CN110708512A - 一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法 - Google Patents

一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法。主要包括：A.建立智能家居无线网络拓扑模型，获取监控视频图像，将图像进行预处理；B.将处理后的图像进行离散余弦变换，并对其系数进行量化，通过搜索距离最小的码字进行图像编码；C.利用n维超立方体对智能家居无线网络节点进行编码，选择双变量多项式作为密钥分发给各节点，通过配对密钥确保安全传输；D.通过n维超立方体构造图像传输的最佳路径，完成智能家居无线网络图像的加密传输优化。该方法具有较好的自适应性和稳定性，网络安全连通性高、抗毁性强，防止个人隐私泄露，图像压缩效率高、传输速度快，节省了传感器节点的能量，能第一时间观看及操作家中所有监控画面，保障人身和财产安全。

Description

一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法
技术领域
本发明涉及一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法，属于智能家居、图像编码、路由算法领域。
背景技术
随着视频监控***的完善和普遍，远程视频监控***已经成为智能家居的重要组成部分。现有的智能家居监控***传输距离近，只能进行近距离室内传输信号，传输网络的安全性不足，一旦网络被入侵，将泄露个人隐私，造成不可预估的损失，传输信号对图像的传输不太流畅，传输图像质量不够高，传输速度慢，一旦发生紧急事件无法立即得知。
发明内容
为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种具有较好的自适应性和稳定性的智能家居无线网络图像加密传输优化方法，网络安全连通性高、抗毁性强，防止个人隐私泄露，图像压缩效率高、传输速度快，节省了传感器节点的能量，能第一时间观看及操作家中所有监控画面，保障人身和财产安全。
本发明解决其问题所采用的技术方案，包括以下步骤：
A.建立智能家居无线网络拓扑模型，获取监控视频图像，将图像进行预处理；
B.将处理后的图像进行离散余弦变换，并对其系数进行量化，通过搜索距离最小的码字进行图像编码；
C.利用n维超立方体对智能家居无线网络节点进行编码，选择双变量多项式作为密钥分发给各节点，通过配对密钥确保安全传输；
D.通过n维超立方体构造图像传输的最佳路径，完成智能家居无线网络图像的加密传输优化。
本发明的有益效果是：
在智能家居监控安全越来越重要的情况下，本发明具有较好的自适应性和稳定性，网络安全连通性高、抗毁性强，防止个人隐私泄露，图像压缩效率高、传输速度快，节省了传感器节点的能量，能第一时间观看及操作家中所有监控画面，保障人身和财产安全。
附图说明
图1 一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法的整体流程图
图2 智能家居无线网络拓扑模型图
图3 图像编码流程图
图4 四维超立方体网络模型图。
具体实施方式
参照图1至图4，本发明所述的方法包括以下步骤：
A.建立智能家居无线网络拓扑模型，获取监控视频图像，将图像进行预处理；
（1）建立智能家居无线网络拓扑模型，如图2所示。网络主要是由若干无线传感器节点、无线执行装置、无线控制中心和用户设备组成, 其中无线传感器节点包括分布于需要监测的区域内的各个摄像头，负责数据采集； 无线执行装置负责启动声光报警、摄像监控等功能；无线控制中心处理来自无线传感器节点的信息，并传送给用户设备。
（2）获取大小为的监控视频图像
Figure 977345DEST_PATH_IMAGE002
，去除图像中的噪声。像素灰度值取决于邻域像素灰度的加权平均值，则权值系数为：
Figure 605772DEST_PATH_IMAGE004
Figure 969758DEST_PATH_IMAGE006
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
是像素点坐标，
Figure 330332DEST_PATH_IMAGE008
是像素灰度值差，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
是噪声分布的标准差，
Figure 785627DEST_PATH_IMAGE010
像素距离分布的标准差，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
是像素灰度差分布的标准差。若像素点的灰度值与邻域灰度值相差较大，
Figure 217746DEST_PATH_IMAGE012
趋近于0，说明该点是噪声点，需要去除，若趋近于1，则该点保留。
B.将处理后的图像进行离散余弦变换，并对其系数进行量化，通过搜索距离最小的码字进行图像编码；
（1）将图像分割为若干个子块，对图像子块进行离散余弦变换：
