一种基于并行压缩感知的船舶网络图像加密方法

本发明涉及智能船舶通信安全技术，具体来说，涉及一种基于并行压缩感知的船舶网络图像加密方法。

背景技术：

1、目前，在智能船舶网络通信中，信息的类型主要以文本、图像及视频为主。其中，数字图像作为信息载体的应用极为广泛，由于数字图像具备良好的可视性，能够直观展现大量的数据等关键内容，因此，如何保障数字图像在船舶网络信息交互过程中的安全，是亟待解决的重点问题，目前基于智能船舶的数据安全领域研究成果较少。

2、智能船舶在远程驾驶的场景下，由于通信带宽资源有限，而低带宽通信难以保证通信质量，同时也导致了高质量图像传输效率低下。

技术实现思路

1、鉴于现有技术的不足，本发明提供一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法。本发明主要将并行压缩感知技术与混沌加密结合起来，利用小波变换技术构造稀疏矩阵，加强了图像加密算法在数据传输时的安全性。同时，将基于混沌的图像加密技术应用于船舶网络图像场景中，保障数字图像在船舶网络信息交互过程中的安全。

2、本发明采用的技术手段如下：

3、一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，包括以下步骤：

4、获取待加密的明文图像；

5、一方面通过hash-512对明文图像进行处理，获取初级密钥，将初级秘钥与自定义随机字符串结合生成密钥，根据所述密钥生成混沌系统迭代的初始值和控制参数，将初始值和控制参数输入迭代混沌系统，根据预设的各序列长度，依次截取第一～第五共五个混沌序列，所述迭代混沌系统被设置为：

6、

7、其中，xn是第n个迭代步骤的状态，xn∈(0,1)，h，v是分数阶的参数，h是离散步长，v代表了阶数，u是系统的控制参数，取值范围是u∈(0,+∞)，γ(·)表示离散分数阶微积分，(a)mod(b)表示对a/b取余，

8、另一方面通过小波变换对所述明文图像进行稀疏化处理，生成稀疏矩阵；

9、基于第一混沌矩阵对稀疏矩阵进行经典的arnold置乱，得到置乱后的稀疏矩阵；

10、基于第二混沌矩阵生成测量矩阵，基于所述测量矩阵对置乱后的稀疏矩阵进行处理后，生成中间图像，对所述中间图像进行线性量化生成压缩图像；

11、按照图像对角线方向读取压缩图像后进行分段，根据每段的长度通过第三混沌序列对每段序列进行内部置乱，再根据第四混沌序列对内部置乱后的序列进行排序，得到加密图像；

12、对加密图像进行以第五混沌序列和xor操作为基础的扩散处理，得到类噪声图像作为最终的加密图像输出。

13、进一步地，根据所述密钥生成混沌系统迭代的初始值和控制参数，包括以下步骤：

14、将十六进制的密钥转换为二进制，将二进制密钥等分为四个密钥子序列，分别对四个子序列做以下处理生成中间参数：

15、

16、其中，bi2de(a)代表将二进制的a转换为十进制，h1表示第一密钥子序列，h2表示第二密钥子序列，h3表示第三密钥子序列，h4表示第四密钥子序列，且：

17、

18、其中，m×n表示明文图像大小，p1表示明文图像；

19、随后根据以下公式获取混沌系统需要的初始值x和控制参数u：

20、

21、进一步地，通过小波变换对所述明文图像进行稀疏化处理，生成稀疏矩阵，包括以下步骤：

22、基于类型为db2的小波获取小波基psi；

23、根据以下计算获取稀疏矩阵：

24、p2＝psi×p1×psi'

25、其中，p1表示明文图像，p2表示稀疏图像。

26、进一步地，利用第一混沌矩阵对稀疏矩阵进行经典的arnold置乱之前，还包括以下步骤：

27、对所述稀疏矩阵进行阈值处理。

28、进一步地，基于第一混沌矩阵对稀疏矩阵进行经典的arnold置乱，包括根据以下公式对稀疏矩阵进行处理：

29、

30、其中，(xn,yn)代表像素在原图像中的坐标，(xn+1,yn+1)代表变化后的像素坐标，a,b为参数，均为正整数且都小于n，n表示图像的宽。

31、进一步地，基于第二混沌矩阵生成测量矩阵，包括以下步骤：

32、根据以下计算获取中间矩阵：

33、catdeqcon(i)＝1-2d2(100+d×i)

