一种图像解密方法、系统、装置及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理领域，特别涉及一种图像解密方法、系统、装置及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在各行各业中，如计算机视觉、机器人路径规划，医学影像处理等相关领域，图像数据的私密性已经成为了一个至关重要的问题。在图像传输过程中，通常采用块加密算法对图像进行加密传输，而接收端在接收到图像密文后，需要对传输过来的图像密文依次进行解密，解密效率慢，且传统的解密算法需要对密文进行微分运算，同时还涉及高次幂运算，解密速度慢。
3.因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是本领域技术人员目前需要解决的问题。


技术实现要素：

4.本技术的目的是提供一种图像解密方法、系统、装置及计算机可读存储介质，能够实现多密文图像数据的并行解密，在解密过程中无需对密文图像数据进行微分处理，提高解密效率。
5.为解决上述技术问题，本技术提供了一种图像解密方法，包括：通过并联的各位流解密系统对各自接收到的密文图像数据执行解密操作，所述解密操作包括：基于洛伦兹流加密系统构造的状态观测器观测所述密文图像数据对应的观测密钥流；判断所述观测密钥流是否满足解密条件；若是，通过第一关系式得到解密后的明文图像数据，所述第一关系式为，为所述明文图像数据，y(t)为所述密文图像数据，c为输出矩阵，为所述观测密钥流。
6.可选的，所述洛伦兹流加密系统的数学模型为：；相应的，所述状态观测器的数学模型为：；其中，为所述观测密钥流随时间的微分，为所述观测密钥流，y(t)为所
述密文图像数据，b为输入矩阵，c为输出矩阵，ai为系统矩阵，为前件变量，为关于的函数。
7.可选的，所述判断所述观测密钥流是否满足解密条件的过程包括：通过观测误差系统判断所述观测密钥流是否满足解密条件，所述观测误差系统的数学模型为；其中，为观测误差，为所述观测误差随时间的微分。
8.可选的，所述解密条件为所述观测误差随时间的微分趋近于0。
9.可选的，该图像解密方法还包括：获取解密秘钥；所述通过第一关系式得到解密后的明文图像数据的过程包括：通过所述解密秘钥和第一关系式得到解密后的明文图像数据。
10.可选的，所述解密秘钥为系统初始值。
11.可选的，该图像解密方法还包括：根据所有所述流解密系统解密后的明文图像数据还原原始图像数据。
12.为解决上述技术问题，本技术还提供了一种图像解密系统，包括多位并联的流解密系统，每一所述流解密系统包括：观测模块，基于洛伦兹流加密系统构造的状态观测器观测所述密文图像数据对应的观测密钥流；判断模块，用于判断所述观测密钥流是否满足解密条件，若是，触发解密模块；所述解密模块，用于通过第一关系式得到解密后的明文图像数据，所述第一关系式为，为所述明文图像数据，y(t)为所述密文图像数据，c为输出矩阵，为所述观测密钥流。
13.为解决上述技术问题，本技术还提供了一种图像解密装置，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上文任意一项所述的图像解密方法的步骤。
14.为解决上述技术问题，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文任意一项所述的图像解密方法的步骤。
15.本技术提供了一种图像解密方法，首先基于并联的各位流解密系统对各自接收到的密文图像数据进行解密操作，实现并行解密，提高解密效率，基于洛伦兹流加密系统构造状态观测器，保证洛伦兹流加密系统和流解密系统密钥流的同步性，通过该状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流，在观测密钥流满足解密条件，通过第一关系式获取明文图像数据，解密过程无需对密文图像数据进行微分处理，进一步提高解密效率。本技术还提供了一种图像解密系统、装置及计算机可读存储介质，具有和上述图像解密系统相同的
sugeno模糊模型，该模型的主要思想是将非线性系统用许多线段相近的表示出来，即将复杂的非线性问题转化为在不同小线段上的问题。
