基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法

1.本发明涉及图像加密技术领域，具体而言，尤其涉及基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法。


背景技术：

2.人脸部分相较于其他区域更具有私密性，当前加密算法研究的多是包含单人脸的单图像加密，在多人脸图像加密方向研究较为薄弱。
3.现有技术中图像加密方法运用循环移位技术，大多数是在平面上进行像素移位或仅比特移位，而索引技术绝大部分是在二维平面内使用。
4.有鉴于此，提出基于一种基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法。


技术实现要素：

5.根据上述提出多人脸图像加密存在缺陷的技术问题，而提供一种基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法。本发明主要利用非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)设计了一个保护多人脸图像的加密方案，该方案能够同时处理不同尺寸的灰度或彩色的人脸图像，这种同时的跨平面加密是密文图像具有一定的耦合性，该方案包括：人脸检测、人脸信息提取、比特级循环移位、隐私信息与非隐私信息整合、像素级循环移位和三维双索引扩散，从而每次加密可以加密多张尺寸不同的人脸图像，且加密后的私密程度高。
6.本发明采用的技术手段如下：
7.本发明提供了一种基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法，包括：
8.利用人脸检测技术提取原始图像的人脸信息和非人脸信息，采用所述非人脸信息填补所述人脸信息然后排序得到隐私信息；
9.利用哈希函数对所述原始图像和所述隐私信息进行处理得到密钥；
10.根据所述密钥得到非相邻耦合映射格子的参数和初始值，根据所述参数和所述初始值对所述非相邻耦合映射格子进行迭代，得到第1条混沌序列至第15条混沌序列；
11.根据所述第1条混沌序列至第4条混沌序列对所述隐私信息进行比特交错级循环移位得到加密后的所述隐私信息；
12.将加密后的所述隐私信息与所述非人脸信息整合，采用数字0填充空缺得到三维矩阵，根据第5条混沌序列至第8条混沌序列，对所述三维矩阵进行像素级交错循环移位得到最终矩阵；
13.根据第13条混沌序列至所述第15条混沌序列与所述人脸检测技术得到人脸位置信息，根据所述人脸位置信息得到一维混沌映射系统的迭代初始值和迭代次数，根据所述迭代初始值和所述迭代次数对所述一维混沌映射系统进行迭代，得到第1条新混沌序列至第4条新混沌序列；
14.根据第9条混沌序列至第12条混沌序列与所述第1条新混沌序列至所述第4条新混沌序列对所述最终矩阵进行三维扩散得到三维信息；
15.将所述三维信息按层转化为密文图像。
16.进一步地，所述根据所述第1条混沌序列至第4条混沌序列对所述隐私信息进行比特交错级循环移位得到加密后的所述隐私信息，包括：
17.将所述第1条混沌序列至第4条混沌序列划分为第一序列组，对所述第1条混沌序列排序得到第1行索引序列，对第2条混沌序列排序得到第2行索引序列，根据第3条混沌序列和所述第4条混沌序列得到第3行值序列和第4行值序列；
18.根据所述第1行索引序列、所述第2行索引序列、所述第3行值序列和所述第4行值序列对所述隐私信息进行比特级循环移位得到加密后的所述隐私信息。
19.进一步地，所述根据第3条混沌序列和所述第4条混沌序列得到第3行值序列和第4行值序列，按照以下公式进行计算：
[0020][0021]
其中，bp为所述隐私信息的层数，by1为所述第3行值序列，by2为所述第4行值序列，floor为向下取整函数，mod为取模函数，ai为所述第一序列组。
[0022]
进一步地，所述根据第5条混沌序列至第8条混沌序列，对所述三维矩阵进行像素级交错循环移位得到最终矩阵，包括：
[0023]
将所述第5条混沌序列至所述第8条混沌序列划分为第二序列组，对所述第5条混沌序列排序得到第5行索引序列，对第6条混沌序列排序得到第6行索引序列，根据第7条混沌序列和第8条混沌序列得到第7行值序列和第8行值序列；
[0024]
根据所述第5行索引序列、所述第6行索引序列、所述第7行值序列和所述第8行值序列对所述三维矩阵进行像素级交错循环移位得到所述最终矩阵。
[0025]
进一步地，所述根据第7条混沌序列和第8条混沌序列得到第7行值序列和第8行值序列，按照以下公式进行计算：
[0026][0027]
