一种基于信息嵌入的平衡图像隐私性和可用性的加密方法

摘要

本发明公开了一种平衡图像隐私性和可用性的加密方法，包括如下步骤：将图像划分成多个像素块，每个像素块中的像素进行分组，每两个像素为一组；将像素组中的像素分为高七位part1和最低有效位part2，求出part1中元素的和s后，利用s生成域，提取part1在域中的位置信息。利用s计算出part1中的嵌入容量cap以及表示该part1位置所需的二进制位数exp；将part1的位置信息转化为exp位比特流后，对该比特流进行异或加密；利用exp和cap之差判断像素组的嵌入状态；把嵌入信息转化为十进制后，将其转化为和为s的二维向量；所有像素组进行如上操作后，对像素块中所有元素进行置乱加密；本发明能够保持图像的缩略图，使得图像拥有者能够利用密文图像本身的视觉信息来获得可用性。

说明书

技术领域

本发明涉及隐私保护和图像加密方法，尤其涉及一种基于信息嵌入的平衡图像隐私性和可用性的加密方法。

背景技术

随着多摄像头的智能手机的普及，每一个有手机的人都相当于有一台随身携带的相机。除此之外，还有很多其他的图像捕捉设备，比如，无人机，平板电脑，针孔摄像机和网络摄像头，人们可以随时随地的利用这些设备拍摄高分辨率的照片。据估计，2020年人类将拍摄超过1.4万亿张图片。这些图像往往记录了用户和家人朋友之间的日常生活，并带有如身份，位置，健康情况等大量私密的敏感信息。同时，由于云服务极大地方便了人们的日常生活，使得人们更方便地组织、管理、使用他们的图像，用户不用再担心照片的意外损毁，也能够随时随地的从任何一台接入互联网的电子设备上浏览、下载图像，因此，越来越多的人选择使用云服务来存储自己的图像。然而，云存储使得图像不再直接在人们的物理控制之下，这无疑使得图像中的隐私信息处在一种危险的境地。例如，在2014年icloud账户泄露事件中，数百名好莱坞明星的隐私照片被黑客泄露，轰动全球，造成了迄今为止影响最大的“云隐私”泄露事件之一。

保护图像隐私的一个常用的办法是使用传统加密手段(置乱扩散)对图像进行加密。虽然该方法能够有效地保护图像隐私，但是在云端上使用该方案会存在很多问题，例如，人们不能在解密前对云端的图像进行浏览、组织、管理。换句话来说，传统的加密禁用了云上基于图像内容的可用性。虽然图像的可用性和隐私性都是十分有价值的，但是传统加密方案并不能同时支持他们。为了在用户中获得成功，对图像隐私的保护不能以损害可用性或者牺牲云服务的重要功能为代价。

一些平衡图像隐私性和可用性的图像加密方法被大量提出。这些方法可以大致分为三类，第一类方法是在传统图像加密方法之上利用某些辅助信息来使得人们能够获得一定的可用性，例如图像标注方法、图像检索方法；然而这类方法需要存储额外的辅助信息，目前主流的云服务都不支持这种操作，因此无法应用于主流的云服务上；更重要的是，这些方法是通过这些额外的辅助信息而不是图像视觉内容本身获得可用性，这使得人们获得的可用性极其有限。第二类方法是利用视觉心理学的一些研究发现，诸如图像拥有者能够通过原始图像的退化版本(即降低原始图像分辨率后的版本)或者有限的视觉特征来识别图像，来平衡图像的隐私性和可用性；例如图像的模糊化方法；然而，这类方法绝大部分考虑解决的问题是在社交网络上分享图像所带来的隐私性问题，并没有考虑如何恢复原始图像，因此并不适用于云存储的背景。第三类方法是图像的部分加密。这类方法是将图像分为秘密部分和公开部分，公开部分只包含不敏感的信息，对包含敏感信息的秘密部分进行加密。任何人都有能力获得公开部分，但是只有拥有密钥的授权者才能获得秘密部分。在保证非法第三方不能获得秘密部分的基础上，人们有能力通过公开部分不敏感的信息来获得可用性。然而，图像隐私的定义是非常主观的，不同的人浏览同一张图像可能定义完全不同的隐私区域，同样的物体在不同的场景下隐私的定义也是不同的。因此，使用计算机视觉算法可能并不能准确划定敏感区域，但让用户进行手动操作又是不现实的选择。可见，现有的在云端平衡图像隐私性与可用性的方法都存在一些问题。

发明内容

发明目的：针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种基于信息嵌入的平衡图像隐私性和可用性的加密方法，能够保证图像隐私性，使得图像拥有者能够通过图像本身的视觉内容获得可用性，同时兼容现有的云服务。

