[发明专利]图像压缩编码的分级加密方法、系统、设备与存储介质

说明书

本发明公开了一种图像压缩编码的分级加密方法、系统、设备与存储介质，结合现有的任务驱动的码流结构化图像编码框架设计分级加密的方法，以尽可能不影响压缩编码效率的同时，能够实现图像内容的分级加密，即针对可否解码码流、可否实现机器智能分析任务和可否针对人类视觉恢复图像三个等级进行加密，从而提高视觉数据传输和应用的安全性。

技术领域

本发明涉及图像压缩编码技术领域，尤其涉及一种图像压缩编码的分级加密方法、系统、设备与存储介质。

背景技术

为了应对5G时代的视觉数据大爆发的挑战，更加高效地支持机器智能应用场景甚至人机混合智能应用场景，已有方法提出不同于大多数现有的仅仅针对人类视觉进行压缩编码的视频/图像压缩方法。以任务驱动的码流结构化图像压缩编码方案为例，该方法中引入目标检测的区域决策网络和对齐模块基于压缩特征提取对象可能存在区域的边界框，并对特征进行空间层面的分割。分割后的特征将被分别送入熵编码模块，输出将被顺序放入码流中，形成结构化码流。

与此同时，随着互联网的快速法阵和视觉数据的爆发，使得个人隐私保护问题得到广泛的关注，如何高效的加密指定对象，如何在保证智能任务的同时使隐私信息不被泄露等问题是目前亟待研究和解决的热点问题。已有的图像加密流程主要包括通过提取隐私区域(人脸检测，敏感物体检测等等)、选择隐私保护方法对隐私区域进行保护、对不同用户设定隐私数据访问权限等操作。其中对隐私区域进行保护涉及到编码前加密的方法、结合编码的方法以及基于数据隐藏的方法(不仅需要保护隐私区域，还希望保证原视频较高的主观质量，即能够正常播放以供观看)。编码前加密的方法主要包括数据替换、数据分割等方法，结合编码的方法主要包括对变换编码中标准变换角度加密、对帧内预测模式加密、对变换系数加密、熵编码过程加密等等，基于数据隐藏的方法主要包括基于小波变换的高频信息嵌入、图像修补等方法。

但是，上述方法，特别是结合编码的方法中，加密保护仅仅考虑针对人类视觉，并没有考虑针对机器视觉应用场景。在已有的大多数加密方法中，当图像需要进行机器智能分析任务时，因为没有设计对机器视觉和人类视觉的分级保护机制，必须解密恢复完整的图像内容，这使得在智慧家庭、智慧城市等涉及大量敏感信息的机器智能应用场景中，个人隐私将会受到极大的威胁。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像压缩编码的分级加密方法、系统、设备与存储介质，能够提到视觉数据传输和应用的安全性。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种图像压缩编码的分级加密方法，包括：

编码流程包括：对于输入图像，通过编码器提取压缩特征，并基于语义信息对压缩特征进行语义划分，得到各个对象所对应的对象压缩特征；各对象压缩特征经熵先验编码器中，提取出指导熵先验解码器解码的先验信息；对象压缩特征和对应的先验信息均各自进行量化和结构化编码得到对应的结构化码流；所述对象包括：图像中预先设定的各类目标对象；

其中，设置三个级别的加密：第一级加密，针对解码器参数进行加密；第二级加密，针对先验信息或者对象压缩特征的元素进行置乱；第三级加密，针对先验信息的结构化码流进行加密。

一种图像压缩编码的分级加密系统，包括：

编码器，用于提取输入图像的压缩特征；

语义划分单元，用于基于语义信息对压缩特征进行语义划分，得到各个对象所对应的对象压缩特征；

熵先验编码器，用于利用各对象压缩特征，提取出指导熵先验解码器解码的先验信息；

量化和结构化编码单元，用于对对象压缩特征和对应的先验信息均各自进行量化和结构化编码得到对应的结构化码流；