深度学习压缩重构的通用图像快速加密算法

摘要：

针对图像压缩加密耗时长、解密图像色彩失真等问题,提出一种快速安全的通用图像加密算法.压缩网络利用双线性插值和全连接层进行压缩预处理,防止彩色信息丢失,卷积层用于提高压缩率、降低算法时间复杂度.加密部分设计选择置乱方式,混沌序列对像素块与块内像素点进行动态选择置乱,结合异或操作进行像素扩散,提高算法随机性.改进双线性插值卷积神经网络,利用双线性与卷积层得到图像轮廓特征,用全连接层获取颜色信息进行图像重构.算法可实现对灰度图和RGB格式彩色图像的压缩、加解密和还原一体化.实验结果表明,所提算法各种加密指标接近理想数值,拥有良好的加密安全性和抗攻击能力,加密时间大幅缩短.在图像处理常用的500幅测试集(BSD500)上,采样率为0.25,0.10,0.04和0.01的峰值信噪比分别可达29.01 dB,25.69 dB,23.75 dB和21.45 dB,优于FCLBCNN,有效地解决了重构图像色彩失真问题,具有更好的加密效果和更广的适用性.

关键词：图像加密、深度学习、压缩重构、颜色失真

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;黑龙江省自然科学基金项目;黑龙江省教育厅科研面上项目;齐齐哈尔大学研究生创新科研项目

在线出版日期：2022-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：913-922