基于QR码的双随机相位多图像并行加密无噪声恢复方法与流程

本发明属于光学加密领域。

背景技术：

Refregier和Javidi在1995年提出了双随机相位编码(DRPE)技术之后，许多利用不同光学技术的方案不断涌现。近年来，由于多图像加密技术可以提高信息传输的效率，因此越来越受到人们的重视。已有大量研究设计了各种基于DRPE系统的多图像加密方案，但其中最基本的双随机相位多图像并行加密系统，由于结构简单，易于实现，并且能够同时对多幅图像进行并行加密，具有较高的信息传输效率，因而仍是光学多图像加密的重要形式。

图1和图2分别为传统双随机相位多图像并行加密和解密系统原理图。在加密过程中，输入图像能够被成功地转换成类似噪声的加密图像，并且原始图像只有当加密密钥已知的情况下才能被正确地恢复重建。但是，该系统仍然存在着多图像加密的串扰噪声等问题，影响实际应用效果。虽然研究者也提出了很多降噪的方法，但总的来说串扰噪声只能在一定程度上被抑制，而不能被完全消除。

技术实现要素：

为了消除传统的双随机相位多图像并行加密系统的串扰噪声，实现原始图像的无噪声重建，本发明提出了一种基于QR码的双随机相位多图像并行加密方案。

本发明的原理架构和传统双随机相位多图像并行加密系统的一样，不同之处在于利用QR码的抗噪声能力达到消除多图像加密所带来的串扰噪声的效果。在本发明中，首先将要加密的几幅灰度图像分别转换成相应的QR码；其次将生成的QR码通过图1所示的DRPE多图像并行加密系统，得到加密后的密文。当解密的时候，将密文经过解密系统获得解密出的QR码；虽然这些QR码也还是存在串扰噪声，但是由于对QR码识别过程中具有很强的抗噪声能力，最终能够从中实现完全无噪声地恢复出解密图像。

本发明所述的基于QR码的双随机相位多图像并行加解密方案包括以下步骤：

(1)将待加密的多幅灰度图像转换成相应的QR码；

(2)将多幅QR码通过双随机相位多图像并行加密系统进行加密，得到密文；随后在需要时又将密文通过该系统进行解密；

(3)将解密得到的多幅QR码恢复为原始图像。

其中，上述步骤(1)的具体实现过程如下：

(1a)将数字图像(数据格式通常为BMP或JPEG)的二进制数据直接读出，并级联为一个很长的二进制数序列；

(1b)将二进制数序列转换为十进制整数序列，规则如下：

a)取四个二进制位；

b)如果四位数字是“1000”或“1001”，则将其转换为十进制的“8”或“9”，然后从四位数字后面的下一位再次开始步骤(a)；

c)如果这四位数字既不是“1000”也不是“1001”，那么取其前三位数字，按照三位二进制数“000”—“111”对应于十进制数“0”—“7”的方式，然后从三位数字后面的下一个数字开始，转到步骤(a)；

d)重复以上步骤直至二进制数序列转换完成；如果转换到最后一组二进制数只剩下两位或一位二进制数，则在后面补上“0”或“00”，然后转换成相应十进制数；

(1c)利用QR码生成器，将转换的十进制整数序列生成对应的QR码；

所述步骤(2)的具体实现如下：

(2a)加密过程：对多幅QR码图像f₁(x,y)，f₂(x,y)…f_N(x,y)进行双随机相位编码，分别将它们在空间域和频率域都采用随机相位板进行置乱，

…

其中(x,y)表示空间域坐标，(u,v)表示频率域坐标；θ₁(x,y)，θ₂(x,y)…θ_N(x,y)和均表示在[0,1]区间按照等概率取值的随机函数；F和F^-1分别表示傅里叶变换和傅立叶逆变换；然后将每个QR码图像的双随机相位编码结果相加，得到最终的加密数据e(x,y)：

