论文摘要
目前图像的联合加密和压缩技术通常指有损压缩技术,但在大多数情况下由于其不适用于本质上由张量代表的3D医学图像,因此重建图像不能满足医学图像的精确度要求。基于此,提出一种基于张量的张量压缩感知(TCS)算法,通过该算法重建的图像可达到满足医学图像精确度的要求,解决传统联合压缩和加密算法存在的不足。采用交替最小二乘法并通过由离散3D洛伦兹加密的测量矩阵来进一步优化TCS,提高重构图像的解密精度。实验结果表明:提出的算法保留了基于张量的3D图像的内在结构,在相同压缩比下,解密精确度越高,提出算法的压缩性能越好,并实现了压缩比、解密精度和安全性之间更佳的平衡关系。此外,以张量积的特性作为附加密钥来增加未授权解密的难度。通过数值模拟实验结果可验证提出算法的有效性和可靠性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨威,王青竹,宋人杰,张元东
关键词: 加密和压缩,顺序奇异值分解,洛伦兹,压缩感知,医学图像
来源: 光电子·激光 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 东北电力大学计算机学院
基金: 国家自然科学基金（61301257）资助项目
分类号: TP309.7
DOI: 10.16136/j.joel.2019.11.0228
页码: 1194-1204
总页数: 11
文件大小: 2186K
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