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基于3D洛伦兹的优化张量压缩感知图像的联合加密和压缩算法

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。

论文目录

  • 1 引 言
  • 2 理 论
  •   2.1 HOSVD
  •   2.2 3D洛伦兹
  • 3 提出的加密算法
  •   3.1 加 密
  •   3.2 解 密
  • 4 数值模拟实验结果
  •   4.1 解密精度和压缩比
  •   4.2 直方图和统计分析
  •   4.3 统计分析
  •   4.4 归一化熵
  •   4.5 率失真
  •   4.6 密 钥
  •     4.6.1 密钥空间
  •     4.6.2 密钥敏感度
  •   4.7 抵抗攻击
  • 5 结 论

    • 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

    下载量: 41

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/4176d146cec64a53b17034d8.html