Figure 967713DEST_PATH_IMAGE014
Figure 576549DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 750041DEST_PATH_IMAGE001
为图像大小，u=0,1,…,M-1；v=0,1,…,N-1。得到DC系数和AC系数，即交流分量和直流分量，将变换系数进行量化并排序，形成变换矢量。若AC系数的能量大于提前设定的阈值，则该块为平滑块，否则为非平滑块。
（2）根据变换矢量的类型到相应的码书中搜索距离最小的码字：
Figure 823039DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
是第i个变换矢量，是第j个码字，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
是第k个码字，n是码字的数量。设定距离阈值，若
Figure 949444DEST_PATH_IMAGE024
，则矢量归为该码字，并记录矢量的码字索引号；若
Figure DEST_PATH_IMAGE025
，判断码书是否已满，若码书已满，则寻找使用频数最少且在当前帧中没有被使用的码字，用当前矢量进行替换；若码书未满，则当前矢量为新增的码字。以此将全部图像进行处理，完成图像的编码。
C.利用n维超立方体对智能家居无线网络节点进行编码，选择双变量多项式作为密钥分发给各节点，通过配对密钥确保安全传输；
（1）利用n维超立方体对网络进行建模。设立智能家居无线网络有每个长度为n的
Figure 723365DEST_PATH_IMAGE026
个节点，编码为：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
随机选取有限域GF(q)上次数为t的2n个双变量多项式：
Figure DEST_PATH_IMAGE050
其中，q为大素数，系数
Figure DEST_PATH_IMAGE052
是有限域上随机选取的正整数。密钥分发中心根据每个节点的ID长度选择相应数量的双变量多项式进行分配，ID长度为n的节点将收到n个多项式。
（2）若两个节点的ID有m位相同，则有m个共享多项式。节点将需要通信的其他节点的ID放入共享多项式，计算出通信密钥。以四维超立方体为例，如图4所示。若节点A与节点B之间没有共享多项式，可以建立秘密路径协商密钥，节点A先于中间节点
Figure DEST_PATH_IMAGE054
建立共享密钥，将信息发送给
Figure 192216DEST_PATH_IMAGE054
，再与其临近节点建立秘密通信进行传送，直至将消息传送给节点B。从而实现信息的安全传输。
D.通过n维超立方体构造图像传输的最佳路径，完成智能家居无线网络图像的加密传输优化。
（1）在n维超立方体网络中，图像数据需要从节点A传送到节点B，已知两个节点的二进制位串，在A的邻接节点中依次比较每一位二进制位，如果相同则继续传输；如果不同则改变通信上游节点的二进制位使之与B的对应位相同，经过若干次改变后，前若干位已相同。
（2）如果所有二进制位都相同，则为最佳传输路径；若此时无法改变下一位时，则需进行回溯。当中间节点C无法找到下一位相同二进制位时，在立方体中扩展一条路径D，使节点C可以与节点B连通，从而形成图像传输的最优路径，以此完成智能家居无线网络图像的加密传输优化。
综上所述，便完成了本发明所述的一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法。该方法具有较好的自适应性和稳定性，网络安全连通性高、抗毁性强，防止个人隐私泄露，图像压缩效率高、传输速度快，节省了传感器节点的能量，能第一时间观看及操作家中所有监控画面，保障人身和财产安全。

Claims (3)

1.一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法，其特征在于：通过节点间建立配对密钥确保通信安全；
所述方法包括以下步骤：
建立智能家居无线网络拓扑模型，获取监控视频图像，将图像进行预处理；
将处理后的图像进行离散余弦变换，并对其系数进行量化，通过搜索距离最小的码字进行图像编码；
利用n维超立方体对智能家居无线网络节点进行编码，选择双变量多项式作为密钥分发给各节点，通过配对密钥确保安全传输；
通过n维超立方体构造图像传输的最佳路径，完成智能家居无线网络图像的加密传输优化。
2.根据权利要求1所述的一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法，其特征在于：所述步骤B包括：若码书已满，则寻找使用频数最少且在当前帧中没有被使用的码字，用当前矢量进行替换。
3.根据权利要求1所述的一种智能家居无线网络图像加密传输优化方法，其特征在于：所述步骤C包括：若节点A与节点B之间没有共享多项式，可以建立秘密路径协商密钥。
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