一种监控视频加密方法

1.本发明涉及加密传输技术领域，具体涉及一种监控视频加密方法。


背景技术：

2.监控视频图像中会包含个人、公司等隐私，当监控视频中的内容被他人利用，很容易对个人、公司名誉和财务造成损害。因而在进行监控视频传输时，需对监控视频图像进行加密处理，放置即使被人截获也不能获取视频内容。
3.进行视频加密的方法有置乱加密，编码加密等方式，传统的置乱加密通过根据霍夫曼编码序列来对视频图像各像素进行置乱处理，这种置乱方式和霍曼编码序列的顺序密切相关，一旦被获取到霍夫曼编码序列很容易被解密。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种监控视频加密方法，所采用的技术方案具体如下：本发明提出了一种监控视频加密方法，所述方法包括：获取监控视频图像及生成数字矩阵，将监控视频图像各通道分解成第一行梯度图像、第一列梯度图像初始值；将第一行梯度图像加密处理得到加密后的第一行梯度图像的方法，包括：统计第一行梯度图像的各行梯度值的像素个数得到第一向量，所述第一向量的各维度值为各行梯度值的像素个数，根据第一向量得到初始滤波核，将初始滤波核作为各行梯度值的第一滤波核，根据第一向量得到各行梯度值的滤波中心坐标，根据第一向量对第一滤波核进行更新得到各行梯度值的第二滤波核，根据第一向量得到第二滤波核的扩张率，根据第二滤波核、第二滤波核的扩张率得到各行梯度值的第三滤波核；将第三滤波核放置在数字矩阵的所述滤波中心坐标处，利用第三滤波核对应数字矩阵覆盖区域进行滤波处理得到各行梯度值的第一滤波值；将第一行梯度图像拼接得到初始加密环；根据初始加密环和各行梯度值的第一滤波值得到加密后的第一行梯度图像；同理将第一列梯度图像加密处理得到加密后的第一列梯度图像；根据加密后的第一行梯度图像、加密后的第一列梯度图像和初始值得到监控视频图像各通道的密文图像。
5.优选的，所述将监控视频图像各通道分解成第一行梯度图像、第一列梯度图像初始值的方法，包括：将监控视频图像各通道的每行各像素值分别与次行对应列的像素值做差得到每行差值像素序列，所有行的差值像素序列构成第一行梯度图像，所述第一行梯度图像的各像素值为各行梯度值；将各通道监控视频图像的第一行的各列像素分别与本行的次列像素做差得到第
一列梯度序列；获取各通道监控视频图像的第一行第一列的像素值作为初始值。
6.优选的，所述根据第一向量得到初始滤波核的方法，包括：计算第一向量的一阶矩、二阶矩、
…
、八阶矩、九阶矩，将所述第一向量的九个阶矩构成的3*3矩阵作为初始滤波核。
7.优选的，所述根据第一向量得到各行梯度值的滤波中心坐标的方法，包括：获取第一向量中各行梯度值以及各行梯度值的像素个数，根据各行梯度值和各行梯度值的像素个数得到各行梯度值的滤波中心的位置次序的公式为：其中，表示第个行梯度值，表示第个行梯度值的像素个数，表示数字矩阵的行个数，表示第个行梯度值的滤波中心的位置次序；根据每个行梯度值的滤波中心的位置次序得到各行梯度值的滤波中心的坐标公式为：式为：其中，为第行梯度值的滤波中心的位置次序，表示数字矩阵的行个数，表示取余符号，表示第个行梯度值的滤波中心列数，为除以得到的商值的向上取整数，表示第个行梯度值得滤波中心的行数。
8.优选的，所述根据第一向量对第一滤波核进行更新得到各行梯度值的第二滤波核的方法，包括：获取第一向量中的各行梯度值以及各梯度值的像素个数，根据各行梯度值计算各行梯度值对应的第一滤波核的更新个数的公式为：其中，表示第个行梯度值，表示一种函数，所述函数当时，,当时，，表示第个行梯度值对应的第一滤波核的更新个数；将各行梯度值的第一滤波核的九个数据划分为第一位置数据、第二位置数据、
…
、第九位置数据得到第一滤波核数据序列，从第一位置数据出发，向数据位置次序增加方向移动，选取第一滤波核的第一数量个数据构成待更新数据序列，所述第一数量为更新个数；各更新数据序列的确定方法如下：将行梯度值对应的像素个数转化为二进制数，将二进制数据末尾三位数据转化为十进制数据，根据十进制数据确定角度方向；
