CN108596820A - 一种基于信息安全的图像处理*** - Google Patents

Abstract

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于信息安全的图像处理***，包括：图像采集模块、输入模块、主控模块、加密模块、成像模块、存储模块、判断模块、解码模块、水印模块。本发明提供水印模块按2×2像素大小进行不重叠分块，从待处理图像中提取灰度均值，将该灰度均值定义为水印信息，由于灰度均值由8位二进制位表示，其中高6位表示灰度均值的整数部分，嵌入从待处理图像提取的水印信息可以无误差的表示该图像块的灰度均值，无论是图像信息部分还是嵌入的水印信息部分只要有一个比特的数据改变，本算法将会检测出该图像被篡改。同时通过加密模块，将图像数据与密码组合，可以提高图像查看的安全性。

Description

一种基于信息安全的图像处理***

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于信息安全的图像处理***。

背景技术

信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生***的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作***、各种安全协议、安全机制(数字签名、消息认证、数据加密等)，直至安全***，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。信息安全是指信息***(包括硬件、软件、数据、人、物理环境及其基础设施)受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，***连续可靠正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务连续性。然而，现有的图像如果被篡改不容易发现，导致图像传播的风险性；同时图像被转移出存储设备，则任何人都能够观看图像，用户的隐私没有得到完全保护。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有的图像如果被篡改不容易发现，导致图像传播的风险性；同时图像被转移出存储设备，则任何人都能够观看图像，用户的隐私没有得到完全保护。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于信息安全的图像处理***。

本发明是这样实现的，一种基于信息安全的图像处理***包括：

图像采集模块、输入模块、主控模块、加密模块、成像模块、存储模块、判断模块、解码模块、水印模块；

图像采集模块，与主控模块连接，用于采集原始图片；

所述图像采集模块提取信息安全图像训练样本的HoG特征和GMM特征，并将HoG特征和GMM特征相结合作为信息安全图像的特征；包括如下步骤：

信息安全图像训练样本图像划分成若干个信息安全图像，将信息安全图像中的每个像素从RGB颜色空间转换到YC_bC_r颜色空间，并提取其C_b、C_r色度分量的值；其中，Y表示亮度分量，C_b表示蓝色色度分量，C_r表示红色色度分量；

将信息安全图像分成U个互不重叠的小图像块，分别求出每个小图像块在C_b、C_r色度分量上的均值向量：将这些均值向量分别代入步骤(2)训练出的GMM信息安全图像颜色模型，得到每个小图像块在GMM模型中每个高斯分量ω_iG_i(i∈{1,2,…,K})上的值，作为该小图像块的颜色特征，将U个小图像块的颜色特征联合起来记作

将信息安全图像训练样本图像转换成灰度图像，对输入图像进行Gamma校正；

计算灰度图像中每个像素点(x,y)的水平方向和垂直方向梯度值g_x(x,y)和g_y(x,y)；

g_x(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y)

g_y(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1)

式中，I(x,y)表示像素点(x,y)处的灰度值，根据下式计算像素点(x,y)处的梯度幅值g(x,y)和方向α(x,y)；

将信息安全图像训练样本的灰度图像划分成信息安全图像，统计每个信息安全图像上的梯度直方图，用于描述目标的形状信息；

对每个信息安全图像采用9个bin的直方图来统计信息安全图像内像素点的梯度信息，将各个bin中像素点的梯度大小进行累加组成该信息安全图像的梯度直方图，用9维特征向量来表示，记作h₁＝[f₁,f₂,…,f₉]，其中f_i为第i个bin的梯度累加值；

联合得到的梯度特征向量h₁和得到颜色特征向量h₂，组成信息安全图像的特征向量[h₁,h₂]；

将信息安全图像组合成块，并在块内归一化；

输入模块，与主控模块连接，用于输入用户操作图片信息；

主控模块，与图像采集模块、输入模块、加密模块、存储模块、判断模块、水印模块连接，用于控制各个模块正常工作；

所述主控模块的信息安全图像缝合线采用消除跨重叠区域遮挡的方法，具体包括：

1)采用阈值分割的方法将信息安全图像分为两部分，高量值区和低量值区，阈值代价准则定义如式(2)(3)：

其中为cost(公式(1)求得的误匹配度量矩阵，δ·T]是图像分割阈值，其中TI为重叠区域的最大误匹配量值，为固定常量，δ∈(0；为的二值化矩阵；

2)判断缝合线的起点和终点是否均在低量值区(Tcost_b＝0)且位于同一连通分量，即判断起点终点间是否存在一条路径；若不存在，表示图中存在一条或多条跨重叠区域的遮挡；查找跨重叠区域的遮挡，并逐步减小此遮挡区域的量值，直到不存在跨重叠区域的遮挡，使起点和终点位于同一连通分量内；此时起点终点所在的连通区域，即求解的缝合线最小连通域；