其中，iia为所述三维矩阵，ay1为所述第7行值序列，ay2为所述第8行值序列，bi为所述第二序列组，ap为所述三维矩阵的层数，sizeof为计算数据尺寸的函数，floor为向下取整函数，mod为取模函数。
[0028]
进一步地，所述根据第13条混沌序列至所述第15条混沌序列与所述人脸检测技术得到人脸位置信息，根据所述人脸位置信息得到一维混沌映射系统的迭代初始值和迭代次数，按照以下公式进行计算：
[0029][0030]
其中，β1、β2、β3、β4构成所述迭代初始值，cct为所述迭代次数，l1为迭代次数，sum为求和函数，c1为所述第13条混沌序列，c2为第14条混沌序列，c3为所述第15条混沌序列，x和y表示每张人脸的长和宽，m和n分别表示每张初始图像的长和宽。
[0031]
进一步地，所述根据所述迭代初始值和所述迭代次数对所述一维混沌映射系统进行迭代，得到第1条新混沌序列至第4条新混沌序列，包括：
[0032]
将所述迭代初始值和所述迭代次数对所述一维混沌映射系统进行迭代，并放弃前19次迭代结果，得到所述第1条新混沌序列至所述第4条新混沌序列。
[0033]
进一步地，所述根据第9条混沌序列至第12条混沌序列与所述第1条新混沌序列至所述第4条新混沌序列对所述最终矩阵进行三维扩散得到三维信息，包括：
[0034]
根据第3条新混沌序列和所述第4条新混沌序列得到第3值序列和第4值序列，按照以下公式进行计算：
[0035][0036]
其中，f1为所述第3条新混沌序列，f2为所述第4条新混沌序列，f3为所述第3值序列，f4为所述第4值序列，sum为求和函数，h和w为人脸尺寸信息。
[0037]
进一步地，所述根据第9条混沌序列至第12条混沌序列与所述第1条新混沌序列至所述第4条新混沌序列对所述最终矩阵进行三维扩散得到三维信息，按照以下公式进行计算：
[0038][0039]
其中，cc为所述三维信息的密文矩阵，ia为所述最终矩阵，cx、cy、cz分别为所述密文矩阵的三个方向的位置索引序列，ax、ay、az为所述最终矩阵的三个方向的位置索引序列，tmp为每次迭代密文矩阵上一次的迭代值。
[0040]
较现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0041]
1、本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法提出一种新的非相邻耦合映射格子，它相比于其他的时空混沌模型具有更宽广的参数，并且每个格子都可以
达到及其理想的混沌状态。
[0042]
2、本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法提出了一种人脸检测与混沌相结合的加密方案，使得对于每次加密可以加密多张尺寸不同的人脸图像，每张人脸图像可以包含个人脸。
[0043]
3、本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法提出一种比特级置乱和像素级置乱相结合的图像混淆方法，将比特级置乱用与人脸信息增强其加密后的私密程度。
[0044]
4、本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法提出三维循环移位置乱，实现了多个图像之间的像素级循环移位。
[0045]
5、本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法提出三维双索引扩散，利用了混沌序列将扩散前后的位置关系联系起来，在相同的时间复杂度的情况下，提高了加密的效果。
附图说明
[0046]
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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0047]
图1为本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法的一种流程图。
[0048]
图2为密钥生成的一种示意图。
[0049]
图3为循环移位技术的一种示意图。
[0050]
图4为循环移位技术的另一种示意图。
具体实施方式
[0051]
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
[0052]
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0053]
