消除圖像中的統(tǒng)計冗余信息。的信息論，它們的出發(fā)點是要消除圖像中的統(tǒng)計冗余信息。目前在低比特率條件下的圖像壓縮仍是有待做進一步研究的目前在低比特率條件下的圖像壓縮仍是有待做進一步研究的難題難題, ,圖像的稀疏分

5、解為此提供了一個新的可能解決方案。圖像的稀疏分解為此提供了一個新的可能解決方案。由于稀疏分解的良好特性，它很快被推廣到圖像的研究上。由于稀疏分解的良好特性，它很快被推廣到圖像的研究上。19961996年在生物視覺的初級過程中找到了這種年在生物視覺的初級過程中找到了這種“過完備過完備稀疏稀疏”表達的證據(jù)，從另一個側(cè)面推動了圖像稀疏分解的研究進展。表達的證據(jù)，從另一個側(cè)面推動了圖像稀疏分解的研究進展。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像加密技術(shù)圖像加密技術(shù) 隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，數(shù)字圖像的安全問題引隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，數(shù)字圖像的安全問題引起了人們的廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的加密系統(tǒng)如起了人們的廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的加密系統(tǒng)如DE

6、SDES和和IDEAIDEA等是基于疊代乘積密碼實現(xiàn)的。在這些方法中，為保等是基于疊代乘積密碼實現(xiàn)的。在這些方法中，為保證安全性，一般主要依靠由密鑰以非常復(fù)雜的方式控證安全性，一般主要依靠由密鑰以非常復(fù)雜的方式控制著替換過程，對于數(shù)據(jù)量極為龐大的多媒體數(shù)據(jù)流制著替換過程，對于數(shù)據(jù)量極為龐大的多媒體數(shù)據(jù)流而言，難以實現(xiàn)快速的加、解密算法。隨著密碼技術(shù)而言，難以實現(xiàn)快速的加、解密算法。隨著密碼技術(shù)的發(fā)展，混沌密碼技術(shù)的出現(xiàn)，數(shù)字圖像加密技術(shù)的的發(fā)展，混沌密碼技術(shù)的出現(xiàn)，數(shù)字圖像加密技術(shù)的發(fā)展達到了一個新的高度。發(fā)展達到了一個新的高度。19981998年，年，J.FridrichJ.Fridrich

7、在文在文獻中首次提出了一種基于混沌映射的圖像加密通用算獻中首次提出了一種基于混沌映射的圖像加密通用算法。該算法包括了現(xiàn)代密碼體制所倡導(dǎo)的置換、替代、法。該算法包括了現(xiàn)代密碼體制所倡導(dǎo)的置換、替代、擴散及混亂等基本要素。隨后人們提出的很多混沌圖擴散及混亂等基本要素。隨后人們提出的很多混沌圖像加密算法都是基于這種結(jié)構(gòu)。像加密算法都是基于這種結(jié)構(gòu)。研究內(nèi)容 本系統(tǒng)提出了一種新型的聯(lián)合圖像壓縮與加密算法。算法主要采用稀疏分解對圖像進行壓縮，稀疏分解使用固定字典的形式。尋求稀疏近似解采用正交匹配追蹤算法，在經(jīng)過稀疏分解后將得到的稀疏分解矩陣做參數(shù)分離處理，然后選擇部分量化和熵編碼。最后進入加密過程，我們

8、選擇比較常用的logistic映射進行混沌加密，并用四種常用的測試圖像測試安全性能和壓縮性能。具體包括以下幾個關(guān)鍵點： 基于稀疏分解的圖像壓縮算法 基于logistic映射的圖像混沌加密算法 密文序列解密解壓縮拼接圖像 使用標(biāo)準測試圖像測試結(jié)果性能擬解決的關(guān)鍵問題本系統(tǒng)擬解決的關(guān)鍵問題主要有兩個：本系統(tǒng)擬解決的關(guān)鍵問題主要有兩個：字典的選取問題字典的選取問題 由于選擇不同的過完備字典對圖像信號進行稀疏分解由于選擇不同的過完備字典對圖像信號進行稀疏分解產(chǎn)生稀疏矩陣進而對圖像的壓縮性能有一定的差異，盡量產(chǎn)生稀疏矩陣進而對圖像的壓縮性能有一定的差異，盡量選取合適的字典來提高圖像的壓縮比。選取合適的字

9、典來提高圖像的壓縮比。實現(xiàn)壓縮與加密的最優(yōu)化問題實現(xiàn)壓縮與加密的最優(yōu)化問題 本系統(tǒng)采用的是基于稀疏分解生成的稀疏矩陣的基礎(chǔ)本系統(tǒng)采用的是基于稀疏分解生成的稀疏矩陣的基礎(chǔ)上量化編碼實現(xiàn)壓縮和混沌映射產(chǎn)生的混沌序列運算從而上量化編碼實現(xiàn)壓縮和混沌映射產(chǎn)生的混沌序列運算從而得到壓縮加密的目的。如何既能達到較大的壓縮比又能保得到壓縮加密的目的。如何既能達到較大的壓縮比又能保持較高的安全性是一個非常重要的問題。持較高的安全性是一個非常重要的問題。研究方法和技術(shù)路線本系統(tǒng)的整體功本系統(tǒng)的整體功能結(jié)構(gòu)如右圖所能結(jié)構(gòu)如右圖所示，主要分為四示，主要分為四個模塊個模塊。研究方法和技術(shù)路線該系統(tǒng)的主要工該系統(tǒng)的主要