23.具体的，设规则i：如果x1(t)属于模糊集fi，那么可以得到：，i=1,2（2）；其中，系统的状态向量为，模糊集为，；系数矩阵为，、、。因此，基于洛伦兹系统的ts模糊模型可以写为：（3）；其中，，，并且其满足。定义原始图像数据中各行未加密的图像数据（即明文图像数据）为m(t)，且在t时刻，是个常数，系统的输入矩阵为bi。为了设计解密系统方便，方案共用矩阵b，且将明文图像数据m(t)分别注入基于洛伦兹系统的ts模糊模型的状态方程以及输出方程中，得到洛伦兹流加密系统的数学模型：（4）；可以理解的是，将明文图像数据m(t)直接注入状态方程中，这样的构造使得密钥流的产生极其依赖明文。也就是说，密钥流的产生不仅仅与系统初始值x(0)有关系，还与明文图像数据有关，从而使得流加密系统的安全性得到了提高，每一位洛伦兹流加密系统的结构均参照图1所示，明文图像数据m(t)经过乘法器，与输入矩阵b相乘，再与非线性函数f(x(t))相加，图1中用f(x(t))表示式（4）中的，得到密钥流随时间的微分。而经过积分器，得到密钥流x(t)。得到密钥流x(t)之后，密钥流x(t)经过乘法器与输出矩阵c相乘，并与明文图像数据m(t)相加，得到了密文图像数据y(t)，密文图像数据即某行明文图像数据经流加密系统加密后得到的图像数据。将每一行明文图像数据分别输入与其一一对应的如图1所示的洛伦兹流加密系统中进行加密操作，即可得到与每一行明文图像数据一一对应的密文图像数据。
24.在此基础上，本技术所提供的解密方案，也包括多位并联的流解密系统，每行明文图像数据对应的密文图像数据输入到一个流解密系统中进行解密操作，请参照图2，图2为本技术所提供的一种解密操作的步骤流程图，该解密操作包括：s101：基于洛伦兹流加密系统构造的状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流；具体的，首先将洛伦兹流加密系统的状态方程转换成如下形式：（5）；其中，明文图像数据m(t)利用输出方程替换掉，即，在此基础上构造状态观测器，状态观测器的数学模型为：（6）；其中，为观测密钥流随时间的微分，为观测密钥流，y(t)为密文图像数据，b为输入矩阵，c为输出矩阵，ai为系统矩阵，为前件变量，为关于的函数。
25.通过该状态观测器观测所在流解密系统接收到的密文图像数据对应的观测密钥流。
26.s102：判断观测密钥流是否满足解密条件，若是，执行s103；s103：通过第一关系式得到解密后的明文图像数据，第一关系式为，为明文图像数据，y(t)为密文图像数据，c为输出矩阵，为观测密钥流。
27.作为一种可选的实施例，判断观测密钥流是否满足解密条件的过程包括：通过观测误差系统判断观测密钥流是否满足解密条件，观测误差系统的数学模型为；其中，为观测误差，为观测误差随时间的微分。
28.作为一种可选的实施例，解密条件为观测误差随时间的微分趋近于0。
29.具体的，可以根据式（4）和式（6）构造观测误差系统，观测误差系统的数学模型为：（7）；此处，为配合洛伦兹流加密系统，求解输入矩阵b，为了求解矩阵b，本技术利用共同lyapunov函数方法，构造线性矩阵不等式如下：（8）；其中，p为对称正定矩阵，q=pb，为正常数。这里通过求解参数矩阵p，q和正常数，然后利用等式关系b=p-1
q，求出输入矩阵b，在此基础上，即可得到单一通道的基于状态
观测器的流解密系统，即：（9）；具体的，一个流解密系统的结构示意图参照图3所示，参照上文，为与上文的图像加密方案相对应，本技术包括多位并联的流解密系统，并联的流解密系统的位数取决于洛伦兹流加密系统的位数，为便于理解，将基于状态观测器的流解密系统描述为：（10）；其中，上角标j为流解密系统的当前位数。例如，当j=32时，式(10)表示为块解密系统的第32位流解密系统。基于状态观测器的块解密系统的结构示意图如图4所示。
30.可以理解的是，当所有流解密系统均完成解密操作后，根据所有流解密系统解密后的明文图像数据即可还原原始图像数据。
31.可见，本实施例中，首先基于并联的各位流解密系统对各自接收到的密文图像数据进行解密操作，实现并行解密，提高解密效率，基于洛伦兹流加密系统构造状态观测器，保证洛伦兹流加密系统和流解密系统密钥流的同步性，通过该状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流，在观测密钥流满足解密条件，通过第一关系式获取明文图像数据，解密过程无需对密文图像数据进行微分处理，进一步提高解密效率。
32.在上述实施例的基础上：作为一种可选的实施例，该图像解密方法还包括：获取解密秘钥；通过第一关系式得到解密后的明文图像数据的过程包括：通过解密秘钥和第一关系式得到解密后的明文图像数据。
33.作为一种可选的实施例，解密秘钥为系统初始值。
34.具体的，基于洛伦兹系统的加密算法，基于洛伦兹系统的块解密秘钥选择为系统初始值和/或系统参数。由于块解密算法并联多位洛伦兹流解密模块，因此，系统初始值可以设置为，。注需要注意的是，由于混沌系统对系统初值极其敏感，因此，块解密系统要根据块加密系统来严格输入秘钥，才能正确还原图像。
35.综上，本实施例首先基于并联的每一流解密系统对各自接收到的密文图像数据进行解密操作，实现并行解密，提高解密效率，基于洛伦兹流加密系统构造状态观测器，保证洛伦兹流加密系统和流解密系统密钥流的同步性，通过该状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流，在观测密钥流满足解密条件，通过第一关系式获取明文图像数据，解密过程无需对密文图像数据进行微分处理，块解密算法只涉及微分方程运算和矩阵运算，并没有传统解密算法中的高次幂运算，所以解密速度更快，进一步提高解密效率。