加密模块，与主控模块连接，用于对图片进行加密；

成像模块，与加密模块连接，用于对图片加密后生成加密图片；

存储模块，与主控模块连接，用于对加密图片进行存储；

判断模块，与主控模块连接，用于对用户输入的图片操作信息与加密模块加密信息进行匹配判断，如果一致则通过解码模块打开图片，否则无法打开；

解码模块，与判断模块连接，用于根据判断模块判断结果，如果一致，则解密图片；

水印模块，与主控模块连接，用于对图片进行嵌加水印。

进一步，所述水印模块嵌入方法如下：

首先，对待处理图像按2×2像素大小进行不重叠分块，得到若干个子块，计算子块中所有像素的灰度均值，将所述灰度均值定义为水印信息；根据第一密钥，利用logistic映射产生的第一伪随机二值序列对所述水印信息进行加密得到待嵌入水印信息；

其次，根据第二密钥，利用logistic映射产生的第二伪随机二值序列对所述水印信息在所述待处理图像上的嵌入的位平面进行加密得到加密嵌入位平面；

接着，根据所述加密嵌入位平面将所述待嵌入水印信息嵌入到所述待处理图像中得到嵌入水印；

然后，根据第三密钥，进行混沌迭代运算产生混沌实值序列，将所述混沌实值序列划分为多个大小相同的不重叠分区，对每个分区的混沌实值序列进行排序得到有序序列，根据每个分区的混沌实值序列中的每个值在所述有序序列中的位置编号获得置换嵌入地址；根据置换嵌入地址将所述嵌入水印进行置换得到置换水印；

最后，以分区为单位，将含有置换水印的一个分区与另一个分区进行调换；将调换的置换水印嵌入到待处理图像中。

本发明的优点及积极效果为：本发明提供水印模块按2×2像素大小进行不重叠分块，从待处理图像中提取灰度均值，将该灰度均值定义为水印信息，由于灰度均值由8位二进制位表示，其中高6位表示灰度均值的整数部分，最后2位表示灰度值的小数部分。哪怕只有1bit信息被篡改，都可以检测出来且做到篡改区域的精确定位。嵌入从待处理图像提取的水印信息可以无误差的表示该图像块的灰度均值，无论是图像信息部分还是嵌入的水印信息部分只要有一个比特的数据改变，本算法将会检测出该图像被篡改。同时通过加密模块，将图像数据与密码组合，可以提高图像查看的安全性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于信息安全的图像处理***结构框图。

图中：1、图像采集模块；2、输入模块；3、主控模块；4、加密模块；5、成像模块；6、存储模块；7、判断模块；8、解码模块；9、水印模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明提供的基于信息安全的图像处理***包括：图像采集模块1、输入模块2、主控模块3、加密模块4、成像模块5、存储模块6、判断模块7、解码模块8、水印模块9。

图像采集模块1，与主控模块3连接，用于采集原始图片；

输入模块2，与主控模块3连接，用于输入用户操作图片信息；

主控模块3，与图像采集模块1、输入模块2、加密模块4、存储模块6、判断模块7、水印模块9连接，用于控制各个模块正常工作；

加密模块4，与主控模块3连接，用于对图片进行加密；

成像模块5，与加密模块4连接，用于对图片加密后生成加密图片；

存储模块6，与主控模块3连接，用于对加密图片进行存储；

判断模块7，与主控模块3连接，用于对用户输入的图片操作信息与加密模块4加密信息进行匹配判断，如果一致则通过解码模块8打开图片，否则无法打开；

解码模块8，与判断模块7连接，用于根据判断模块7判断结果，如果一致，则解密图片；

水印模块9，与主控模块3连接，用于对图片进行嵌加水印。

所述图像采集模块提取信息安全图像训练样本的HoG特征和GMM特征，并将HoG特征和GMM特征相结合作为信息安全图像的特征；包括如下步骤：

信息安全图像训练样本图像划分成若干个信息安全图像，将信息安全图像中的每个像素从RGB颜色空间转换到YC_bC_r颜色空间，并提取其C_b、C_r色度分量的值；其中，Y表示亮度分量，C_b表示蓝色色度分量，C_r表示红色色度分量；

