[发明专利]支持相似性检索的压缩图像加密方法

说明书

本发明公开了一种支持相似性检索的压缩图像加密方法，包括：1)构建并训练融合了通道空间注意力模块和DWT模块的图像压缩网络；2)采用基于方差的前项选择方法将量化特征划分为检索子集和剩余子集；3)利用基于DNA的确定性加密方法对检索子集加密，利用基于混沌与DNA的非确定性加密方法对剩余子集加密；4)训练构建相似性检索全连接网络，相似性检索全连接网络由特征提取网络和全连接网络组成。本发明的隐私保护的图像相似性检索计算直接在压缩域的密文上进行，彻底消除解压缩和解密所带来的计算和存储开销，对图像压缩、图像加密和相似性检索三者间的关系进行权衡，能同时保证图像特征较强的压缩性能、较好的安全性和较高的相似性检索精度。

技术领域

本发明涉及多媒体处理的技术领域，尤其是指一种支持相似性检索的压缩图像加密方法。

背景技术

随着云计算的发展，将压缩后的图像外包给云服务器以解决图像容量爆炸的问题已成为一种趋势。但图像中包含了用户的隐私信息，直接将图像上传到云端服务器会增加隐私泄露的风险。为了保护隐私，通常的方法是在上传前对图像进行加密。图像加密就是通过置乱、混淆等操作对图像像素进行干扰，从而隐藏图像的内容。但这些操作阻碍了图像的可用性(例如相似性检索)。此外，加密操作破坏了图像像素之间的相关性，增加了图像熵，从而降低了图像压缩性能。因此，迫切需要研究一种支持相似性检索的压缩图像加密方案，可有效提高图像数据的存储效率，又能保护图像的隐私信息和可用性。

支持相似性检索的图像加密算法能较好的解决图像加密与图像相似性检索之间的冲突。这些方法部分保留了图像加密前的直方图等统计信息，保证了算法的检索精度，但是并未考虑图像的压缩性能。级联压缩加密方法可解决图像压缩和加密之间的矛盾。这些方法将加密操作嵌入到图像压缩的流程中，例如量化、熵编码等，但这些方法不支持加密图像的相似性检索操作。图像压缩域检索方法可使图像检索在设计上更加灵活，计算上更加简单。这些方法将图像从空间域变换到频域，如离散余弦变换、离散小波变换等，并直接在频域上进行相似性检索操作，节省了一些计算时间和存储空间。由于这些方法不考虑图像的安全性，可能会导致图像中的隐私信息被泄露。现有方法只考虑图像压缩、加密和相似检索中的一个或两个方面，不能对三者进行权衡。但在实际应用中，我们既要满足图像压缩性能的，又要确保图像的安全性以及压缩域密文上的相似性检索精度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种支持相似性检索的压缩图像加密方法，该方法对压缩域上的压缩特征进行分集，对不同集的压缩特征执行不同的加密策略，隐私保护的图像相似性检索计算直接在压缩域的密文上进行，彻底消除解压缩和解密所带来的计算和存储开销，以及其过程中产生的隐私泄露问题，对图像压缩、图像加密和相似性检索三者间的关系进行权衡，能同时保证图像特征较强的压缩性能、较好的安全性和较高的相似性检索精度。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：支持相似性检索的压缩图像加密方法，包括以下步骤：

1)构建并训练改进的图像压缩网络，其中在经典图像压缩网络的编码网络后端增加通道空间注意力模块和离散小波变换模块即DWT模块，在经典图像压缩网络的解码网络前端增加逆离散小波变换模块即IDWT模块，确保图像压缩后的压缩特征具有相似性检索的能力；

2)基于训练好的图像压缩模型，得到图像x的量化特征采用基于方差的前项选择方法将图像x的量化特征划分为两个特征集合，分别为检索子集和剩余子集

3)利用基于DNA的确定性加密方法对加密，加密后得到加密特征e₁保证相似性检索精度，利用基于混沌与DNA的非确定性加密方法对加密，加密后得到加密特征e₂保证图像安全性；