发布时间：2021-11-18所属分类：科技论文浏览：1次
摘 要： 摘要:针对光学图像加密系统容易受到攻击以及噪音干扰导致密钥易被破解，以及存在输出图像质量差的缺陷，研究光学图像加密系统及其消噪和抗攻击特性，通过螺旋相位掩码解决光学图像加密系统光轴校准问题，将奇异值分解方法与Gyrator变换方法相结合，利用所获取螺旋相位
摘要:针对光学图像加密系统容易受到攻击以及噪音干扰导致密钥易被破解，以及存在输出图像质量差的缺陷，研究光学图像加密系统及其消噪和抗攻击特性，通过螺旋相位掩码解决光学图像加密系统光轴校准问题，将奇异值分解方法与Gyrator变换方法相结合，利用所获取螺旋相位掩码实现光学图像加密系统的图像加密，通过包括检测阶段以及滤波阶段的开关中值滤波方法消除加密图像中的噪音，利用多次傅里叶变换以及余弦定理处理消除噪音后的加密图像，令光学图像加密系统内CCD获取图像强度与原始图像相同实现图像解密。实例分析结果表明，将该方法应用于光学图像加密系统中可有效抵御明文攻击、已知明文攻击以及唯密文攻击，系统内加入不同大小白噪声时仍可输出高质量图像。
关键词:光学;图像;加密系统;消噪音;抗攻击;特性
1引言
随着科技高速发展，信息传输技术已广泛应用于航空、军事、医疗等众多领域中，数字图像内包含大量信息，已成为传输数字信息的重要格式[1]。数字图像具有文件量大、相关性高等特点，数字图像传输过程中容易受到蓄意攻击被破解与复制，数字图像传输过程中的安全性极为重要。
光学图像加密系统是解决数字图像传输过程中容易受到攻击以及非法传播问题的重要系统，光学图像加密技术具有存储空间大、传输速度快捷、并行性高以及密钥维度多等特征[2]，已成为图像加密领域以及数据通信领域的重要技术。光学图像加密技术是物理加密方法中的重要方法，随着信息安全技术以及密码学的不断发展，傅里叶变换、分数哈特雷变换等众多技术已应用于图像加密中。图像加密技术虽然已发展较为完善，但现有图像加密技术普遍为线性技术[3-5]，攻击者极容易利用明文密文等方式获取加密图像，因此光学图像加密系统应运而生。针对光学图像加密系统容易产生噪音的缺陷，研究光学图像加密系统及其消噪和抗攻击特性，利用奇异值分解方法与Gyrator变换方法相结合实现图像加密，利用开关中值滤波方法消除加密后图像噪音，采用傅里叶变换方法实现光学图像解密，将该方法应用于光学图像加密系统中可有效抑制图像噪音，具有强大的消除噪音功能，有效提升系统抗攻击能力，具有较高的稳健性。
2光学图像加密系统及其消噪和抗攻击特性研究
为提升光学图像加密系统的消噪性能以及抗攻击性能[6]，将奇异值分解方法与Gyrator变换方法相结合实现光学图像加密系统的图像加密，将加密后图像利用开关中值滤波方法消除噪音，采用傅里叶变换方法实现光学图像解密。
2.2光学图像加密系统图像消噪
通过开关中值滤波方法消除加密图像中的噪音，开关中值滤波方法包括检测阶段以及滤波阶段两个阶段[10]。
3实例分析
为验证采用本方法的光学图像加密系统传输数字图像的消除噪音以及抗攻击性能，采用本方法的光学图像加密系统对网络数据库内10幅常应用于数据图像处理的标准图像实施加密与解密，随机选取其中一幅原始图像如图1(a)所示，加密后图像如图1(b)所示，解密后图像如图1(c)所示。通过图1实验结果可以看出，采用本方法可实现原始图像加密，且解密后图像清晰度较高，说明采用本方法的光学图像加密系统可实现图像加密解密，并具有较高的消除噪音特性。
为直观展示本文方法解密图像质量，选取矢量分解方法与Fibonacci混沌方法作为对比方法，不同方法采用正确密钥以及错误密钥解密10幅图像时的相关系数结果如表1所示。从表1结果可以看出，本方法在采用正确密钥解密图像时相关系数均高于0.95，本方法在采用错误密钥解密图像时相关系数均低于0.03;矢量分解方法在采用正确密钥解密图像时相关系数均低于0.88，矢量分解方法在采用错误密钥解密图像时相关系数均高于0.08;Fibonacci混沌方法在采用正确密钥解密图像时相关系数均低于0.87，Fibonacci混沌方法在采用错误密钥解密图像时相关系数均高于0.07。分析对比结果可知，本方法在采用正确密钥与错误密钥解密图像时，相关系数明显高于与明显低于矢量分解方法与Fibonacci混沌方法，有效验证了本方法采用正确密钥获取解密图像与原始图像较为一致，采用错误密钥无法恢复原始图像，采用本方法时攻击者无法利用相关性分析通过少量图像获取图像明文。
相关期刊推荐：《激光与光电子学进展》(月刊)创刊于1964年，由中科院上海光学精密机械研究所和国家惯性约束聚变委员会联合主办。旨在关注科技发展热点，报道高新技术前沿，追踪科技研发动态，介绍科学探索历程;展示最新科技产品，汇萃时尚科技讯息。
统计采用明文攻击、已知明文攻击以及为唯密文攻击三种情况攻击采用本方法的光学图像加密系统时，所获取图像的归一化均方误差，并将本方法与矢量分解方法与Fibonacci混沌方法对比，对比结果如图2所示。通过图2结果可以看出，本方法在受到不同攻击时所获取图像归一化均方误差均较小，另两种方法所获取图像的归一化均方误差明显高于本方法，说明本方法受到不同攻击情况下均可获取与原始图像差异较小的图像，说明本方法具有较高的解密效果，所获取图像具有较高的逼真性，再次验证了本方法的抗攻击特性。
采用光学图像加密系统处理图像过程中存在大量噪音情况，为验证本方法消除噪音的性能，统计在光学图像加密系统中加入不同大小白噪音情况下采用本文方法解密图像的归一化均方误差，统计结果如表2所示。从表2实验结果可以看出，不同方法的解密后输出图像的归一化均方误差均随着白噪音的增加而有所增加，本方法在不同大小白噪音攻击情况下解密后输出图像的归一化均方误差均为最小，有效了验证本方法具有较强的消除噪音能力。
4结束语
研究光学图像加密系统及其消噪和抗攻击特性，利用理论分析与实例分析验证将该方法应用于图像加密系统具有抗攻击能力强、安全性能高、有效消除图像噪音、高效加密与解密的优势。该方法可有效降低图像内包含的线性特征，令加密系统明文、密钥与密文间不存在线性关系，能够有效抵御不同攻击，可应用于光学图像加密系统实际应用中。——论文作者：张艳鹏，侯冬梅，杨倩，张博阳
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