结合图1、图2和图3，图1为本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法的一种流程图，图2为密钥生成的一种示意图，图3为循环移位技术的一种示意图，图4为循环移位技术的另一种示意图，来说明本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像
加密方法的一种具体的实施例，包括：
[0054]
利用人脸检测技术提取原始图像p1，p2，p3，
…
，pn的人脸信息和非人脸信息，采用非人脸信息填补人脸信息然后排列得到隐私信息irb；
[0055]
利用哈希函数对原始图像和隐私信息irb进行处理得到密钥k；
[0056]
具体的，参照图2，密钥k由哈希函数sha-384生成的第一密钥k1和人脸检测算法获得的第二密钥k2相关信息组成，第一密钥k1为384位的固定长度序列，第二密钥k2为非固定长度序列，第二密钥k2由四部分组成，avg_1和avg_2分别表示所有图像像素的平均值和人脸像素的平均值；(mi，ni)表示每个图像的大小；(xj，yj，wj，lj)表示每张图像中所有人脸的信息位置，以及每张人脸的大小。第一密钥k1和第二密钥k2用于生成非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)和一维混沌映射系统(1d-isal)参数以及非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)的初始迭代值。
[0057]
根据密钥k得到非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)的参数(e，d，μ，γ)和初始值a，根据参数(e，d，μ，γ)和初始值a对非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)进行迭代，得到第1条混沌序列至第15条混沌序列；
[0058]
其中，根据密钥k得到非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)的参数(e，d，μ，γ)和初始值a，按照以下方式进行计算：
[0059][0060]
其中，根据参数(e，d，μ，γ)和初始值a对非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)进行迭代，得到第1条混沌序列至第15条混沌序列，包括：
[0061]
其中，将初始值a和参数(e，d，μ，γ)带入非相邻耦合映射格子(ncmlwdp)迭代l1次，l1＝max{m，n} 48，前48次迭代是为了消除初值的影响，使混沌系统趋于稳定。
[0062]
根据第1条混沌序列ai1至第4条混沌序列ai4对隐私信息irb进行比特交错级循环移位得到加密后的隐私信息ib，包括：
[0063]
将第1条混沌序列ai1至第4条混沌序列ai4划分为第一序列组对第1条混沌序列ai1排序得到第1行索引序列b
x
，对第2条混沌序列ai2排序得到第2行索引序列by，根据第3条混沌序列ai3和第4条混沌序列ai4得到第3行值序列b
y1
和第4行值序列b
y2
；
[0064]
根据第1行索引序列b
x
、第2行索引序列by、第3行值序列b
y1
和第4行值序列b
y2
对隐私信息irb进行比特级循环移位得到加密后的隐私信息ib。
[0065]
其中，根据第3条混沌序列ai3和第4条混沌序列ai4得到第3行值序列b
y1
和第4行值序列b
y2
，按照以下公式进行计算：
[0066][0067]
其中，bp为隐私信息的层数，by1为第3行值序列，by2为第4行值序列，floor为向下取整函数，mod为取模函数，ai为第一序列组。
[0068]
具体的，根据第1行索引序列b
x
、第2行索引序列by、第3行值序列b
y1
和第4行值序列b
y2
对隐私信息irb进行比特级循环移位得到加密后的隐私信息ib，按照以下方式进行计算：
[0069][0070]
将加密后的隐私信息ib与非人脸信息整合，采用数字0填充空缺得到三维矩阵iia，根据第5条混沌序列bi1至第8条混沌序列bi4，对三维矩阵iia进行像素级交错循环移位得到最终矩阵ia，包括：
[0071]
将第5条混沌序列bi1至第8条混沌序列bi4划分为第二序列组对第5条混沌序列bi1排序得到第5行索引序列ia
x
，对第6条混沌序列bi2排序得到第6行索引序列iay，根据第7条混沌序列bi3和第8条混沌序列bi4得到第7行值序列a
y1
和第8行值序列a
y2
；
[0072]
根据第5行索引序列ia
x
、第6行索引序列iay、第7行值序列a
y1
和第8行值序列a
y2
对三维矩阵iia进行像素级交错循环移位得到最终矩阵ia。
[0073]
其中，根据第7条混沌序列bi3和第8条混沌序列bi4得到第7行值序列a
