[发明专利]一种医用CT影像秘密分享的方法有效
申请号: | 201811353873.5 | 申请日: | 2018-11-14 |
公开(公告)号: | CN109558701B | 公开(公告)日: | 2022-11-22 |
发明(设计)人: | 刘明哲;赵飞翔;刘艳华;刘祥和;蒋鑫 | 申请(专利权)人: | 成都理工大学 |
主分类号: | G06F21/10 | 分类号: | G06F21/10;G06T1/00;G16H30/20 |
代理公司: | 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 | 代理人: | 钟显毅 |
地址: | 610059 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 医用 ct 影像 秘密 分享 方法 | ||
1.一种医用CT影像秘密分享的方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)在加密阶段,首先通过稀疏奇异值分解得到清晰度与接收方权限等级相对应的CT影像子图和一个小数矩阵;然后通过该小数矩阵获取二维Logistic映射的密钥并使用该映射产生两个混沌序列,对CT影像子图的像素位置进行置乱操作并得到雪花图,然后通过多项式将雪花图分割成五个函数值矩阵,最后将五个函数值矩阵中的元素嵌入到用户选定的五幅伪装图的低二位中,得到对应的五幅阴影图;
2)在解密阶段,用户通过收集五幅不同的阴影图并提取这些阴影图的低二位,重组五个函数值矩阵,然后通过查表法来获取雪花图,最后通过密钥得到置乱所用的两个混沌序列,用这两个混沌序列将雪花图中被置乱的像素位置还原,得到秘密CT子图;
CT影像子图的获取方法包括以下步骤:
S11、将CT影像输入到加密模块中进行稀疏奇异值分解,得到CT影像矩阵A的外积展开式;
S12、将外积展开式的前k个子式构成矩阵Ak,k的取值根据接收方权限等级确定;
S13、将矩阵Ak中每个元素进行向下取整操作,得到CT影像子图A‘k;
小数矩阵的计算公式为:
Bk=Ak-A‘k;
两个混沌序列的获取方法包括以下步骤:
S21、将小数矩阵Bk分成等大的四块,分别记为B1k、B2k、B3k、B4k;
S22、分别求取B1k、B2k、B3k、B4k的均值,分别记为μ1、μ2、γ1、γ2;
S23、记小数矩阵Bk的大小为p×q,取Bk(1,1)记为x0,取Bk(p,q)记为y0;
S24、根据密钥μ1、μ2、γ1、γ2、x0、y0,利用二维成对Logistic映射公式
产生两个混沌序列,分别记为xm和yn;
雪花图的获取方法包括:
根据公式
(m,n)=A‘300(xm,yn),(m=1,2,…,340,n=1,2,…,338)
完成对CT影像子图A‘k的像素位置置乱,得到置乱之后的雪花图;
五幅阴影图的获取方法包括:
将雪花图的每一个像素值由十进制转化为二进制序列,其中,每一个像素值对应一个多项式
该多项式的系数分别为a0=s8s7、a1=s6s5、a2=s4s3、a3=s2s1,一个十进制表示的像素值被拆分成二进制表示si,1≤i≤8,si表示二进制像素值从低到高的第i位,其值为0或1,
所有的多项式构成一个p×q的多项式矩阵,然后分别带入设定值x1=1、x2=2、x3=3、x4=4、x5=5到该多项式矩阵,得到五个函数值矩阵Fi(i=1,2,3,4,5),
随机选取5幅无价值的灰度图像C1、C2、C3、C4、C5作为伪装图像,与五个函数值矩阵Fi(i=1,2,3,4,5)进行最低2位的替换,得到对应的五幅阴影图S1、S2、S3、S4和S5;
解密阶段具体包括以下步骤:
S31、根据图像的尺寸确认阴影图S1,并将其中元素转化为二进制序列,然后提取出所有元素的最低两位构成矩阵F1的对应位置的元素;
S32、将剩余的四幅阴影图像分别命名为Sa、Sb、Sc、Sd,a,b,c,d∈{2,3,4,5},并将这四幅阴影图像的所有元素转化为二进制序列,然后按照公式
生成Fa、Fb、Fc、Fd,a,b,c,d∈{2,3,4,5};
S33、从F1(1,1)、Fi(1,1),i=a,b,c,d开始,到F1(p,q)、Fi(p,q),i=a,b,c,d,通过查表法依次找到F(m,n)对应的四个系数的值,并重组为置乱后的雪花图中对应位置的像素,最终得到置乱后的雪花图;
S34、将密钥μ1、μ2、γ1、γ2、x0、y0带入二维成对Logistic映射公式
得到两个置乱的混沌序列,通过该两个混沌序列将步骤S33中得到的雪花图中的像素转移到正确位置,得到秘密CT子图。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都理工大学,未经成都理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811353873.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。