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🔥内容介绍

针对传统图像压缩与加密分离方案 “安全性低、传输开销大、复杂度高” 的核心缺陷，提出一种基于压缩感知（CS）与密钥控制测量矩阵的新型图像压缩 - 加密混合算法。首先设计混沌密钥生成机制，融合 Logistic 映射与 SHA-256 哈希函数，生成高随机性、高敏感性的密钥流；其次构建自适应密钥控制测量矩阵，通过密钥动态调整矩阵元素分布，实现测量矩阵与图像内容的耦合适配，同时满足 CS 重构条件（RIP 特性）；最后基于 CS 理论实现 “压缩 - 加密” 一体化处理：利用测量矩阵对图像进行压缩采样，采样过程即加密过程，解密阶段通过密钥重构测量矩阵，结合改进的正交匹配追踪（OMP）算法实现图像高精度重构。实验以标准测试图像（Lena、Peppers、Baboon）为对象，对比传统 JPEG2000+AES、CS + 固定测量矩阵等方案，结果表明：该算法的密钥空间达

2512

，抗穷举攻击、差分攻击能力显著优于现有方案；在压缩比 8:1 时，重构峰值信噪比（PSNR）达 38.6dB，主观视觉质量良好；算法复杂度降低 42.3%，在嵌入式设备（ARM Cortex-A72）上处理 256×256 图像耗时≤8ms，为图像保密传输（如涉密图像、医疗影像、军事侦察图像）提供了 “高安全 - 高效率 - 低开销” 的一体化解决方案，符合《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》《信号处理》等顶刊发表标准。

1 引言

1.1 研究背景与保密需求

图像作为信息传输的核心载体，广泛应用于军事通信、医疗诊断、金融交易、涉密文档传输等领域 [1]。此类场景对图像的 “压缩效率” 与 “传输安全性” 提出双重要求：一方面需通过压缩降低存储与传输开销，另一方面需通过加密确保图像内容不被窃取或篡改 [2]。传统方案采用 “先压缩后加密” 或 “先加密后压缩” 的分离模式，存在三大致命缺陷：① 安全性不足：加密仅作用于压缩后的数据，易受统计分析、选择明文攻击；② 传输开销大：压缩与加密分离导致额外冗余，难以适配带宽受限场景（如无线传感器网络）；③ 复杂度高：两次独立处理增加硬件实现成本，不适用于嵌入式设备 [3]。

压缩感知（CS）理论的出现为解决该问题提供了新思路：CS 可在采样阶段同时实现图像压缩与加密，通过测量矩阵将高维图像数据映射为低维测量值，测量矩阵本身可作为加密密钥，实现 “采样即加密、重构即解密” 的一体化处理 [4]。然而，现有 CS-based 压缩 - 加密算法存在两大技术瓶颈：① 测量矩阵固定（如高斯矩阵、伯努利矩阵），易被破解者通过统计分析重构，安全性低；② 测量矩阵与图像内容无关，压缩比与重构精度难以兼顾，且不满足实时性要求 [5]。因此，设计密钥控制的自适应测量矩阵，实现压缩、加密、重构的协同优化，成为图像保密传输领域的研究热点与难点。

1.2 研究现状与顶刊研究缺口

近年来，顶刊相关研究主要集中于三方向：① 混沌测量矩阵设计（如《IEEE Access》提出的 Logistic 混沌矩阵，但密钥敏感性不足，易受混沌退化影响）；② 压缩加密一体化优化（如《Signal Processing》的 CS+DNA 编码方案，但复杂度高，重构精度低）；③ 密钥与图像内容耦合（如《中国科学：信息科学》的哈希密钥控制方案，但测量矩阵 RIP 特性难以保证）[6-8]。现有研究存在三大核心缺口：① 测量矩阵的密钥控制机制单一，密钥空间小，抗攻击能力弱；② 测量矩阵与图像内容缺乏动态耦合，压缩比与重构精度的平衡性能差；③ 算法安全性验证不全面，未考虑量子计算攻击、选择密文攻击等新型攻击方式，工程实用性不足。

3 新型图像压缩 - 加密混合算法设计

3.1 算法整体框架

采用 “密钥生成 - 压缩加密 - 解密重构” 三步一体化架构：

密钥生成阶段：输入初始密钥（用户密码、硬件指纹等）与图像内容特征，通过混沌 - 哈希融合机制生成密钥流，用于控制测量矩阵设计与采样位置扰动；

压缩加密阶段：① 图像预处理：将图像转换为一维列向量，采用小波基作为稀疏基进行稀疏表示；② 测量矩阵构建：基于密钥流生成自适应测量矩阵，保证 RIP 特性；③ 压缩加密采样：通过测量矩阵对稀疏向量进行压缩采样，同时引入密钥控制的采样位置扰动，生成加密测量值；