34、其中，d表示抽样长度，i∈[1,s×n]，s表示测量值，n表示图像的宽，d2(100+d×i)表示第二混沌序列；

35、根据以下计算获取测量矩阵：

36、

37、进一步地，按照图像对角线方向读取压缩图像后进行分段，根据每段的长度通过第三混沌序列对每段序列进行内部置乱，再根据第四混沌序列对内部置乱后的序列进行排序，得到加密图像，包括以下步骤：

38、首先，按照图像对角线的方向读取压缩图像矩阵，得到s×n-1个一维序列di(i＝1...s×n-1))，并获取每段di的长度li(i＝1...s×n-1)；

39、将第三混沌序列d3分成s×n-1段，每段长度与li相呼应，记作d3i(i＝1...s×n-1)，然后对d3i进行升序排序，使之变成索引，接着通过d3i对每段di进行内部索引排序，则每一段一维序列内的像素位置得到了充分的混淆；

40、最后，将混沌序列d4进行升序排序，用通过处理后的一维密码流d4对di进行位置排序，使得各段di之间的排列顺序发生变化，得到加密图像。

41、进一步地，对加密图像进行以xor操作为基础的扩散处理，包括根据以下计算获取最终加密图像：

42、

43、其中，p6(1)表示密文序列p6的第一个值，p6(i)表示密文序列p6的第i个值，p5(1)表示半密文p5的第一个值，p5(i)表示半密文p5的第i个值，d5(1)表示混沌序列d5的第一个值，d5(i)表示混沌序列d5的第i个值，表示异或操作。

44、较现有技术相比，本发明具有以下优点：

45、1、本发明提出了一种新的离散分数阶无限折叠混沌映射dffcm，提高了迭代混沌映射生成伪随机序列的效率。

46、2、本发明将并行压缩感知技术与混沌加密结合起来，利用小波变换技术构造稀疏矩阵，加强图像加密算法在数据传输时的安全性。

47、3、本发明设计了一种新的读取系数矩阵的方式，即与索引相结合的随机性对角线提取置乱，该方法有效的混淆了系数矩阵的像素位置。

48、4、本发明将基于混沌的图像加密技术应用于船舶网络图像场景中，保障数字图像在船舶网络信息交互过程中的安全。

技术特征：

1.一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，根据所述密钥生成混沌系统迭代的初始值和控制参数，包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，通过小波变换对所述明文图像进行稀疏化处理，生成稀疏矩阵，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，利用第一混沌矩阵对稀疏矩阵进行经典的arnold置乱之前，还包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，基于第一混沌矩阵对稀疏矩阵进行经典的arnold置乱，包括根据以下公式对稀疏矩阵进行处理：

6.根据权利要求1所述的一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，基于第二混沌矩阵生成测量矩阵，包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，按照图像对角线方向读取压缩图像后进行分段，根据每段的长度通过第三混沌序列对每段序列进行内部置乱，再根据第四混沌序列对内部置乱后的序列进行排序，得到加密图像，包括以下步骤：

8.根据权利要求1所述的一种基于分数阶无限折叠混沌映射和并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，其特征在于，对加密图像进行以xor操作为基础的扩散处理，包括根据以下计算获取最终加密图像：

技术总结
本发明公开了一种基于并行压缩感知的船舶网络图像加密方法，包括：通过Hash‑512对明文图像进行处理，结合自定义随机字符串结合生成密钥，基于迭代混沌系统生成混沌序列；另一方面通过小波变换对所述明文图像进行稀疏化处理，生成稀疏矩阵；对稀疏矩阵进行Arnold置乱处理，再基于测量矩阵进行图像压缩，随后采用对角线选择性置乱方法来进一步混淆压缩图像像素的位置，叠加扩散操作制造雪崩效应，生成加密图像。本发明通过将混沌图像加密技术和压缩感知技术相结合的方式进行图像加密，并将其应用于智能船舶船岸通信场景中，增强其效率和安全性。

技术研发人员：胡青,司瑞莹,姜毅,鞠默然,闫晓鹏
受保护的技术使用者：大连海事大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23