在数字矩阵中从各行梯度值的第一滤波核的滤波中心坐标出发，向第一滤波核的角度方向上移动行梯度值个数据到达第一位置，获取从第一位置出发向第一滤波核角度方向上的连续第一数量个数据作为更新数据序列，所述第一数量为更新个数；将更新数据序列中的各维度数据依次替换第一滤波核数据序列的待更新数据序列对应维度上的数据得到更新后第一滤波核数据序列，将更新后第一滤波核数据序列构建得到第二滤波核。
9.优选的，所述根据第一向量得到第二滤波核的扩张率的方法，包括：分别获取各行梯度值的第一滤波核滤波中心坐标位置与数字矩阵第二行、倒数第二行、第二列、倒数第二列的距离，在所有四个距离中选取最小距离值，根据各行梯度值确定各行梯度值的第二滤波核的计算公式为：其中，为第个行梯度值，表示第个行梯度值的第一滤波核得到的最小距离值，表示第个行梯度值的第二滤波核的扩张率值。
10.优选的，所述根据第二滤波核、第二滤波核的扩张率得到各行梯度值的第三滤波核的方法，包括：在第二滤波核每行之间插入扩张率对应数量行的0向量以及在第二滤波核每列之间插入扩张率对应数量列的0向量得到第三滤波核。
11.优选的，所述根据初始加密环和各行梯度值的第一滤波值得到加密后的第一行梯度图像的方法，包括：将第一向量各行梯度值的第一滤波值转化为二进制数，根据二进制数的末尾数字确定各行梯度值的移动方向，将去除末尾数字的二进制数转化为十进制数，将十进制数作为各行梯度值的移动距离；从第一向量的第一维度的行梯度值开始，到第一向量的最后一个维度的行梯度值终止，进行如下操作：在第一行梯度图像中获取像素值取值为各行梯度值的像素点集合，将各维度的行梯度值对应的像素点在初始加密环上移动所述移动距离得到阶段加密环；获取最后维度行梯度值操作完成后得到的最后阶段加密环，将最后阶段加密环恢复成加密后的第一行梯度图像。
12.优选的，所述根据加密后的第一行梯度图像、加密后的第一列梯度图像和初始值得到监控视频图像各通道的密文图像的方法，包括：将初始值作为各通道密文图像的首行首列像素值，初始值加上加密后第一列梯度序列的第一维度上的值得到各通道密文图像第一行第二列的像素值，将各通道密文图像第一行第二列的像素值加上加密后第一列梯度序列的第二维度上的值得到各通道密文图像第一行第三列的像素值，依次类推得到各通道密文图像的第一行的所有像素值；将各通道密文图像的第一行各像素值加上加密后第一行梯度图像第一行对应列的像素值得到各通道密文图像的第二行各像素值，
…
,依次类推将各通道密文图像各行各像素值加上第一行梯度图像对应行对应列的像素值得到各通道密文图像的次行各像素值，进而得到整个密文图像。
13.优选的，所述生成数字矩阵的方法，包括：
利用混沌映射公式得到混沌序列，将混沌序列均匀分割成多个长度相同的短序列，所有的短序列构建的矩阵称为数字矩阵。
14.本发明具有如下有益效果：本发明实施例通过将图像分解成行梯度图像、列梯度序列和初始值，对每个分解得到的行梯度图像和列梯度序列分别进行置乱处理得到置乱后的行梯度图像和列梯度序列，根据置乱后的行梯度图像、列梯度序列和初始值得到密文图像，这种方式得到密文图像即能实现图像像素值的加密，同时还能实现图像像素值的置乱，达到双重加密效果。同时，在对行梯度图像、列梯度序列进行置乱时将梯度值大的像素的置乱效果更好，提高对图像中高梯度的纹理结构这种关键信息的加密效果，进一步提高监控视频图像的加密质量。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
16.图1为本发明一个实施例所提供的一种监控视频加密方法流程图。
具体实施方式
17.为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种监控视频加密方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
18.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
19.下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种监控视频加密方法的具体方案。
