基于混沌神经网络和压缩感知的图像加密及视觉隐藏方法

本发明属于图像加密，具体涉及基于混沌神经网络和压缩感知的图像加密及视觉隐藏方法。

背景技术：

1、随着信息技术发展，图像数据在的安全传输与传输速率限制的问题日益凸显。现有基于混沌系统与压缩感知的图像加密方案虽能在一定程度上实现数据的压缩与保护，但在应对密文传输鲁棒性与视觉隐蔽性方面，仍难以满足实际的高安全工程需求。

2、具体而言，现有技术的缺陷体现在：（1）整数阶混沌系统随机性简单，密钥空间有限，易统计分析破解；（2）加密机制单一（比如基于混沌的扩散和置乱、dna编码）难以实现深度加密，像素相关性高，存储压力大；（3）现有加密方案输出的密文多呈现类噪声雪花状，在传输时易暴露机密数据，招致恶意拦截与针对性破译攻击，缺乏视觉意义上的隐蔽性。

3、因此，亟需一种结合高复杂度混沌系统与压缩、加密和隐藏的三重加密方案，以提升图像加密的安全性与鲁棒性。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有技术的不足，提出一种基于混沌神经网络和压缩感知的图像加密及视觉隐藏方法。利用混沌系统生成混沌序列；通过2d压缩感知（2d cs）有效降低密文传输与存储压力；结合双层约瑟夫斯置乱（dljps）与邻对角扩散算法实现像素深度混淆，提升抗攻击能力；采用2d整数小波变换（2d iwt）生成低频（ll）和高频（lh、hl、hh）子带，将密文以最低位有效（lsb）方式依次嵌入彩色载体红绿蓝三通道的频域系数中，赋予正常视觉形态以规避恶意拦截；重构利用2d投影梯度嵌入解密（2dpg-ed）算法，实现高质量的抗噪重构。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、基于混沌神经网络和压缩感知的图像加密及视觉隐藏方法，包括以下步骤：

4、构建分数阶异质混沌神经网络，并基于所述分数阶混沌神经网络使加密系统处于复杂混沌状态；

5、以初始值为起点，经数值迭代生成加密所需的混沌序列；

6、基于所述混沌序列，对明文图像进行二维压缩与混合加密，并嵌入至彩色载体中得到含密图像；

7、从所述含密图像中提取密文，并基于2dpg-ed算法进行逆向解密与高质量重构，还原二维明文图像。

8、优选的，构建所述分数阶异质混沌神经网络的方法包括：

9、定义分数阶caputo算子：

10、，

11、其中，q表示分数阶阶数，表示伽马函数，m表示大于或等于q的最小整数，表示目标函数在时间下限为时的q阶caputo分数阶微积分整体算子，表示时间下限为、阶次为m-q的黎曼刘维尔分数阶积分算子，表示标准的m阶整数阶微分算子，t表示当前演化时间，表示目标函数关于历史时间变量τ的m阶导数，表示分数阶微积分公式中的幂律记忆核函数分母，表示当阶次q恰好等于整数m时caputo分数阶微积分无缝退化为目标函数关于时间t的标准m阶常微分；

12、引入正弦磁控忆阻器模型模拟脑区神经元的突触交叉连接，所述正弦磁控忆阻器模型为：

13、，

14、其中，i表示输出电流，v表示输入电压，φ表示内部磁通状态变量，α表示忆阻器的激活梯度，k表示忆阻器的内部控制参数，表示对状态变量φ从开始的q阶分数阶微分；

15、结合不同的非线性激活函数，基于所述分数阶caputo算子和所述正弦磁控忆阻器模型，构建所述分数阶异质混沌神经网络：

16、，

17、其中，和表示采用hardtanh激活函数的神经元状态变量，和表示采用leakyrelu激活函数的神经元状态变量，u表示忆阻器内部状态变量，p表示忆阻器的耦合强度，i表示外部输入偏置电流，α表示忆阻器激活梯度，k表示忆阻器内部参数，表示对状态变量x从初始时间为的q阶 caputo 分数阶微分算子。