技术方案：本发明所述的一种基于信息嵌入的平衡图像隐私性和可用性的加密方法，包括加密步骤和解密步骤；

所述加密步骤包括如下内容：

(1.1)信息提取：

获取输入图像参数，将图像划分成多个像素块，对每个像素块中的像素进行分组，每两个像素组成一个像素组；

将像素组中的像素分为两部分，一部分为图像的高七位part1，另一部分为图像的最低有效位part2；求出part1中元素的和s后，利用s生成域，利用rank

(1.2)确定嵌入信息：

利用s计算出part1中的嵌入容量cap以及表示该part1位置所需的二进制位数exp；将part1的位置信息转化为exp位比特流bit

利用两者之差判断像素组的嵌入状态；若差值为零，则上述加密后的比特流bit

(1.3)图像加密：

把嵌入信息转化为十进制，利用

对像素块中所有像素组进行替换加密操作之后，利用密钥key

所述解密步骤包括如下内容：

(2.1)初步解密：

对密文图像进行分块，利用密钥key

(2.2)信息提取：

对初步解密的像素块中的像素进行分组，将每个像素组分为两个部分，分别为像素组的高七位part1

(2.3)图像恢复：

将提取出的信息进行异或解密，利用

对图像每个像素块中所有的像素组都进行上述操作，完成图像的解密。

优选的，步骤(1.3)中，还包括利用密钥key

进一步的，使用以下公式提取位置信息：

rank

其中，(a，b)表示待提取位置信息的向量，s＝a+b，begin(s)表示和为s的域中向量开始的位置，其定义为：

zone(s)表示和为s的域中向量的数量，其定义为：

进一步的，使用以下公式将信息嵌入到向量之中：

其中，bin表示待嵌入的二进制信息，b2d(i)表示将二进制比特流i转化为相应的十进制数值。

进一步的，使用以下公式分别确定和为s的向量的嵌入容量以及表示向量位置所需的二进制位数：

cap(s)＝floor(log

exp(s)＝ceil(log

其中，cap(s)为和是s的向量的嵌入容量，exp(s)为表示和是s的向量位置所需的二进制位数，floor(i)表示对i向下取整，ceil(i)表示对i向上取整，log

有益效果：

与现有技术相比，本发明具有以下显著进步：实现了图像像素组的信息提取、信息嵌入，在信息嵌入过程中对原有的像素组进行替换加密，同时替换加密过程中保证了原有的和不变，有效的保持了原始图像的缩略图，在现有的云服务上解决了密文图像隐私性和可用性不兼容的问题。

附图说明

图1是本发明的图像加密流程图；

图2是本发明的图像解密流程图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明的图像加密示意图如图1所示，具体包括以下步骤：

对原始图像进行分块分组，然后将像素组分割为两部分，分别为像素组的高七位part1以及像素组的最低有效位part2；

对于part1，在求出其中元素的和s后，利用s生成域，然后利用rank

rank

其中，(a，b)表示待提取位置信息的向量，s＝a+b，begin(s)表示和为s的域中向量开始的位置，其定义为：

zone(s)表示和为s的域中向量的数量，其定义为：

同时将locate转化为exp位二进制比特流bit

exp(s)＝ceil(log

利用密钥key

对于part2，选定其中的某一位，如果bit

对于上述操作进行循环，直至像素块中的所有像素组都完成上述操作后，利用密钥key

对图像中的每个像素块进行上述操作后，即得到了保持图像缩略图，也就是能够平衡图像隐私性和可用性的密文图像。整个加密过程都保持了像素的高七位之和不变，最多只改变图像中一半像素的最低有效位，故在整个像素块内的像素和基本上不会发生变化，因此密文的缩略图会基本保持和明文一致的缩略图。

如图2所示，图像解密过程包括以下步骤：

对密文图像进行分块分组，然后利用密钥key

置乱解密完成后利用密钥key

像素块的最低有效位解密完成后，将像素组分割位两部分，分别为像素组的高七位part1

利用密文向量数据提取算法将part1

将该信息转化为十进制后，利用

对于上述操作进行循环，直至所有像素块中的所有像素组都完成了上述操作，即完成了图像的解密。

本发明的数据嵌入算法的具体步骤为：

输入原始向量以及原始向量的位置信息β＝b

cap(s)＝floor(log

判断cap与exp的大小关系。若cap＝exp，则嵌入信息为b

否则，计算s对应的域中元素数量zone，将其转化为二进制的形式，即z

利用

伪代码如下：

其中，d2b(i，j)表示将十进制数i转化为相应的j位二进制数。

本发明的密文向量数据提取算法的步骤为：

输入密文向量以及对应像素组的最低有效位part2

同时，计算密文向量的和s，然后根据s计算出向量的嵌入容量cap以及表示向量所需的位数exp。然后判断cap与exp的大小关系；

若cap＝exp，则提取出的信息为enl

伪代码如下：

本发明以信息嵌入为核心思想，在信息嵌入过程中进行替换加密，同时图像像素块和基本不变，进而保持了图像的缩略图，使得图像拥有者能够利用密文图像本身的视觉信息来获得可用性。