基于混沌的SPIHT编码彩色图像部分加密方法转让专利
申请号 : CN201510908834.7
文献号 : CN105516731B
文献日 : 2018-06-05
发明人 : 张新君 , 李铁 , 彭晏飞 , 孙劲光
申请人 : 辽宁工程技术大学
摘要 :
提出一种基于混沌的内嵌的压缩彩色图像部分加密技术。修改SPIHT编码彩色图像不同类型的比特位的值导致图像不同程度的退化降质。这意味着编码时的六种比特位在解码时有不同程度的贡献。只要加密贡献最大的比特位，就可以保证信息不被泄露，并且计算量最小。分段线性混沌映射(The Piecewise Linear Chaotic Map，PWLCM)有非常好的遍历性和混乱性，适用于密码系统的随机数序列生成。通过实验进行了详细的性能和安全性分析，以确保能够抵抗各种攻击，计算量小于0.49%，并且保持了编码的可扩展性。
权利要求 :
1.基于混沌的SPIHT编码彩色图像部分加密方法，其特征在于加密位的选择以及置乱和扩散的方法，算法描述如下：
步骤1：大小为M×N的彩色图像采用Color-SPIHT(简称为CSPIHT)进行编码，即把图像从RGB彩色空间转换到YCbCr，再对每个分量进行n级离散小波变换(DWT)，然后让色差分量Cb和Cr的LL子带节点作为亮度分量Y的LL子带节点的后代来构造空间方向树，其中2≤n≤log(max(M,N))；排序扫描LIP得到的位流集合Bk,LIP-sig中第i位表示为bi，其中bi＝0或1，i＝1,
2,...,Nk,LIP-sig；
步骤2：由分段线性混沌映射(PWLCM)产生密钥流，每个元素都是[0,1)之间的随机小数，再转换成随机二进制数xbi；
步骤3：加密及扩散过程如下：
扩散初值b0′为密钥，符号 表示异或操作，迭代PWLCM直至加密所有的bi；
步骤4：加密级数k＝k+1，如果k小于K，则执行步骤2，其中K不大于SPIHT的分裂次数，分裂次数不大于彩色分量的小波系数最大值的对数，K为密钥。
2.根据权利要求1所述的基于混沌的SPIHT编码彩色图像部分加密方法，其特征在于选择CSPIHT编码产生的6种比特位(Bk,LIP-sig、Bk,LIP-sgn、Bk,LIS-Tsig、Bk,LIS-sig、Bk,LIS-sgn、Bk,LSP)中的哪些进行加密能够保证加密效果和计算量最小；通过实验验证Bk,LIP-sig对重构图像的作用最大，因此选择加密Bk,LIP-sig来保护图像不被非法获得。
3.根据权利要求1所述的基于混沌的SPIHT编码彩色图像部分加密方法，其特征在于产生密钥流的PWLCM公式如下：
其中xi∈[0,1)，当控制参数p∈(0,0.5)时，公式(1)进入混沌状态；本算法中，控制参数p和初值x0都是密钥，采用一次一密来抵抗选择明文攻击。
4.根据权利要求1所述的基于混沌的SPIHT编码彩色图像部分加密方法，其特征在于把[0,1)之间的随机小数密钥流转换为随机二进制数方法如下：。
5.根据权利要求1所述的基于混沌的SPIHT编码彩色图像部分加密方法，其特征在于解密过程算法描述如下：
步骤1：解码并解密位流，排序扫描LIP得到的位流集合Bk,LIP-sig中第i位表示为bi′，其中bi′＝0或1，i＝1,2,...,Nk,LIP-sig；
步骤2：用同样的参数和初值通过同样的方法产生二进制随机数xbi；
步骤3：用和加密过程一样的扩散初值b0′通过公式解密bi′；
步骤4：解密级数k＝k+1，如果k小于K，则执行解密过程的步骤2，其中K和加密级数一样；解密和解码得到的n级小波系数矩阵再经过离散小波反变换(IDWT)重建彩色图像。
说明书 :
基于混沌的SPIHT编码彩色图像部分加密方法
技术领域
[0001] 本发明涉及通信传输中数字图像加密方法以及混沌控制和同步技术,属于信息安全领域。
背景技术
[0002] 当代，随着多媒体的大量应用，多媒体数据的安全性变得越来越重要了。这些数据量大，图像像素间相关性高的多媒体数据通过有限带宽信道传输，压缩和加密就变得非常必要了。为了节省计算时间和系统资源，压缩编码和加密可以集成在一起完成。基于小波变换的多级树集合分裂(The Set Partitioning in Hierarchical Trees，SPIHT)把图像编码为一个可扩展的比特位流，是一种高效的图像有损压缩编码。
