图像压缩加密方面的一些知识
基础知识
图像压缩比？
压缩比是指未压缩图像与压缩图像的比值
joint compression and encryption (JCAE)
DPCM编码简称差值编码
论文
《Joint image compression and encryption using a novel column-wise scanning and optimization algorithm》
方案：
采用了列扫描优化替换了zigzag锯齿扫描
采用算术编码替换huffman编码
使用128位AES加密 生成伪随机数，然后对算术编码的结果进行异或加密
《Joint compressed sensing and JPEG coding based secure compression scheme in OFDM-PON》
《A Content-Adaptive Joint Image Compression and Encryption Scheme》
加密过程
DCT变换阶段采用不同的正交矩阵 这一步是不影响压缩性能的
量化后 置乱量化块 这一步也不影响压缩性能 并且这个置乱效果和先对8*8图像块置乱再变换是一样的 到此为止图像的统计信息还是没有变化
异或操作改变每个量化块的DC系数
AC系数嵌入Key1
非零交流系数选取256个 然后改变他们的值 嵌入
统计直方图就均匀了？什么道理呢，要做实验去看看
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S104732031830292X
Joint image encryption and compression schemes based on 16 * 16 DCT
A chaos-based joint image compression and encryption scheme using DCT and SHA-1
总结：
常规的图像加密都是先将图像rgb数据加密后 再进行压缩传输，属于先加密再压缩，而图像压缩就是利用图像像素之间的相关性进行的，图像加密会破坏图像像素之间的相关性，所以加密之后再进行图像压缩，压缩效率会很低，从之前的图像加密结果可以更直观的看出这种差距
一副512*512大小的图像经过加密压缩后得到的大小比之前直接压缩要大很多，几乎没有进行压缩。
先压缩再加密
FF字节后没有补0就是出现波形
思考
加密时直接对图像进行异或加密效果好么？有什么缺点？
答：
图像rgb数据和使用pwlcm产生的混沌序列直接异或，还是可以直观的看出图像的轮廓，可能是因为只进行了扩散 没有置乱操作
加上一个置乱操作 结果就会好很多
只进行置乱，直观上已经看不出什么信息了，但是统计分析不行
不进行像素置乱压缩 和置乱后压缩 压缩效率会降低,探究一下如何不进行置乱在降低像素相关性的同时 尽可能不影响压缩效率，
思考一下dct变换的过程，看看有没有特定的置乱策略 不影响压缩性能
注：before.jpg是不置乱直接进行压缩，after.jpg是rgb三个通道联合置乱后进行压缩，可以看出置乱降低了压缩效率
接下来探究块内置乱，可以列出块内置乱后 压缩效率和压缩质量的关系，压缩质量越大 对压缩效率的影响越大
置乱过程可以考虑解密时像素不恢复到原来的位置 而是
比如 4个像素 a b c d e f g h
混沌系统产生的混沌序列是均匀分布的吗？？？
答对 测试了lorenz混沌系统产生的混沌序列 分布比较均匀，但是pwlcm混沌系统不是均匀的
做实验
jpeg c++源码运行并分析
md5加密
考虑不同的dct矩阵 这样不影响压缩又会有加密效果
提出的方案
sha256算法 对不同的明文产生不同的密钥 可以提高加密系统的健壮性
密钥为lorenz混沌系统的3个初始值 x0,y0,z0
sha256产生256bit key
初始化密钥
ck= key中 1的个数
x0_num key中1、3、6位置1的个数
y0_num key中2、4、7位置1的个数
z0_num key中3、5、8位置1的个数
初始化公式
x1=((x0+x0_sum)/(ck+x0+y0+z0))%1
得到三个混沌序列Y Z Q
序列Y 控制DCT变换矩阵的选择
把序列Y的值映射到0-128之间
dct变换阶段采用不同的正交矩阵 这样可以在不影响压缩性能的情况下提高加密能力
使用混沌序列控制选择不同的正交矩阵 这里指的是为每一个8*8块选择一个dct矩阵
块间置乱 采用不同的加密 可以左右互换 上下互换 这样不会改变像素相关性 也就是说不会影响压缩性能但又会提高加密能力
huffman表 置乱 生成新的huffman表
计划
1月19日
看大量论文，总结归纳其中使用的联合压缩加密算法
1月20日
JPEG压缩算法实现以及探究各阶段加密对压缩的性能影响
1月21日
提出算法
1月22日
实现并进行性能评估
1月23日
向老师汇报
1月24日
回家
jpeg压缩的四个阶段
DCT变换 、量化、锯齿扫描 熵编码
理论上 Dct变换不会影响压缩性能
量化块置乱也不会
v1.5.2