计算机应用

作者：沈子懿, 王卫亚, 蒋东华, 荣宪伟

单位：1. 长安大学 信息工程学院, 西安 710064;2. 哈尔滨师范大学 物理与电子工程学院, 哈尔滨 150025

关键词：可视化图像加密,Hopfield混沌神经网络,压缩感知,Hilbert置乱,安全性分析

基金：黑龙江省自然科学基金面上项目（F201802）。

目前大多数的图像加密算法直接将明文图像加密成无视觉意义的密文图像，而这类密文图像在传输过程中容易被黑客发现从而受到各种攻击。针对上述问题，结合Hopfield混沌神经网络与压缩感知技术提出了一种具有视觉意义的图像加密算法。首先，利用二维离散小波变换对明文图像进行稀疏化；其次，通过压缩感知对经过阈值处理的稀疏矩阵进行加密和测量；然后，在量化的中间密文图像中加入随机数并进行Hilbert置乱和扩散操作；最后，将生成的类噪声密文图像通过最低有效位（LSB）替换来嵌入到载体图像中的Alpha通道以生成具有视觉意义的隐写图像。与现有的可视化图像加密算法相比，所提算法展现出非常好的视觉安全性、解密质量以及鲁棒性，表明其具有广泛的应用场景。

来源：2021年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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