[0003] 可扩展编码的加密需求导致了加密SPIHT编码技术的发展。H Cheng等提出的算法只加密金字塔的前两级和初始量化阈值。大小为512×512的灰度图像比特率为0.8bpp，只需加密编码码流的2％。然而，预定义重要位的密码系统比较易于攻击。S Lian等将3D-SPIHT编码的视频通过立方体内和立方体间的小波系数置乱来加密。低频系数的符号通过混沌流密码来加密。当小波变换小于等于4级，立方体小于等于32×32×32时，只需加密编码的10％。Martin等提出加密前K次排序的重要位LIP和LIS系数，比特率为0.8bpp的测试图像，平均只需加密0.40％。安全形状纹理SPIHT(SecST-SPIHT)加密LIP和LIS系数中表示形状的∝-测试位，占编码位流的5％。该方案可以用于监视系统的隐私保护，只有拥有解密密钥的授权用户才能获得加密可视对象。N Taneja等采用Logistic映射加密随机选择的比特位。如果指定位的前一位是0，则加密当前位。这项技术只需加密图像编码码流的0.5％。然而，随机确定重要位是不合理的。极端情况下，只有很少甚至没有重要位被加密，很难保证加密效果。
[0004] 本发明提出一种新的有效的CSPIHT(Color-SPIHT)编码的彩色图像的部分加密。经过对实验结果的分析，我们找到CSPIHT编码码流的最重要位，再通过PWLCM来加密。本发明提出的方案可以抵抗各种攻击，占用最小的计算资源，并保持了可扩展特性。
发明内容
[0005] CSPIHT算法通过修改SPIHT的空间方向树结构实现对真彩色图像的高效编码。首先，把图像从RGB彩色空间转换到YCbCr，然后对每个分量进行离散小波变换。可以看到，亮度分量(Y)的小波系数大于色差分量(Cb和Cr)的系数值。色差分量的LL子带节点作为亮度分量LL子带节点的后代，如图1。CSPIHT算法使用三个有序列表：不重要系数列表(List of
Insignificant Pixels，LIP)，不重要集合列表(List of Insignificant Sets，LIS)，和重要系数列表(List of Significant Pixels，LSP)。
Insignificant Pixels，LIP)，不重要集合列表(List of Insignificant Sets，LIS)，和重要系数列表(List of Significant Pixels，LSP)。
[0006] CSPIHT编码会产生6种比特位，即Bk,LIP-sig、Bk,LIP-sgn、Bk,LIS-Tsig、Bk,LIS-sig、Bk,LIS-sgn、Bk,LSP，它们分别表示第k次扫描LIP的系数重要位、符号位、第k次扫描LIS的子树重要位、系数重要位、符号位、第k次扫描LSP的重要位。为了验证这6种比特位在图像重构中所起作用的重要程度，我们在比特率为1的情况下，修改这些位的值再重构图像，如果修改之后仍能重构图像，说明这一位对重构图像作用不是很大，如果修改之后不能重构图像，说明这一位对重构图像作用很大。测试图像Lena如图2所示。图3～图8分别为对测试图像的以上6种比特位修改后的重建图像，其中的(a)图为该位值由0/1改为1/0，(b)图为该位值由0/1改为1/1，(c)图为该位值由0/1改为0/0。由实验我们可以看出Bk,LIP-sig对重构图像的作用最大，我们选择加密Bk,LIP-sig来保护图像不被非法获得。
[0007] 本发明的加密算法描述如下，流程图参见图9，CSPIHT编码过程不再赘述。
[0008] 步骤1：大小为M×N的源图像进行n级离散小波变换(DWT)转换为小波系数矩阵，其中2≤n≤log(max(M,N))，系数矩阵由CSPIHT进行编码。排序扫描LIP得到的位流集合Bk,LIP-sig中第i位表示为bi，其中bi＝0或1，i＝1,2,...,Nk,LIP-sig。Nk,LIP-sig是集合Bk,LIP-sig的元素总数。为了防止破译者通过选择明文攻击确定加密位置，小波分解级数n也需要保密。