y1
和第8行值序列a
y2
，按照以下公式进行计算：
[0074][0075]
其中，iia为三维矩阵，ay1为第7行值序列，ay2为第8行值序列，bi为第二序列组，ap为三维矩阵的层数，sizeof为计算数据尺寸的函数，floor为向下取整函数，mod为取模函数。具体的，根据第5行索引序列ia
x
、第6行索引序列iay、第7行值序列a
y1
和第8行值序列a
y2
对三维矩阵iia进行像素级交错循环移位得到最终矩阵ia的算法参照algorithm2。
[0076]
根据第13条混沌序列c1至第15条混沌序列c3与人脸检测技术得到人脸位置信息，根据人脸位置信息得到一维混沌映射系统(1d-isal)的迭代初始值(β1、β2、β3、β4)和迭代次数cct，根据迭代初始值(β1、β2、β3、β4)和迭代次数cct对一维混沌映射系统(1d-isal)进行迭代，得到第1条新混沌序列e1至第4条新混沌序列f2；
[0077]
其中，根据第13条混沌序列c1至第15条混沌序列c3与人脸检测技术得到人脸位置信息，根据人脸位置信息得到一维混沌映射系统(1d-isal)的迭代初始值(β1、β2、β3、β4)和迭代次数cct，按照以下公式进行计算：
[0078][0079]
其中，β1、β2、β3、β4构成迭代初始值，cct为迭代次数，l1为迭代次数，sum为求和函数，c1为第13条混沌序列，c2为第14条混沌序列，c3为第15条混沌序列，x和y表示每张人脸的长和宽，m和n分别表示每张初始图像的长和宽。
[0080]
其中，根据迭代初始值(β1、β2、β3、β4)和迭代次数cct对一维混沌映射系统(1d-isal)进行迭代，得到第1条新混沌序列e1至第4条新混沌序列f2，包括：
[0081]
将迭代初始值(β1、β2、β3、β4)和迭代次数cct对一维混沌映射系统(1d-isal)进行迭代，并放弃前19次迭代结果，得到第1条新混沌序列e1、第2条新混沌序列e2、第3条新混沌序列f1、第4条新混沌序列f2。
[0082]
根据第9条混沌序列至第12条混沌序列与第1条新混沌序列e1至第4条新混沌序列f2对最终矩阵ia进行三维扩散得到三维信息，包括：
[0083]
根据第1条新混沌序列e1和第2条新混沌序列e2对应得到第1值序列az和第2值序列cz，具体的，对e1和e2每隔ap个位置进行索引排序，得到两个索引序列az和cz。
[0084]
根据第3条新混沌序列f1和第4条新混沌序列f2得到第3值序列f3和第4值序列f4，按照以下公式进行计算：
[0085][0086]
其中，f1为第3条新混沌序列，f2为第4条新混沌序列，f3为第3值序列，f4为第4值序列，sum为求和函数，h和w为人脸尺寸信息。
[0087]
根据第9条混沌序列至第12条混沌序列与第1条新混沌序列e1至第4条新混沌序列f2对最终矩阵ia进行三维扩散得到三维信息，按照以下公式进行计算：
[0088][0089]
其中，cc为三维信息的密文矩阵，ia为最终矩阵，cx、cy、cz分别为密文矩阵的三个方向的位置索引序列，ax、ay、az为最终矩阵的三个方向的位置索引序列，tmp为每次迭代密文矩阵上一次的迭代值。
[0090]
将三维信息cc按层转化为密文图像。
[0091]
本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法加密的人脸图像是属于一种类似噪声的图像，若不经过解密接收方完全无法辨别图像的内容，这对图像起到了保护作用。当接收方使用正确的密钥和对应的算法进行解密时，密文图像会被解密出与原图像毫无差别的图像。密钥空间和敏感性的测试证明密钥是完全符合加密要求的。对密文图像的直方图、相关性、npcr和uaci等多项指标进行测试，发现本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法的加密效果是及其优秀的。此外还进行了鲁棒性、已知明文攻击和选择明文攻击等测试，通过解密效果发现本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法的密文图像在这些攻击下依然保持不错的解密视觉效果。总的来说，本发明提供的基于非相邻耦合映射的多人脸图像加密方法在人脸图像上具有非常优秀的加密效果。
[0092]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0093]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0094]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。