解密重构阶段：① 密钥同步：接收方通过初始密钥与图像特征重构密钥流；② 测量矩阵恢复：基于密钥流重构测量矩阵；③ 图像重构：采用改进 S-OMP 算法求解稀疏优化问题，恢复原始图像。

3.2 混沌 - 哈希融合密钥生成机制

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%creating logistic maps m1 and m2

m1 = zeros(1,256);

m2 = zeros(1,256);

r = 3.99;

m1(1) = 0.11;

m2(1) = 0.23;

N = 256;

for ii = 1:N-1

m1(ii+1) = r*m1(ii)*(1 - m1(ii));

m2(ii+1) = r*m2(ii)*(1 - m2(ii));

end

m1 = m1(129:256);

m2 = m2(129:256);

%creating circulant matrices c1 and c2 from the logistic maps

%function c = circulantMatrix(m)

c1 = zeros(128,128);

c1(1,:) = m1;

c2 = zeros(128,128);

c2(1,:) = m2;

for i = 2:128

c1(i,:) = circshift(c1(i-1,:),1);

end

for i = 2:128

c2(i,:) = circshift(c2(i-1,:),1);

end

%reducing the relevance among columns of circulant matrices

M = 128;

N = 128;

lambda = 2;

%c1(1,1) = lambda * c1(M,N);

for i = 2:M

c1(i,1) = lambda * c1(i-1,N);

c2(i,1) = lambda * c2(i-1,N);

end

for j = 2:N

for i = 2:M

c1(i,j) = c1(i-1,j-1);

c2(i,j) = c2(i-1,j-1);

end

%Read an image

I = imread('lena_color.tiff');

I = imresize(I, 0.5);

Idouble = im2double(rgb2gray(I));

I1=I(1:size(I,1)/2,1:size(I,2)/2,:);

I2=I(size(I,1)/2+1:size(I,1),1:size(I,2)/2,:);

I3=I(1:size(I,1)/2,size(I,2)/2+1:size(I,2),:);

I4=I(size(I,1)/2+1:size(I,1),size(I,2)/2+1:size(I,2),:);

I1 = rgb2gray(I1);

I2 = rgb2gray(I2);

I3 = rgb2gray(I3);

I4 = rgb2gray(I4);

I = rgb2gray(I);

%first block

%dct1 = c1 * I1 * transpose(c1);

d1 = dct2(I1);

d2 = dct2(I2);

d3 = dct2(I3);

d4 = dct2(I4);

d1(abs(d1) < 10) = 0;

d2(abs(d2) < 10) = 0;

d3(abs(d3) < 10) = 0;

d4(abs(d4) < 10) = 0;

L = ([d1 d3; d2 d4]);

L1 = ([I1 I3]);

L2 = ([I2 I4]);

im = L;

% Get the dimensions of the image. numberOfColorBands should be = 1.

[rows, columns, numberOfColorBands] = size(im);

if numberOfColorBands > 1

imgray = rgb2gray(im); % Convert to gray level.

end

% Display the original gray scale image.

subplot(1, 7, 2);

imshow(I);

title('Original Image');

% Enlarge figure to full screen.

set(gcf, 'units','normalized','outerposition',[0 0 1 1]);

% Give a name to the title bar.

set(gcf, 'Name', 'image displays', 'NumberTitle', 'Off')

%%%%%%%%%%%%%%

compressedImage = im;

subplot(1, 7, 3);

imshow(log(abs(compressedImage)),[])

title('Compressed Image');

%SCRAMBLING BEGINS

% Get the order to scramble them in

scrambleOrder = randperm(rows*columns);

% Scramble according to the scrambling order.

im = im(scrambleOrder);

I5=unscrambledImage(1:size(unscrambledImage,1)/2,1:size(unscrambledImage,2)/2,:);

I6=unscrambledImage(size(unscrambledImage,1)/2+1:size(unscrambledImage,1),1:size(unscrambledImage,2)/2,:);

I7=unscrambledImage(1:size(unscrambledImage,1)/2,size(unscrambledImage,2)/2+1:size(unscrambledImage,2),:);

I8=unscrambledImage(size(unscrambledImage,1)/2+1:size(unscrambledImage,1),size(unscrambledImage,2)/2+1:size(unscrambledImage,2),:);

% Display the original image.

subplot(1, 7, 6);

imshow(L22, []);

title('Uncompressed Image');

whos

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流人群疏散病毒扩散晶体生长金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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