(2b)解密过程：解密过程可用下式表示；

其中代表卷积运算，这表明虽然重建出了某一幅QR码图像，但其余图像将以噪声的形式叠加在重建图像上，即所谓的串扰噪声。

所述步骤(3)的具体实现如下：

(3a)利用QR码识别器得到每个QR码中的十进制整数序列；

(3b)将十进制整数序列转换为二进制数序列，规则如下：

十进制数0-7对应于三位二进制序列，例如0转换为“000”，而7转换为“111”，十进制数字8和9转换为四位二进制序列“1000”和“1001”，然后将转换的结果级联为一个很长的二进制数序列，再将二进制序数列转换回数字图像文件，得到最终的解密图像。

与传统的双随机相位多图像并行加密系统相比，本发明具有以下优点：

(1)由于QR码很强的纠错机制，从QR码中要么得到所有正确的信息，要么无法识别，很少会发生从QR码中恢复出部分正确部分错误信息的情况；因此，只要QR码识别器能够成功识别所有QR码，最终得到的图像将与原始图像完全相同，完全消除了传统双随机相位多图像并行加密系统的串扰噪声；

(2)由于QR码的抗噪声能力，使得本发明具有更好的鲁棒性；

(3)对加密系统工作条件的要求降低。

附图说明

附图1为本发明方法系统加密原理图。

附图2为本发明方法系统解密原理图。

附图3为本发明一实施例中对4幅32x32的灰度图像分别采用原始的双随机相位多图像并行加密方法和基于QR码的双随机多图像并行加密方法获得的重建图像。

附图4为本发明一实施例中4幅32x32的灰度图像所生成的QR码。

附图5为本发明一实施例中4幅QR码经过双随机相位多图像并行加密系统解密后的重建图像。

上述附图中的图示标号为：

1原始输入图像f_n(x,y)，2随机相位板θ_n(x,y)，3透镜一，4随机相位板5透镜二，6分组加密结果，7最终加密结果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明，对本发明的一个具体实施例进行描述。

本实例中使用4幅灰度图像(32×32像素)作为原始输入图像，如图3(a)-(d)，经过基于QR码的双随机相位多图像并行加解密系统进行加解密。

整个加密和解密过程可按如下步骤实现：

(1)将4幅灰度图像的二进制数据直接读出，并级联为4个很长的二进制数序列；将4个二进制数序列按前述规则转换为4个十进制整数序列；利用QR码生成器，将转换的十进制整数序列生成4幅对应的QR码，如图4所示。

(2)将生成的4幅QR码输入如图1所示的双随机相位多图像并行加密系统，经过系统加密，并得到如图3(e)-(h)所示的最终加密结果；

(3)解密时，将密文输入如图2所示的解密系统，得到的解密QR码图像，如图5(a)-(d)所示。

(4)用QR码识别器分别识别出4幅QR码图像中的十进制整数序列，再将每一个十进制整数序列按照与步骤1相反的规则转换为二进制数序列，得到如图3(i)-(l)所示的灰度图像。

从图5(a)-(d)可见，解密得到的QR码图像被串扰噪声污染。但是，由于具有抗噪声能力，QR码中存储的所有十进制数仍可以通过常规QR码识别器正确读出，本例中采用的是安装在Redmi 4X智能手机上的QR码识别器进行信息读取。与未采用QR码作为数据容器的相同的DRPE多图像并行加密系统的解密图像相比，如图3(e)-(h)所示，基于QR码的无噪声加密方案的结果在恢复的图像质量方面具有明显更好的性能。可以观察到，图3(e)-(h)中的解密结果被串扰噪声严重污染，几乎看不到轮廓，但是图3(i)-(l)中的结果与图3(a)-(d)中的原始图像相同。在图3中，为了更好地说明，图像全部从原始尺寸放大。由此可见，采用本发明方法可以实现DRPE多图像并行加密系统完全无噪声恢复。