18、优选的，所述hardtanh激活函数为：

19、；

20、所述leakyrelu激活函数为：

21、，

22、其中，β表示泄露系数。

23、优选的，生成所述混沌序列的方法包括：

24、以给定初始值和系统参数为起点，对所述分数阶异质混沌神经网络进行离散化迭代求解；

25、舍弃前若干次次迭代的瞬态过程，提取系统的状态变量序列，得到若干组独立长度的所述混沌序列。

26、优选的，得到所述含密图像的方法包括：

27、利用所述混沌序列对明文图像进行一维位置索引排序，得到预置乱图像；

28、基于所述混沌序列构造测量矩阵，对所述测量矩阵进行svd奇异值分解优化测量矩阵，再对所述预置乱图像进行2d cs与线性量化，得到第一压缩密文矩阵；

29、利用所述混沌序列动态生成步长与方向参数，对所述第一压缩密文矩阵执行变步长和方向的双层约瑟夫斯置乱；

30、对置乱后的矩阵执行从左上至右下的第一轮邻对角扩散，随后将矩阵旋转180度执行第二轮邻对角扩散，增强加密方案的抗差分攻击特性，最终得到第一纯密文矩阵；

31、对彩色载体图像的rgb三通道分别执行2d iwt，获取低频子带和高频子带；

32、采用最低位有效算法，将所述第一纯密文矩阵转换为比特流并自适应强度嵌入至所述高频子带中，同时进行2k矫正以补偿幅值误差；

33、对修改后的各频域子带执行逆2d iwt，生成并输出彩色的所述含密图像。

34、优选的，所述邻对角扩散的方法为：

35、，

36、其中，表示一轮扩散前的图像，表示一轮扩散后得到的密文图像，k表示混沌序列生成的扩散掩码矩阵，m表示图像的大小，(m, n)表示当前像素的坐标。

37、优选的，还原所述二维明文图像的方法包括：

38、对接收到的所述含密图像执行2d iwt，从所述高频子带中提取密文比特流并重组，得到第二纯密文矩阵；

39、基于同步生成的所述混沌序列，对提取的所述第二纯密文矩阵依次执行逆向邻对角扩散与逆向dljps，恢复出包含量化误差的第二压缩密文矩阵；

40、以所述第二压缩密文矩阵为观测目标，采用2dpg-ed算法执行联合解压重构，在迭代梯度下降中结合全变差模型进行明文域稀疏投影，滤除重构伪影与信道噪声，输出高质量解密图像；

41、根据所述混沌序列生成逆向索引序列，对所述解密图像执行逆向排序置乱还原，输出最终的所述二维明文图像。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

43、本发明通过构建高复杂度分数阶异质混沌神经网络，结合2d cs、dljps与邻对角扩散，以及基于2d iwt的频域隐写机制，不仅实现了密文的深度混淆与降维传输，还赋予了密文正常的视觉形态，全面提升了加密系统的安全性、隐蔽性与抗攻击鲁棒性。纯密文图像信息熵达7.9969（极其接近8bit图像理论最大值8），像素分布高度均匀随机，能有效抵抗差分和统计攻击；npcr（像素变化率）为99.6307%、uaci（变化强度）为33.4357%，接近理论理想值，对明文单像素修改高度敏感，具有完美的雪崩效应；面对80×80面积的数据剪裁攻击或强度为0.01的椒盐噪声攻击，基于2dpg-ed算法的解密重构图像仍能清晰保留原始图像的主体轮廓与视觉信息；含密图像与原始彩色载体图像的平均psnr高达52.84db、mssim达0.9974，实现了近乎完美的视觉不可见性；同时在压缩率为0.25的条件下，解密重构图像的psnr仍可达36.2414db，实现了极高质量的抗噪解压与原始信息还原。