将信息安全图像分成U个互不重叠的小图像块，分别求出每个小图像块在C_b、C_r色度分量上的均值向量：将这些均值向量分别代入步骤(2)训练出的GMM信息安全图像颜色模型，得到每个小图像块在GMM模型中每个高斯分量ω_iG_i(i∈{1,2,…,K})上的值，作为该小图像块的颜色特征，将U个小图像块的颜色特征联合起来记作

将信息安全图像训练样本图像转换成灰度图像，对输入图像进行Gamma校正；

计算灰度图像中每个像素点(x,y)的水平方向和垂直方向梯度值g_x(x,y)和g_y(x,y)；

g_x(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y)

g_y(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1)

式中，I(x,y)表示像素点(x,y)处的灰度值，根据下式计算像素点(x,y)处的梯度幅值g(x,y)和方向α(x,y)；

将信息安全图像训练样本的灰度图像划分成信息安全图像，统计每个信息安全图像上的梯度直方图，用于描述目标的形状信息；

对每个信息安全图像采用9个bin的直方图来统计信息安全图像内像素点的梯度信息，将各个bin中像素点的梯度大小进行累加组成该信息安全图像的梯度直方图，用9维特征向量来表示，记作h₁＝[f₁,f₂,…,f₉]，其中f_i为第i个bin的梯度累加值；

联合得到的梯度特征向量h₁和得到颜色特征向量h₂，组成信息安全图像的特征向量[h₁,h₂]；

将信息安全图像组合成块，并在块内归一化；

所述主控模块的信息安全图像缝合线采用消除跨重叠区域遮挡的方法，具体包括：

1)采用阈值分割的方法将信息安全图像分为两部分，高量值区和低量值区，阈值代价准则定义如式(2)(3)：

其中为cost(公式(1)求得的误匹配度量矩阵，δ·T]是图像分割阈值，其中T]为重叠区域的最大误匹配量值，为固定常量，δ∈(0；为的二值化矩阵；

2)判断缝合线的起点和终点是否均在低量值区(Tcost_b＝0)且位于同一连通分量，即判断起点终点间是否存在一条路径；若不存在，表示图中存在一条或多条跨重叠区域的遮挡；查找跨重叠区域的遮挡，并逐步减小此遮挡区域的量值，直到不存在跨重叠区域的遮挡，使起点和终点位于同一连通分量内；此时起点终点所在的连通区域，即求解的缝合线最小连通域。

本发明提供的水印模块9嵌入方法如下：

首先，对待处理图像按2×2像素大小进行不重叠分块，得到若干个子块，计算子块中所有像素的灰度均值，将所述灰度均值定义为水印信息；根据第一密钥，利用logistic映射产生的第一伪随机二值序列对所述水印信息进行加密得到待嵌入水印信息；

其次，根据第二密钥，利用logistic映射产生的第二伪随机二值序列对所述水印信息在所述待处理图像上的嵌入的位平面进行加密得到加密嵌入位平面；

接着，根据所述加密嵌入位平面将所述待嵌入水印信息嵌入到所述待处理图像中得到嵌入水印；

然后，根据第三密钥，进行混沌迭代运算产生混沌实值序列，将所述混沌实值序列划分为多个大小相同的不重叠分区，对每个分区的混沌实值序列进行排序得到有序序列，根据每个分区的混沌实值序列中的每个值在所述有序序列中的位置编号获得置换嵌入地址；根据置换嵌入地址将所述嵌入水印进行置换得到置换水印；

最后，以分区为单位，将含有置换水印的一个分区与另一个分区进行调换；将调换的置换水印嵌入到待处理图像中。

本发明处理时，通过图像采集模块1采集原始图片；主控模块3调取加密模块4对图片进行加密；接着，通过成像模块5对图片加密后生成加密图片；通过存储模块6对加密图片进行存储；用户通过输入模块2输入用户操作图片信息；主控模块3调取判断模块7对用户输入的图片操作信息与加密模块4加密信息进行匹配判断，如果一致则通过解码模块8打开图片，否则无法打开；通过水印模块9对图片进行嵌加水印。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (2)

1.一种基于信息安全的图像处理***，其特征在于，所述基于信息安全的图像处理***包括：

图像采集模块、输入模块、主控模块、加密模块、成像模块、存储模块、判断模块、解码模块、水印模块；

图像采集模块，与主控模块连接，用于采集原始图片；

所述图像采集模块提取信息安全图像训练样本的HoG特征和GMM特征，并将HoG特征和GMM特征相结合作为信息安全图像的特征；包括如下步骤：

信息安全图像训练样本图像划分成若干个信息安全图像，将信息安全图像中的每个像素从RGB颜色空间转换到YC_bC_r颜色空间，并提取其C_b、C_r色度分量的值；其中，Y表示亮度分量，C_b表示蓝色色度分量，C_r表示红色色度分量；