20.请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种监控视频加密方法流程图，该方法包括：步骤s001：获取监控视频图像。
21.获取监控视频图像。
22.步骤s002：将各通道监控图像分解得到各通道第一行梯度图像、第一列梯度图像和初始值。
23.获取每帧监控视频图像的r通道图像、g通道图像,b通道图像。
24.基于单个通道图像进行分析，以第r通道图像为例来说明各通道图像的加密方法。同理对其他两通道图像进行加密处理。
25.获取图像的第一行第一列的像素值作为初始值。
26.假设图像的尺寸为。将每行的次行各像素与本行对应列的像素做差得到的每行各像素的行像素差值，每行个行像素差值构成每行行像素差值序列，所有的行
的行像素差值序列构成的图像称为第一行梯度图像。例如第n行第m列的像素值与第行第列的像素做差得到第行第列的行像素差值，同理得到第行各像素的像素差值，第所有像素的像素差值构成第行行像素差值序列，同理得到其余行的行像素差值序列，所有行的行像素差值序列构成的第一行梯度图像。需要说明的行梯度图像序列第行第列的像素值为第行第列的行像素差值。
27.将首行的每列各像素与首行次列的像素做差得到首行每列各像素的列像素差值，首行个列像素差值构成第一列梯度序列。
28.至此完成图像拆解得到各通道图像的第一行梯度图像和第一列梯度序列以及初始值。
29.步骤s003：获取第一向量和数字矩阵，根据第一向量和数字矩阵得到第一向量各行梯度值的第一滤波值。
30.1、利用混沌映射公式得到维混沌序列，将混沌映射序列均匀分割成个长度为短序列，所有的短序列组合成一个的矩阵称为数字矩阵。
31.2、确定第一向量和初始滤波核为了对各通道第一行梯度图像和第一列梯度序列进行置乱处理，需确定图像或序列中的各像素的移动方向及其移动像素个数，本方案通过不同扩张率的滤波核对数字矩阵进行处理得到的滤波值来确定各行梯度值对应像素的移动方向及其移动像素个数，通过该方式能够有效预防数字矩阵被泄露时还能够有效防止第一梯度图和第一列梯度序列被被破解的可能性。同时一般梯度较大区域反映了结构信息，这些信息对于解析图像有着重要作用。因而需对梯度较大像素区域进行更复杂的加密。
32.基于第一行梯度图像的置乱方法进行介绍，同理完成第一列梯度序列的置乱处理对第一行梯度图像的各行梯度值进行统计得到每个行梯度值对应的像素个数，所有行像素值的像素个数构成的向量为第一向量，其中表示在第一行梯度图像第个行梯度值的像素个数，计算第一向量的一阶矩、二阶矩、三阶矩、
…
八阶矩、九阶矩，将这九个阶矩组成3*3的矩阵,所述矩阵为初始滤波核。
33.3、根据第一向量确定第一向量各行梯度值的滤波中心坐标获取第一向量中每个行梯度值以及每个行梯度值对应的像素个数，以第个行梯度值对应像素的置乱位置确定方法为例来说明。将第个行梯度值记为，根据像素值以及行梯度值对应的像素个数确定中第一向量各行梯度值的滤波中心的位置次序，公式为:其中，表示第个行梯度值，表示第个行梯度值的像素个数，表示数字矩阵的行个数，表示第个行梯度值的滤波中心的位置次序；
为了防止滤波核对应数据超出数字矩阵，需避免滤波位置中心像素放置在第一行、第一列、最后一行和最后一列，因而根据第一向量各行梯度值的滤波中心像素在数字矩阵中的位置次序得到第一向量各行梯度值得滤波中心像素在数字矩阵中的位置坐标为：行梯度值得滤波中心像素在数字矩阵中的位置坐标为：其中为取除以的余数，为取除以商的向上取整数。表示由第个行梯度值确定的滤波中心像素位置次序数确定的滤波中心像素位置的列数。表示由第个行梯度值确定的滤波中心像素位置次序数确定的滤波中心像素位置的行数。