36.请参照图5，图5为本技术所提供的一种图像解密系统的结构示意图，包括多位并联的流解密系统1，每一流解密系统1包括：观测模块11，基于洛伦兹流加密系统构造的状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流；
判断模块12，用于判断观测密钥流是否满足解密条件，若是，触发解密模块13；解密模块13，用于通过第一关系式得到解密后的明文图像数据，第一关系式为，为明文图像数据，y(t)为密文图像数据，c为输出矩阵，为观测密钥流。
37.可见，本实施例中，首先基于并联的各位流解密系统1对各自接收到的密文图像数据进行解密操作，实现并行解密，提高解密效率，基于洛伦兹流加密系统构造状态观测器，保证洛伦兹流加密系统和流解密系统1密钥流的同步性，通过该状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流，在观测密钥流满足解密条件，通过第一关系式获取明文图像数据，解密过程无需对密文图像数据进行微分处理，进一步提高解密效率。
38.作为一种可选的实施例，洛伦兹流加密系统的数学模型为：；相应的，状态观测器的数学模型为：；其中，为观测密钥流随时间的微分，为观测密钥流，y(t)为密文图像数据，b为输入矩阵，c为输出矩阵，ai为系统矩阵，为前件变量，为关于的函数。
39.作为一种可选的实施例，判断观测密钥流是否满足解密条件的过程包括：通过观测误差系统判断观测密钥流是否满足解密条件，观测误差系统的数学模型为；其中，为观测误差，为观测误差随时间的微分。
40.作为一种可选的实施例，解密条件为观测误差随时间的微分趋近于0。
41.作为一种可选的实施例，该图像解密系统还包括：获取模块，用于获取解密秘钥；通过第一关系式得到解密后的明文图像数据的过程包括：通过解密秘钥和第一关系式得到解密后的明文图像数据。
42.作为一种可选的实施例，解密秘钥为系统初始值。
43.作为一种可选的实施例，该图像解密系统还包括：还原模块2，用于根据所有流解密系统1解密后的明文图像数据还原原始图像数据。
44.另一方面，本技术还提供了一种图像解密装置，请参照图6，图6为本技术实施例所提供的一种图像解密装置的结构示意图，该图像解密装置包括：
存储器31，用于存储计算机程序；处理器32，用于执行计算机程序时实现如上文任意一个实施例所描述的图像解密方法的步骤。
45.具体的，存储器31包括非易失性存储介质、内存储器31。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机可读指令，该内存储器31为非易失性存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。处理器32执行存储器31中保存的计算机程序时，可以实现以下步骤：通过并联的各位流解密系统对各自接收到的密文图像数据执行解密操作，解密操作包括：基于洛伦兹流加密系统构造的状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流；判断观测密钥流是否满足解密条件；若是，通过第一关系式得到解密后的明文图像数据，第一关系式为，为明文图像数据，y(t)为密文图像数据，c为输出矩阵，为观测密钥流。
46.可见，本实施例中，首先基于并联的各位流解密系统对各自接收到的密文图像数据进行解密操作，实现并行解密，提高解密效率，基于洛伦兹流加密系统构造状态观测器，保证洛伦兹流加密系统和流解密系统密钥流的同步性，通过该状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流，在观测密钥流满足解密条件，通过第一关系式获取明文图像数据，解密过程无需对密文图像数据进行微分处理，进一步提高解密效率。
47.作为一种可选的实施例，处理器32执行存储器31中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：设置洛伦兹流加密系统的数学模型为：；相应的，设置状态观测器的数学模型为；其中，为观测密钥流随时间的微分，为观测密钥流，y(t)为密文图像数据，b为输入矩阵，c为输出矩阵，ai为系统矩阵，为前件变量，为关于的函数。
48.作为一种可选的实施例，处理器32执行存储器31中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：通过观测误差系统判断观测密钥流是否满足解密条件，观测误差系统的数学模型为；其中，为观测误差，为观测误差随时间的微分。