将信息安全图像分成U个互不重叠的小图像块，分别求出每个小图像块在C_b、C_r色度分量上的均值向量：将这些均值向量分别代入步骤(2)训练出的GMM信息安全图像颜色模型，得到每个小图像块在GMM模型中每个高斯分量ω_iG_i(i∈{1,2,…,K})上的值，作为该小图像块的颜色特征，将U个小图像块的颜色特征联合起来记作

将信息安全图像训练样本图像转换成灰度图像，对输入图像进行Gamma校正；

计算灰度图像中每个像素点(x,y)的水平方向和垂直方向梯度值g_x(x,y)和g_y(x,y)；

g_x(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y)

g_y(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1)

式中，I(x,y)表示像素点(x,y)处的灰度值，根据下式计算像素点(x,y)处的梯度幅值g(x,y)和方向α(x,y)；

将信息安全图像训练样本的灰度图像划分成信息安全图像，统计每个信息安全图像上的梯度直方图，用于描述目标的形状信息；

对每个信息安全图像采用9个bin的直方图来统计信息安全图像内像素点的梯度信息，将各个bin中像素点的梯度大小进行累加组成该信息安全图像的梯度直方图，用9维特征向量来表示，记作h₁＝[f₁,f₂,…,f₉]，其中f_i为第i个bin的梯度累加值；

联合得到的梯度特征向量h₁和得到颜色特征向量h₂，组成信息安全图像的特征向量[h₁,h₂]；

将信息安全图像组合成块，并在块内归一化；

输入模块，与主控模块连接，用于输入用户操作图片信息；

主控模块，与图像采集模块、输入模块、加密模块、存储模块、判断模块、水印模块连接，用于控制各个模块正常工作；

所述主控模块的信息安全图像缝合线采用消除跨重叠区域遮挡的方法，具体包括：

1)采用阈值分割的方法将信息安全图像分为两部分，高量值区和低量值区，阈值代价准则定义如式(2)(3)：

其中为cost(公式(1)求得的误匹配度量矩阵，δ·T]是图像分割阈值，其中T1为重叠区域的最大误匹配量值，为固定常量，δ∈(0；为的二值化矩阵；

2)判断缝合线的起点和终点是否均在低量值区(Tcost_b＝0)且位于同一连通分量，即判断起点终点间是否存在一条路径；若不存在，表示图中存在一条或多条跨重叠区域的遮挡；查找跨重叠区域的遮挡，并逐步减小此遮挡区域的量值，直到不存在跨重叠区域的遮挡，使起点和终点位于同一连通分量内；此时起点终点所在的连通区域，即求解的缝合线最小连通域；

加密模块，与主控模块连接，用于对图片进行加密；

成像模块，与加密模块连接，用于对图片加密后生成加密图片；

存储模块，与主控模块连接，用于对加密图片进行存储；

判断模块，与主控模块连接，用于对用户输入的图片操作信息与加密模块加密信息进行匹配判断，如果一致则通过解码模块打开图片，否则无法打开；

解码模块，与判断模块连接，用于根据判断模块判断结果，如果一致，则解密图片；

水印模块，与主控模块连接，用于对图片进行嵌加水印。

2.如权利要求1所述基于信息安全的图像处理***，其特征在于，所述水印模块嵌入方法如下：

首先，对待处理图像按2×2像素大小进行不重叠分块，得到若干个子块，计算子块中所有像素的灰度均值，将所述灰度均值定义为水印信息；根据第一密钥，利用logistic映射产生的第一伪随机二值序列对所述水印信息进行加密得到待嵌入水印信息；

其次，根据第二密钥，利用logistic映射产生的第二伪随机二值序列对所述水印信息在所述待处理图像上的嵌入的位平面进行加密得到加密嵌入位平面；

接着，根据所述加密嵌入位平面将所述待嵌入水印信息嵌入到所述待处理图像中得到嵌入水印；

然后，根据第三密钥，进行混沌迭代运算产生混沌实值序列，将所述混沌实值序列划分为多个大小相同的不重叠分区，对每个分区的混沌实值序列进行排序得到有序序列，根据每个分区的混沌实值序列中的每个值在所述有序序列中的位置编号获得置换嵌入地址；根据置换嵌入地址将所述嵌入水印进行置换得到置换水印；

最后，以分区为单位，将含有置换水印的一个分区与另一个分区进行调换；将调换的置换水印嵌入到待处理图像中。