34.4、根据第一向量确定第一向量各行梯度值的扩张率：为了防止带扩张率的滤波核对应数据超出数字矩阵，所以需获取滤波位置中心坐标距离数字矩阵第二行、倒数第二行、第二列、倒数第二列之间的距离，，，获取所述四个距离的最小值记为，因而根据第个行梯度值确定滤波核的扩张率值的计算公式：5、根据第一向量完成第一向量各行梯度值的第一滤波核的更新得到各行梯度值第二滤波核将初始矩阵作为第一向量各行梯度值的第一滤波核；为了使第一行梯度值大的像素加密效果更好，因而需保障行梯度值大的像素更难解密。由于各行梯度值第一滤波核的数据具有统计特征，这些数据容易被破解，因而为了增加行梯度像素加密效果，需将行梯度值大的像素置乱所用滤波核的数据保密性，即将行梯度值大的像素的第一滤波核的数据更新个数更多，根据第一向量各行梯度值计算第一向量各行梯度值的第一滤波核的数据更新数量方法为：其中表示第一向量中第个行梯度值的第一滤波核的数据更新数量，表示第个行梯度值，为一种函数，该函数的取值规则为当时，,当时，。
35.本方案通过在数字矩阵中获取更新数据序列来替换掉初始滤波核中原有的待更新数据，具体更新数据确定方法为：将在第一向量中获取各行梯度值的像素个数，将各行梯度值得个数转化为二进制数,获取二进制数末尾三位数据，将末尾三位数据转化为十进制数,十进制数取值应该在之间，以水平方向有方向为0度方向，逆时针为角度增加方法，每个数据对应一个
方向，其中0对应0度方向，1对应45度方向，2对应90度方向，3对应135度方向，4对应180度方向，5对应225度方向，6对应270度方向，7对应315度方向，通过该方式可以根据第一向量各行梯度值的像素个数得到第一向量各行梯度值得角度方向。
36.以第一向量各行梯度值的滤波中心坐标为初始点，获取对应的角度方向上与初始点间隔个数据的对应位置，记为第一位置，从第一位置出发依次在方向上获取连续排列的个数据。这个数据即为更新数据序列。这个数据根据距离初始点的距离从近到远分为第一数据，第二数据，
…
,第个数据。需要说明的是获取数据的位置超出数字矩阵时，则不在该方向上获取数据，而获取与滤波中心坐标在向逆方向间隔个数据的对应位置，记为第二位置，从第二位置出发获取在连续的个数据，这个数据为更新数据序列。
37.利用更新数据序列对第一滤波核的数据进行替换，替换方法为：将滤波核的中心位置为第一位置，在第一位置的右侧位置为第二位置，右上方位置为第三位置，正上方位置为第四位置，左上方位置为第五位置，正左侧位置为第六位置，左下方位置为第七位置，正下方位置为敌八位置，右下方位置为第九位置。
38.分别利用上述更新数据序列分别更新对应位置的数据，所述更新数据序列更新对应位置数据的方法为：将第个数据代替掉第个位置的数据得到的第一向量各行梯度值的第二滤波核。
39.6、根据各行梯度值得第二滤波核和扩张率得到第三滤波核并得到滤波值将第二滤波核每行每列之间填充行、列0元素得到扩张率为的第一向量各行梯度值得第三滤波核。
40.将第三滤波核的中心像素位置设置在上述确定的滤波中心坐标处，利用第三滤波核对数字矩阵覆盖区域的数据进行滤波得到各行梯度值的第一滤波值。
41.步骤s004：利用各行梯度值的滤波值对第一行梯度图像加密处理得到密文图像。
42.将各行梯度值的第一滤波值转换为二进制数，获取第一滤波值二进制数的末位数字，末位数据确定移动方向，其中1表示顺时针方向，0表示逆时针方向。将各行梯度值的第一滤波值去除末尾数字的二进制数转化为十进制数，所述十进制数作为移动像素的个数。所述移动方向和移动像素个数对应的主体为行梯度图像中像素值为行梯度值的像素集合中的各像素。同理根据第一向量中每个维度的行梯度数据得到行梯度数据对应的各像素的移动方向和移动距离。
43.将行梯度图每行像素值首尾相接构成初始加密环。以第一向量的第一维度数据移动方法为例来说明。第一向量第一维数据确定的移动方向为、移动距离为。获取取第一向量第一维数据的行梯度值的所有像素，每个像素均以初始加密环为基础，从本像素位置出发向数据确定的方向移动个像素距离得到加密环。
44.从第一向量的第一维度数据出发，向维度增加方向，基于上一个维度得到加密环的基础上，将每个维度上的行梯度值对应的所有像素向对应移动方向上移动对应数量的位置。直至第一向量的最后一个维度的行梯度值对应的像素移动完成，获取最后得到的加密
环，表示第一向量的维度值。
45.将加密环恢复成加密后行梯度图像。同理完成列梯度图像的置乱处理得到加密后列梯度图像。
