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基于混沌与快速小波变换的多光谱图像压缩加密算法

         

摘要

针对多光谱图像存储和传输安全性问题,提出一种将混沌思想、小波变换和KL(karhunen-loeve)变换相结合的多光谱图像压缩加密算法。首先,采用K-means聚类方案将多光谱图像聚类为通用像素,通过选择合适的K值使算法的性能最优,同时便于后续处理;然后对通用像素进行二维离散9/7小波变换,对变换后的系数进行Arnold变换以及加密处理,消除多光谱图像大部分空间冗余,减少压缩过程中的块效应;之后对产生的小波系数进行改进的KL变换,消除残余空间冗余和光谱冗余;最后采用差分脉冲滤波器对系数进行编码,并采用Tent映射对码流进行混淆扩散加密。通过实验可知,本算法的信息熵达到11.7943(选取12位多光谱图像),信息熵更接近最大值12,优于现有算法,可以更好的隐藏原图特征;该算法的像素变化率(NPCR)和归一化平均变化强度(UACI)分别为99.81%和34.19,优于现有的其他算法,本算法可以更好的抵御差分攻击;输出比特流变化率保持在47.62%~47.71%之间,密文比特流变化率保持在47.45%~47.52%,本算法具有较好的密钥敏感性;在压缩比为4∶1~32∶1范围内,系统PSNR在42 dB以上,具有很高的压缩性能。在4∶1~32∶1范围内,本压缩算法达到很高的峰值信噪比,优于现有的压缩算法,在正常工作压缩比为16∶1时,比现有压缩算法的信噪比提高了0.64 dB以上。为进一步验证算法在高压缩比情况下的压缩性能,该研究测试了压缩比为128∶1时系统的信噪比为31.28,此时,重建后的图像较为清晰,优于现有算法1 dB以上。可见,该算法可行,且特别适合对压缩比要求较高的场合,并在频谱保真方面具有较好的效果。

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