49.作为一种可选的实施例，处理器32执行存储器31中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：当观测误差随时间的微分趋近于0，判定观测密钥流满足解密条件。
50.作为一种可选的实施例，处理器32执行存储器31中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：获取解密秘钥；通过解密秘钥和第一关系式得到解密后的明文图像数据，其中，解密秘钥为系统初始值。
51.作为一种可选的实施例，处理器32执行存储器31中保存的计算机子程序时，可以实现以下步骤：根据所有流解密系统解密后的明文图像数据还原原始图像数据。
52.在上述实施例的基础上，作为优选实施方式，参见图7，图7为本技术实施例提供的另一种图像解密装置的结构示意图，该图像解密装置还包括：输入接口33，与处理器32相连，用于获取外部导入的计算机程序、参数和指令，经处理器32控制保存至存储器31中。该输入接口33可以与输入装置相连，接收用户手动输入的参数或指令。该输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板。
53.显示单元34，与处理器32相连，用于显示处理器32发送的数据。该显示单元34可以为液晶显示屏或者电子墨水显示屏等。
54.网络端口35，与处理器32相连，用于与外部各终端设备进行通信连接。该通信连接所采用的通信技术可以为有线通信技术或无线通信技术，如移动高清链接技术（mhl）、通用串行总线（usb）、高清多媒体接口（hdmi）、无线保真技术（wifi）、蓝牙通信技术、低功耗蓝牙通信技术、基于ieee802.11s的通信技术等。
55.另一方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上文任意一个实施例所描述的图像解密方法的步骤。
56.具体的，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory ，rom）、随机存取存储器（random access memory ，ram）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：通过并联的各位流解密系统对各自接收到的密文图像数据执行解密操作，解密操作包括：基于洛伦兹流加密系统构造的状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流；判断观测密钥流是否满足解密条件；若是，通过第一关系式得到解密后的明文图像数据，第一关系式为，为明文图像数据，y(t)为密文图像数据，c为输出矩阵，为观测密钥流。
57.可见，本实施例中，首先基于并联的各位流解密系统对各自接收到的密文图像数据进行解密操作，实现并行解密，提高解密效率，基于洛伦兹流加密系统构造状态观测器，保证洛伦兹流加密系统和流解密系统密钥流的同步性，通过该状态观测器观测密文图像数据对应的观测密钥流，在观测密钥流满足解密条件，通过第一关系式获取明文图像数据，解密过程无需对密文图像数据进行微分处理，进一步提高解密效率。
58.作为一种可选的实施例，计算机可读存储介质中存储的计算机子程序被处理器执行时，具体可以实现以下步骤：设置洛伦兹流加密系统的数学模型为：；相应的，设置状态观测器的数学模型为；其中，为观测密钥流随时间的微分，为观测密钥流，y(t)为密文图像数据，b为输入矩阵，c为输出矩阵，ai为系统矩阵，
为前件变量，为关于的函数。
59.作为一种可选的实施例，计算机可读存储介质中存储的计算机子程序被处理器执行时，具体可以实现以下步骤：通过观测误差系统判断观测密钥流是否满足解密条件，观测误差系统的数学模型为；其中，为观测误差，为观测误差随时间的微分。
60.作为一种可选的实施例，计算机可读存储介质中存储的计算机子程序被处理器执行时，具体可以实现以下步骤：当观测误差随时间的微分趋近于0，判定观测密钥流满足解密条件。
61.作为一种可选的实施例，计算机可读存储介质中存储的计算机子程序被处理器执行时，具体可以实现以下步骤：获取解密秘钥；通过解密秘钥和第一关系式得到解密后的明文图像数据，其中，解密秘钥为系统初始值。
62.作为一种可选的实施例，计算机可读存储介质中存储的计算机子程序被处理器执行时，具体可以实现以下步骤：根据所有流解密系统解密后的明文图像数据还原原始图像数据。
63.还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的状况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
64.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。