[0009] 步骤2：由分段线性混沌映射(PWLCM)产生密钥流，公式如下：
[0010]
[0011] 其中xi∈[0,1)。当控制参数p∈(0,0.5)时，公式(1)进入混沌状态。PWLCM具有均匀分布性以及非常好的遍历性、混淆性和确定性，可以提供完美的适用于加密系统的随机序列。
[0012] 接着，公式(2)把[0,1)之间的随机数转换为随机二进制数。
[0013]
[0014] 在本算法中，控制参数p和初值x0都是密钥，采用一次一密来抵抗选择明文攻击。
[0015] 步骤3：加密变换如下：
[0016] bi′＝(bi+bi′-1)mod2⊕xbi (3)
[0017] 扩散初值b0′为密钥。符号⊕表示异或操作。迭代PWLCM直至加密所有的bi。
[0018] 步骤4：加密级数k＝k+1。如果k小于K，则执行步骤2，其中K不大于SPIHT的分裂次数，分裂次数不大于彩色分量的小波系数最大值的对数。K为密钥。
[0019] 本发明的解密过程即为加密的逆过程，具体算法描述如下，流程图参见图10。
[0020] 步骤1：解码并解密位流。排序扫描LIP得到的位流集合Bk,LIP-sig中第i位表示为bi′，其中bi′＝0或1，i＝1,2,...,Nk,LIP-sig。Nk,LIP-sig是集合Bk,LIP-sig的元素总数。
[0021] 步骤2：用同样的参数和初值通过公式(1)和公式(2)产生二进制随机数xbi。
[0022] 步骤3：用和加密过程一样的扩散初值b0′通过公式(4)解密bi′。
[0023] bi＝|(bi′⊕xbi-bi′-1)|mod2. (4)
[0024] 步骤4：解密级数k＝k+1。如果k小于K，则执行步骤2，其中K和加密级数一样。解密和解码得到的n级小波系数矩阵再经过离散小波反变换(IDWT)重建彩色图像。
[0025] 本发明的优势：
[0026] 本发明提出的部分加密方案采用基于混沌的流密码，只加密CSPIHT前K次排序扫描产生的最重要位。PWLCM因其具有完美的遍历性和混淆性而适用于产生随机数序列。加密最重要信息保证了图像数据的机密性。本发明创新地选择加密位，并设计了混沌加密方案。
通过性能和安全性分析，可以看出本发明不仅在较低计算量的情况下有很好的加密效果，而且能够抵抗各种常见的密码分析攻击。本方案的原理可以应用于资源有限的异构网络中其它内嵌的图像和视频编码器。
通过性能和安全性分析，可以看出本发明不仅在较低计算量的情况下有很好的加密效果，而且能够抵抗各种常见的密码分析攻击。本方案的原理可以应用于资源有限的异构网络中其它内嵌的图像和视频编码器。
附图说明
[0027] 图1为CSPIHT算法的空间方向树结构；
[0028] 图2为测试图像Lena；
[0029] 图3(a)(b)(c)分别为把Bk,LIP-sig位的值0/1修改为1/0、1/1和0/0后重建图像；
[0030] 图4(a)(b)(c)分别为把Bk,LIP-sgn位的值0/1修改为1/0、1/1和0/0后重建图像；
[0031] 图5(a)(b)(c)分别为把Bk,LIS-Tsig位的值0/1修改为1/0、1/1和0/0后重建图像；
[0032] 图6(a)(b)(c)分别为把Bk,LIS-sig位的值0/1修改为1/0、1/1和0/0后重建图像；
[0033] 图7(a)(b)(c)分别为把Bk,LIP-sig位的值0/1修改为1/0、1/1和0/0后重建图像；
[0034] 图8(a)(b)(c)分别为把Bk,LSP位的值0/1修改为1/0、1/1和0/0后重建图像；
[0035] 图9为加密流程图；
[0036] 图10为解密流程图；
[0037] 图11为明文图像和它们的加密结果；
[0038] 图12为分别用10％，15％，25％，75％的编码/加密位流解密/解码的结果图像。
具体实施方式
[0039] 以测试图像Lena为实施例，详细阐述具体实施方式。