10、工作流程大概如右作流程大概如右圖所示。圖所示。研究方法和技術(shù)路線字典的選取字典的選取過完備原子庫的冗余程度和結(jié)構(gòu)特性決定了圖像稀疏分過完備原子庫的冗余程度和結(jié)構(gòu)特性決定了圖像稀疏分解的優(yōu)劣。解的優(yōu)劣。選擇合適的過完備原子庫作為稀疏分解的字選擇合適的過完備原子庫作為稀疏分解的字典是進行稀疏分解的一個重要環(huán)節(jié)典是進行稀疏分解的一個重要環(huán)節(jié)。當(dāng)前。當(dāng)前研究者們提出研究者們提出了許多冗余字典，如小波包字典、小波和正弦函數(shù)了許多冗余字典，如小波包字典、小波和正弦函數(shù)的級的級聯(lián)聯(lián)、局部余弦字典、各自同性、局部余弦字典、各自同性Gabor字典、字典、AR-Gauss混合字典等混合字典等。我們打算采用當(dāng)今比較

11、流行的我們打算采用當(dāng)今比較流行的Gabor字典。字典。圖像的稀疏分解圖像的稀疏分解首先將測試圖像分成首先將測試圖像分成N個個88的小塊，對每一個小塊采用的小塊，對每一個小塊采用正交匹配追蹤算法（正交匹配追蹤算法（OMP）進行稀疏分解，生成待處理）進行稀疏分解，生成待處理的稀疏分解矩陣。的稀疏分解矩陣。研究方法和技術(shù)路線遍歷稀疏系數(shù)矩陣遍歷稀疏系數(shù)矩陣分離稀疏矩陣中非零項的大小和位置，當(dāng)遍歷出現(xiàn)非零分離稀疏矩陣中非零項的大小和位置，當(dāng)遍歷出現(xiàn)非零系數(shù)時則依次在數(shù)組中記下該系數(shù)的橫坐標(biāo)，由此得到系數(shù)時則依次在數(shù)組中記下該系數(shù)的橫坐標(biāo)，由此得到的為索引數(shù)組。同時創(chuàng)建一個數(shù)組依次記錄非零項的數(shù)的為索引

12、數(shù)組。同時創(chuàng)建一個數(shù)組依次記錄非零項的數(shù)值，記為值數(shù)組。值，記為值數(shù)組。量化量化編碼編碼首先我們設(shè)計一個無損的熵編碼器對其進行壓縮編碼，首先我們設(shè)計一個無損的熵編碼器對其進行壓縮編碼，通常采用通常采用Huffman編碼來實現(xiàn)。這就產(chǎn)生了第一個表示編碼來實現(xiàn)。這就產(chǎn)生了第一個表示索引數(shù)組的二進制碼流，記為序列索引數(shù)組的二進制碼流，記為序列A。為了提高整個算。為了提高整個算法的壓縮性能，我們將對值數(shù)組進行量化。接著對量化法的壓縮性能，我們將對值數(shù)組進行量化。接著對量化后的輸出進行熵編碼，這就產(chǎn)生了另一個表示值數(shù)組的后的輸出進行熵編碼，這就產(chǎn)生了另一個表示值數(shù)組的二進制碼流，用序列二進制碼流，用序列

13、B表示。表示。研究方法和技術(shù)路線基于基于logisticlogistic映射的混沌加密映射的混沌加密 算法中用到的用到的兩個算法中用到的用到的兩個logistic映射如下映射如下:輸入密鑰輸入密鑰 ，在，在logistic映射的作用下開始迭代，拋棄映射的作用下開始迭代，拋棄前前500個輸出值，從個輸出值，從501個開始，產(chǎn)生實數(shù)混沌序列個開始，產(chǎn)生實數(shù)混沌序列取取整并記為整并記為 x,y。用整數(shù)混沌序列。用整數(shù)混沌序列x 對序列對序列A進行加密生成進行加密生成A。用整數(shù)混沌。用整數(shù)混沌序列序列 y對序列對序列B進行加密生成進行加密生成B。最后把兩個密文序列。最后把兩個密文序列 A和和B 組組合

14、形成密文字節(jié)流進行傳輸。合形成密文字節(jié)流進行傳輸。圖像的解密解壓縮圖像的解密解壓縮 根據(jù)密文字節(jié)流的頭部信息分離出兩個密文序列根據(jù)密文字節(jié)流的頭部信息分離出兩個密文序列 A和和B ，由，由已知的密鑰流按照已知的密鑰流按照logistic映射過濾掉前映射過濾掉前500個輸出值生成兩個混個輸出值生成兩個混沌序列與密文序列異或得到加密前的序列沌序列與密文序列異或得到加密前的序列A和序列和序列B。將序列。將序列A和和序列序列B進行熵解碼后恢復(fù)成稀疏矩陣，利用接收端已有的字典解進行熵解碼后恢復(fù)成稀疏矩陣，利用接收端已有的字典解密恢復(fù)圖像塊，最終拼成整幅圖片。密恢復(fù)圖像塊，最終拼成整幅圖片。0021、yx研究方法和技術(shù)路線圖像的仿真測試圖像的仿真測試為了評估提出方案的性能，仿真實驗為了評估提出方案的性能，仿真實驗擬擬選擇在選擇在Matlab上進行。上進行。為了得到客觀的實驗結(jié)果，本算法采用四種標(biāo)準測試圖像為了得到客觀的實驗結(jié)果，本算法采用四種標(biāo)準測試圖像（Lena，Boat，Barb和和Baboon）。）。LenaBoat研究方法和技術(shù)路線u安全性能分析安全性能分析 輸出序列的隨機性輸出序列的隨機性 密鑰空間分析密鑰空間分析u壓縮性能分析