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专利号: 2025112664321
申请人: 广州大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-10-22
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种视觉意义图像加解密方法,其特征在于,包括下述步骤:步骤一、图像提供方的图像加密:

使用深度压缩自动编码器对三通道彩色秘密图像进行压缩并向量化得到图像的一维向量;

通过随机噪声生成器生成伪随机噪声向量;

将图像的一维向量和伪随机噪声向量进行拼接得到含密向量;

通过Logistic混沌映射对含密向量进行加密和置乱,得到加密向量和密钥;

将加密向量输入Glow模型中生成含视觉意义的加密图像;

步骤二、图像使用方的图像解密:

将含视觉意义的加密图像输入Glow模型中执行逆映射获取加密向量;

获取图像提供方公布的密钥,结合Logistic混沌映射对加密向量进行逆置乱,解密得到含密向量;

将含密向量输入深度压缩自动编码器中解码重建得到秘密图像。

2.根据权利要求1所述的一种视觉意义图像加解密方法,其特征在于,所述深度压缩自动编码器在传统自动编码器基础上引入中间层及残差连接进行改进获得,包括编码器、中间层及解码器;所述中间层通过一卷积层分别与编码器和解码器相连;所述卷积层用于调整通道数;

所述编码器包含多个下采样模块;每一下采样模块采用平均池化层作为第一主分支和残差连接作为第一残差分支进行构建;所述第一残差分支通过空间‑通道转换辅助主分支学习残差;

所述解码器包含多个上采样模块;每一上采样模块采用插值上采样层作为第二主分支和残差连接作为第二残差分支进行构建;所述第二残差分支反向映射残差信息,辅助主分支重建细节;

所述中间层通过多组卷积‑归一化‑激活操作串行堆叠作为主分支,使用残差连接作为第三残差分支;所述第三残差分支用于增强特征。

3.根据权利要求1所述的一种视觉意义图像加解密方法,其特征在于,所述生成伪随机噪声向量,具体为:创建随机噪声生成器;所述随机噪声生成器生成的噪声数据符合正态分布;

读取当前系统的时间戳,并将其作为随机噪声生成器的种子;

将种子作为随机噪声生成器的参数,生成为伪随机噪声向量。

4.根据权利要求1所述的一种视觉意义图像加解密方法,其特征在于,所述伪随机噪声向量的长度为Glow模型的输入长度减去图像的一维向量的长度。

5.根据权利要求1所述的一种视觉意义图像加解密方法,其特征在于,所述通过Logistic混沌映射对含密向量进行加密和置乱,具体为:将含密向量分割为三个相等长度的子向量;

把每一子向量分别转换为一个方阵;

使用Logistic混沌映射生成每一子向量的密钥参数x0和μ,并基于每一子向量的密钥参数x0和μ生成对应的混沌序列;

分别去除每一混沌序列中前m个元素得到每一子向量对应的新混沌序列;

分别对每一子向量的新混沌序列中的每一元素进行由小到大的排序,得到每一子向量排序后的原始索引位置序列;

根据每一子向量的原始索引位置序列对对应方阵的行与列分别进行置乱,得到每一子向量置乱后的方阵;

把每一子向量置乱后的方阵展开为一维展开向量,并按照顺序进行拼接得到加密向量。

6.根据权利要求4所述的一种视觉意义图像加解密方法,其特征在于,所述对对应方阵的行与列分别进行置乱是指将原始索引位置序列中的索引编号在方阵中对应的行与列移位至索引编号在原始索引位置序列中对应的行与列。

7.根据权利要求1所述的一种视觉意义图像加解密方法,其特征在于,所述Glow模型使用CelebA‑HQ数据集进行训练,通过最大似然估计可逆地生成含视觉意义的加密图像。

8.根据权利要求1所述的视觉意义图像加解密方法,其特征在于,所述恢复得到秘密图像,具体为:将含密向量进行分段,提取含密向量中的一维向量;

将一维向量重新调整为潜在空间向量,通过深度压缩自动编码器进行解码重建得到秘密图像。

9.一种视觉意义图像加解密系统,其特征在于,应用于权利要求1‑8中任一项所述的一种视觉意义图像加解密方法,包括加密模块和解密模块;所述加密模块包括压缩编码模块、噪声生成模块、向量拼接模块、加密置乱模块以及图像生成模块;所述解密模块包括图像逆映射模块、解密逆置乱模块及图像恢复模块;

所述压缩编码模块用于使用深度压缩自动编码器对三通道彩色秘密图像进行压缩并向量化得到图像的一维向量;

所述噪声生成模块用于通过随机噪声生成器生成伪随机噪声向量;

所述向量拼接模块用于将图像的一维向量和伪随机噪声向量进行拼接得到含密向量;

所述加密置乱模块用于通过Logistic混沌映射对含密向量进行加密和置乱,得到加密向量和密钥;

所述图像生成模块用于将加密向量输入Glow模型中生成含视觉意义的加密图像;

所述图像逆映射模块用于将含视觉意义的加密图像输入Glow模型中进行逆映射获取加密向量;

所述解密逆置乱模块用于获取图像提供方公布的密钥,结合Logistic混沌映射对加密向量进行逆置乱,解密得到含密向量;

所述图像恢复模块用于将含密向量输入深度压缩自动编码器中解码重建得到秘密图像。

10.一种计算机可读存储介质,存储有程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时,实现权利要求1‑8任一项所述的一种视觉意义图像加解密方法。