[0040] 步骤1：大小为128×128的Lena图进行n＝4级离散小波变换(DWT)转换为小波系数矩阵，系数矩阵由CSPIHT进行编码。排序扫描LIP得到的位流集合Bk,LIP-sig中第i位表示为bi，其中bi＝0或1，i＝1,2,...,Nk,LIP-sig。Nk,LIP-sig是集合Bk,LIP-sig的元素总数。为了防止破译者通过选择明文攻击确定加密位置，小波分解级数n也需要保密。
[0041] 步骤2：由分段线性混沌映射(PWLCM)产生密钥流，公式如下：
[0042]
[0043] 其中xi∈[0,1)。当控制参数p∈(0,0.5)时，进入混沌状态。接着，把[0,1)之间的随机数xi转换为随机二进制数xbi。本实施例中p＝0.256，x0＝0.1234。控制参数p和初值x0都是密钥，采用一次一密来抵抗选择明文攻击。
[0044]
[0045] 步骤3：加密变换如下：
[0046] bi′＝(bi+bi′-1)mod2⊕xbi，
[0047] 扩散初值b0′为密钥。符号⊕表示异或操作。迭代PWLCM直至加密所有的bi。本实施例中b0′＝1。
[0048] 步骤4：加密级数k＝k+1。如果k小于K，则执行步骤2，其中K不大于SPIHT的分裂次数，分裂次数不大于彩色分量的小波系数最大值的对数。K为密钥。本实施例中K＝1。
[0049] 解密过程为加密逆过程，只要提供正确的秘钥，初值x0和b0′，参数n和p，迭代次数K就能正确解密图像。
[0050] 性能和安全性分析：
[0051] 1.密钥空间及敏感性分析
[0052] PWLCM对初值x0的敏感性是10-17，对控制参数p的敏感性是10-16。另外，p∈(0,0.5)。所以，密钥空间为 和Sp＝0.5×1016。扩散初值b0′为0或1，这样它的密钥空间
为 由于2≤n≤log(max(M,N))，所以对于常见的512×512的图像n的密钥空间Sn＝
8。通常K小于10，这样SK＝10。总密钥空间
因此，本加密算法有足够大的密钥空间来抵抗各种暴力攻击。
为 由于2≤n≤log(max(M,N))，所以对于常见的512×512的图像n的密钥空间Sn＝
8。通常K小于10，这样SK＝10。总密钥空间
因此，本加密算法有足够大的密钥空间来抵抗各种暴力攻击。
[0053] 2.差分攻击
[0054] 图像之间的差别可以用像素改变率(NPCR)和归一化平均变化强度(UACI)来衡量。计算NPCRR,G,B和UACIR,G,B的公式如下：
[0055]
[0056]
[0057] 其中W和H分别表示图像的宽和长。CR,G,B和C′R,G,B为两个图像的像素值。如果位置(i,j)处的像素值CR,G,B(i,j)≠C′R,G,B(i,j)，则DR,G,B(i,j)＝1；否则DR,G,B(i,j)＝0。
[0058] 测试图像图11(a)和图11(c)只有一个像素不同。图11(b)是(a)的加密结果，图11(d)是(c)的加密结果。表1为计算NPCRR,G,B和UACIR,G,B的结果，可以看出加密图像与明文图像完全不同，NPCRs超过99％，UACIs超过33％。而且，即使明文图像只有一个像素不同，它们的加密图像也完全不同。所以，提出算法对明文图像的微小改变都很敏感，并且能够抵抗差分攻击。
[0059]
[0060] 3.可扩展性分析
[0061] 对于异构网络，采用SPIHT编码的真正优势在于它的可扩展性。这使得即便只有部分位流也可以解码重建，也支持低带宽信道的客户端连接。图12是分别用10％，15％，25％，75％的编码/加密位流解密/解码的结果图像。随着数据量的增加，重建图像在细节上有了相应的改进。由此证明提出算法同样具有可扩展性。
[0062] 4.加密位百分比
[0063] 测试图像用CSPIHT进行编码，比特率为0.8bpp，采用5级CDF9/7双正交小波变换。表2列出了每个测试图在迭代次数K＝1,2,…,6时的加密位数及百分比。通过改变K，可以控制加密级数和系统开销。当K＝1时，可以达到足够的保密级别，只需加密位流的0.49％。
[0064]