46.根据初始值和的行梯度图像、列梯度序列得到密文图像的方法为：根据初始值确定首行首列的值，初始值加上加密后的列梯度图像的第一维度上的值得到第一行第二列的加密后图像的像素值，将第一行第二列的加密后的像素值加上加密列梯度序列第二维度上的值得到第一行第三列加密后图像的像素值，依次类推利用新得到的第一行各列加密后像素值加上加密后列梯度序列对应维度的数值得到第一行次列加密后像素值。
47.利用第一行各列的加密后像素值加上第一行对应列的行梯度图像的像素值得到第二行各列加密后像素值，
…
,依次类推将每行各列新得到的加密后像素值加上同行对应列行梯度图像的像素值得到次行个列加密后像素值，所有行所有列的加密后像素值构成的图像为密文图像。
48.步骤s005：将密文图像进行解密处理得到原监控图像。
49.按照步骤s002中介绍的对拆分成第一行梯度图像和第一列梯度序列的方法将密文图像拆分成第二行梯度图像和第二列梯度序列和初始值。
50.按照步骤s002-s004中所述方法进行以下处理：获取第二行梯度图像的第二向量，根据第二向量得到初始滤波核；根据第一向量各行梯度值以及各行梯度值对应的像素个数确定各行梯度值对应的滤波中心坐标，根据第一向量各梯度值确定各行梯度值的扩张率值，将初始滤波核作为各行像素值的第一滤波核，根据第二向量确定各行梯度值的第一滤波核的更新数据个数，根据各行梯度值的第一滤波核的更新像素个数对初始矩阵进行更新得到各行梯度值的第二滤波核，结合各行梯度值的第二滤波核和扩张率得到各行梯度值的第三滤波核。将各行梯度值的第三滤波核放置在各行梯度值对应的滤波中心坐标位置处，利用各行梯度值的第三滤波核对所覆盖的数字矩阵中的数据进行滤波处理得到各行梯度值的第二滤波值。
51.获取第二向量中各行梯度值在第二行梯度图像中的所有像素点，根据各行梯度值的第二滤波值确定各行梯度值对应像素点的移动方向和移动距离，具体如下：将各行梯度值的第二滤波值转换为二进制数，获取第二滤波值二进制数的末位数字，末位数据确定移动方向，其中1表示逆时针方向，0表示顺时针方向。将第二滤波值二进制数剪除末位数字得到滤波值缺位二进制数，将滤波值缺位二进制数转化为十进制数得到滤波值缺位十进制数，所述滤波值缺位十进制数确定移动像素的个数。所述移动方向和移动像素个数对应的主体为行梯度值为的像素集合中的各像素。同理根据第二向量中每个维度的行梯度数据得到行梯度数据对应的各像素的移动方向和移动距离。
52.将第二行梯度图每行像素值首尾相接构成初始解密环。以第二向量的最后维度的行梯度值对应像素的移动方法为例来说明。第二向量最后维度行梯度值确定的移动方向为、移动距离为，表示第二向量的维度值。获取第二向量最后维数据的行梯度值
的所有像素，每个像素均以初始解密环为基础，从本像素位置出发向数据确定的方向移动个像素距离得到解密环。
53.从第二向量的最后一维度行梯度数据出发，向维度降低方向移动，基于上一个维度得到加密环的基础上，将每个维度上的行梯度值对应的所有像素向对应移动方向上移动对应数量的位置。直至第二向量的第一个维度的行梯度值对应的像素移动完成，获取最后得到的解密环。
54.将解密环恢复成图像，所述图像为加密后行梯度图像。
55.同理完成列梯度序列的解密处理得到解密后列梯度序列；按照步骤s002-s004所述方法，根据解密后的行梯度图像、列梯度序列和初始值得到监控视频图像。
56.综上所述，本发明实施例通过将图像分解成行梯度图像、列梯度序列和初始值，对每个分解得到的行梯度图像和列梯度序列分别进行置乱处理得到置乱后的行梯度图像和列梯度序列，根据置乱后的行梯度图像、列梯度序列和初始值得到密文图像，这种方式得到密文图像即能实现图像像素值的加密，同时还能实现图像像素值的置乱，达到双重加密效果。同时，在对行梯度图像、列梯度序列进行置乱时将梯度值大的像素的置乱效果更好，提高对图像中高梯度的纹理结构这种关键信息的加密效果，进一步提高监控视频图像的加密质量。
57.需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
58.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
59.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。