[发明专利]一种图像单盲保密匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据流非稳性度量及图像匹配技术，特别涉及图像单盲保密匹配技术。该技术在身份认证，信息安全等领域中有着广泛的应用前景。

背景技术

图像匹配是图像处理领域中重要的研究分支，近年来，在大数据条件及物联网飞速发展的背景下，图像匹配技术受到了广泛的关注和重视。综合国内外的研究成果来看，图像匹配识别方法可以主要分为三类：(1)第一类是基于特征点的匹配识别方法:彭进业等人提出了一种在图像的反对称双正交小波分解数据域中,实现多尺度对称变换的方法,并将它应用于脸部图像中主要特征点的定位(彭进业等.多尺度对称变换及其应用于定位人脸特征点[J].电子学报,2002,(3))，陈超等人在分析当前主要的图像配准方法的基础上,提出一种改进的基于点特征的遥感图像配准方法(陈超等，一种改进的遥感图像配准方法[J].北京大学学报(自然科学版).2010,(4))；(2)第二类是基于灰度信息的图像匹配识别方法，如：Viola等人把互信息引入图像匹配的领域(Viola P and Wells W M.Alignment by maximization of mutual information.In:Proceedings of the 5th International Conference on Computer Vision.Los Alamitos,CA:IEEE Press,1995:16-23.)，Rosenfeld等利用互相关法来进行图像匹配(A Rosenfeld and A.C.Kak.Digital Picture Processing Vol.I and II,Academic Press,Orlando,FL,1982.)；吴强等提出了一种基于Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法(吴强等，融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法[J].信号处理，2013,(02))；(3)第三类是基于变换域的图像匹配的方法，如：张锐娟等人结合四元数理论，提出一种基于四元数傅里叶变换的亚像素相位相关法，能够稳定快速的实现匹配(张锐娟.图像配准理论及算法研究[D].西安:西安电子科技大学,2009.)。但是，在使用上述方法进行图像匹配之前，需要对含有深度噪声的图像进行去噪，并且去噪的效果决定着后面图像匹配的效果。也就是说，使用这些方法，无法直接对噪声隐藏下的信噪比极低的图像进行保密匹配，使用这些图像匹配技术的普通用户可以在匹配图像的输入和匹配结果的输出过程中，通过自身肉眼辨识出图片上所表示的人和物。(现有的方法主要关注匹配的准确性，但忽视了安全性)。

图像加密技术实际操作中一般先将二维图像转换成一维数据，再采用传统加密算法进行加密。与普通的文本信息不同，图像和视频具有时间性、空间性、视觉可感知性，还可进行有损压缩，这些特性使得为图像设计更加高效、安全的加密算法成为可能。自上世纪90年代起，研究者利用这些特性提出了多种图像加密算法。总结起来图像加密技术可分为两类：即空域图像加密技术和压缩图像加密技术。前者在未压缩的图像上进行加密，将图像看作二维数据进行操作，典型方法是采用离散混沌加密技术；后者则基于某种压缩格式或压缩技术进行加密，如JPEG、算术编码、小波压缩技术等。

在实际生活和工作中，人们通常通过云计算的方式来充分利用各部门的计算资源和数据资源，这对信息安全带来了巨大的隐患。例如，敏感人物的出入境限制，需要各口岸工作人员的配合，被限制人的信息(护照)将被发送到各地，由出境出的计算机进行排查。由于接触信息的人员太多，容易出现泄密，造成负面影响。出于个人隐私保护、国家安全、犯罪追查等因素的考虑，常常需要对图像保密匹配，即把图像加密后进行自动匹配(不让操作人员看到图像的真实内容)，这样可以防止无关人员拥有读取大众敏感信息源的权限，可以杜绝泄密等事件的发生。如何在保障信息安全的情况下进行云计算，是一个重要的研究课题。