光学衍射加密:冗余数据驱动的二值图像无损恢复
83 浏览量
更新于2024-08-28
收藏 4.05MB PDF 举报
"这篇论文提出了一种利用光学衍射技术实现二值图像无损加密恢复的方法,通过提取图像冗余数据作为密钥,提高加密效率并确保解密时的完整恢复。这种方法仅需要记录单幅衍射强度图像,简化了加密过程,并便于密文的传输。在解密阶段,采用相位恢复算法,利用预先保存的冗余数据加速算法收敛,从而准确恢复原始图像。计算机模拟实验验证了该方法的有效性和对剪切、噪声攻击的抗干扰能力。"
本文详细介绍了一种创新的二值图像加密方案,该方案基于光学衍射原理。在传统的图像加密系统中,通常需要复杂的干涉设备,这不仅增加了系统的复杂性,也降低了记录效率。然而,此方法摒弃了干涉装置,只需记录衍射强度图像,大大提升了加密过程的效率,同时使得单幅密文的存储和传输更为简便。
在加密过程中,首先对原始二值图像进行分析,提取其中的冗余数据作为加密密钥。冗余数据是指图像中可以用来重构原始信息但并非必不可少的数据,这种数据的存在使得在解密时有额外的信息可供参考。接下来,使用光学衍射图像加密技术对原始图像进行处理,生成的衍射强度图像即为加密后的密文。
解密时,关键步骤在于相位恢复算法的应用。这一算法通过迭代运算来重构原始图像的相位信息。由于在加密前已经保存了冗余数据,这些数据在解密时可以作为输入平面的部分振幅支撑,有助于算法迅速收敛,从而高效准确地恢复出原始二值图像,实现了无损解密。
为了验证方法的可行性和安全性,作者进行了计算机模拟实验。实验结果表明,该方法能有效地恢复二值图像,且对图像的剪切操作和噪声干扰具有良好的抵抗能力。这意味着即使密文受到一定程度的破坏,仍能通过解密过程还原出高质量的原始图像。
这项工作在二值图像加密领域做出了重要贡献,提出了一种兼顾效率和安全性的新方法。通过对冗余数据的巧妙利用,以及结合光学衍射和相位恢复算法,实现了二值图像的无损加密与恢复,对于信息安全和光学加密技术的发展具有重要的理论和实践意义。
2019-10-22 上传
2021-08-18 上传
2006-02-23 上传
2024-10-26 上传
2024-10-26 上传
2024-01-14 上传
2024-10-26 上传
2023-05-22 上传
2024-10-28 上传
weixin_38679178
- 粉丝: 4
- 资源: 919
最新资源
- 深入浅出:自定义 Grunt 任务的实践指南
- 网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析
- multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术
- C++商品交易系统实习项目详细要求
- macOS系统Python模块whl包安装教程
- 掌握fullstackJS:构建React框架与快速开发应用
- React-Purify: 实现React组件纯净方法的工具介绍
- deck.js:构建现代HTML演示的JavaScript库
- nunn:现代C++17实现的机器学习库开源项目
- Python安装包 Acquisition-4.12-cp35-cp35m-win_amd64.whl.zip 使用说明
- Amaranthus-tuberculatus基因组分析脚本集
- Ubuntu 12.04下Realtek RTL8821AE驱动的向后移植指南
- 掌握Jest环境下的最新jsdom功能
- CAGI Toolkit:开源Asterisk PBX的AGI应用开发
- MyDropDemo: 体验QGraphicsView的拖放功能
- 远程FPGA平台上的Quartus II17.1 LCD色块闪烁现象解析