[发明专利]一种彩色图像加密压缩与超分重构系统和方法

说明书

本发明公开了一种彩色图像加密压缩与超分重构系统和方法，系统包括预处理模块、加密压缩模块、解密模块和重构模块；原始图像输入至预处理模块，预处理模块对原始图像进行预处理操作，获得编码序列后，将原始图像和编码序列输入至加密压缩模块；加密压缩模块对原始图像和编码序列进行加密、压缩操作，获得加密压缩图像文件和加密编码序列，发送至解密模块；解密模块对加密压缩图像文件和加密编码序列进行解密操作，获得插值图像和解密图像，发送至重构模块；所述重构模块获取插值图像的局部特征、特征权重图和上采样图像，融合生成初始重构图像，再利用解密图像对初始重构图像进行修正，输出最终重构图像。本发明能够有效提升重构图像的重构质量。

技术领域

本发明涉及图像处理的领域，更具体地，涉及一种彩色图像加密压缩与超分重构系统和方法。

背景技术

在传统通信中，为了减少数据传输与存储成本，会将图像、视频数据压缩再加密，以保证安全，最后通过公共信道传输给接收方。接受方接收到经过压缩和加密的数据后，进行解密和解压缩，解密密钥从安全信道中获得，如图1所示，这个过程称为先压缩后加密(CTE)系统；随着云计算的发展，大量的用户和企业为了减轻数据存储和管理成本，会选择将数据存储在云端。为了解决数据存储在云端带来的安全性问题，会选择在上传数据前进行加密，上传到云端后再进行压缩。用户通过安全信道获得密钥后，使用密钥对先加密后压缩的密文进行解密，然后对解密后的密文重构；如图2所示，这种先加密后压缩的过程称为ETC系统。但是，加密操作会掩盖数据内容，进而掩盖待压缩数据的统计特性，所以直觉上加密数据难于进行压缩。Johnson等人通过信息论证明了在无损压缩情况下ETC系统与CTE系统理论上具有相同的压缩和安全性能，在有损压缩情况下ETC系统趋近CTE系统的压缩性能。由于对图像和视频数据的有损压缩能够在较低的压缩率和较高的视觉质量上保持平衡，因此得到了许多研究人员的深入研究。对加密数据进行有损压缩的压缩算法可以分为三类，即基于压缩感知(compressive sensing，CS)、标量量化(scalar quantization)以及均匀下采样的加密有损压缩方法。这些压缩方法中，均匀下采样是一种简单高效的压缩技术，非常适合在无法获得解密密钥的云端进行压缩处理。但是这种压缩方法相对其他方法相比存在丢失大量的图像数据的问题，最终导致重构质量难以达到令人满意的程度。

解密后的均匀下采样数据本质上可以看作是原始图像的低分辨率图像(lowresolution，LR)，因此采用均匀下采样来对加密图像进行压缩，接收方利用解密后的数据恢复原始图像的问题可以等价为一个超分辨率(superresolution，SR)问题。目前已经有很多方法被提出以解决加密图像的压缩问题，但大多数方法只是针对灰度图像，鲜有针对彩色图像的研究；并且基于深度学习的SR模型然存在一些缺陷：例如图像的高频细节没有得到很好的恢复、不同空间和通道一视同仁、特征信息没有得到区分和充分利用，限制了SR性能的提升。

2019年8月2日公开的中国专利CN110084745A提供了一种基于稠密卷积神经网络的并联单帧图像超分辨率重建方法，包括：构建由两个并联稠密连接结构块和一个跳层连接结构组成的稠密卷积神经网络，两个并联的稠密连接结构块作为循环子块，每条支路均包含一个子块结构和恒等映射。该方法进行重建的数据基础仅包括低分辨率图片的特征信息，没有关注像素点的周边信息，会导致重构质量降低；重建时将浅层特征通过跳层连接结构与深层特征相加连接，导致部分学习信息丢失；并且对于不同空间和通道局部特征一视同仁，没有区分并充分利用高频特征信息，导致重建图像的重点细节无法完全恢复，重构质量差。

发明内容

本发明为克服上述现有技术针对加密彩色图像超分辨率重构质量差的缺陷，提供一种彩色图像加密压缩与超分重构系统和方法，针对加密的彩色图像进行超分辨率重构时，充分利用高频特征信息，使重构图像的像素更接近原始图像的像素，有效提升重构图像的重构质量。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

本发明提供一种彩色图像加密压缩与超分重构系统，所述系统包括预处理模块、加密压缩模块、解密模块和重构模块；