一种密文域图像修复方法技术

本发明专利技术提供了一种密文域图像修复方法，用于在密文域中对遭受掩模图像的破坏而生成的受损图像进行修复，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤一，获取待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ以及掩模图像θ；步骤二，通过掩模图像θ对待修复加密图像EP进行标记得到受损区域Ω和完好区域Φ；步骤三，对受损区域Ω中的待修复像素c以块为单位计算优先级得到具有最高优先级的目标块

【技术实现步骤摘要】
一种密文域图像修复方法
本专利技术涉及一种图像修复方法，具体涉及一种密文域图像修复方法。
技术介绍
图像修复技术在许多应用领域中皆有运用。如去除不需要的物体或区域，填充图像的缺失部分，也广泛应用于计算机视觉，包括图像恢复、压缩、编辑和合并。图像修复技术也被扩展到与图像相关的应用程序，例如，合成视频和动画。目前的图像修复技术主要分为三类：基于插值的方法(如：FMM算法)，基于偏微分方程的方法(如：TV算法)，和基于样本/块的方法(如：Criminisi算法)。如今，随着互联网发展，云存储和计算变得普遍。由于有限的存储空间和计算能力，用户可以上传自己的多媒体数据(如图像、视频等)到云端，并将各种数据处理工作外包给云服务器实现。然而，虽然云计算带来了便利，但由于用户普遍希望数据隐私得到保护，故安全问题也同时被提出。因此，一个安全合理的解决方案是在数据上传到云端之前对其进行加密，而云服务器可以在密文域中处理数据。然后，用户再对来自云服务器的接收数据进行解密后，数据可以在明文域中获得理想效果。基于这种应用场景和需求，近几年来，密文域信号的处理得到了广泛的研究。但是，有关修复图像的研究还都集中在明文领域，在密文领域还没有涉及。
技术实现思路
本专利技术是为了解决如何实现在密文域中对加密图像进行修复的问题而进行的，目的在于提供一种密文域图像修复方法。本专利技术提供了一种密文域图像修复方法，用于在密文域中对遭受掩模图像的破坏而生成的受损图像进行修复，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤一，获取待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ以及掩模图像θ；步骤二，通过掩模图像θ对待修复加密图像EP进行标记得到受损区域Ω和完好区域Φ；步骤三，对受损区域Ω中的待修复像素c以块为单位计算优先级得到具有最高优先级的目标块步骤四，在辅助加密图像EJ的协助下将目标块与完好区域Φ的所有候选块BS进行块匹配从而在完好区域Φ中找到最佳匹配块步骤五，用最佳匹配块对目标块进行修复从而将待修复加密图像EP更新为初始修复加密图像EP1；步骤六，分别对辅助加密图像EJ、受损区域Ω以及完好区域Φ进行更新；步骤七，重复步骤二～步骤六，直到受损区域Ω全部被修复得到修复加密图像E'P，该修复加密图像E'P为待修复加密图像EP的修复结果。在本专利技术提供的密文域图像修复方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤四中，将目标块与候选块BS进行块匹配得到最佳匹配块的过程为：根据辅助加密图像EJ，通过以下公式计算目标块与所每个候选块BS之间的距离，(x,y)表示候选块BS相对于目标块的坐标位移，BS∈Φ，和分别表示辅助加密图像EJ中两个像素m(i1,j1)和m(i2,j2)的加密值，选出距离目标块最近的候选块BS作为最佳匹配块在本专利技术提供的密文域图像修复方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤三中，从受损区域Ω中得到目标块的过程为：以待修复像素c为中心的块优先级Oc为表示以待修复像素c为中心的大小为l×l的块Bc中完好像素的个数，表示待修复像素c位于受损区域Ω的边界上，选取块优先级Oc的值最大的块Bc作为目标块在本专利技术提供的密文域图像修复方法中，还可以具有这样的特征，还包括：步骤八，对修复加密图像E'P进行局部加权均值滤波处理得到优化加密图像E″P。在本专利技术提供的密文域图像修复方法中，还可以具有这样的特征：其中，待修复加密图像EP是由受损图像Id经过Paillier加密算法进行加密处理后得到的图像。在本专利技术提供的密文域图像修复方法中，还可以具有这样的特征：其中，辅助加密图像EJ是由受损图像Id经过JohnsonLindenstrauss变换加密处理后得到的图像。在本专利技术提供的密文域图像修复方法中，还可以具有这样的特征：其中，由受损图像Id得到辅助加密图像EJ的过程为：将受损图像Id的每个像素m(i,j)，以像素m(i,j)为中心与周围s-1个像素组成一个s-pixels块；对s-pixels块中的像素构建s维向量Ni,j；利用秘钥κJ、大小为k×s的随机矩阵和随机k维噪声矢量σ对向量Ni,j进行加密得到向量Li,j，该向量Li,j为一个像素m(i,j)的加密结果，将受损图像Id的所有像素m(i,j)对应的向量Li,j作为辅助加密图像EJ。专利技术的作用与效果根据本专利技术所涉及的密文域图像修复方法，因为获取待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ以及掩模图像θ后，通过掩模图像θ对待修复加密图像EP进行标记得到受损区域Ω和完好区域Φ，确定受损区域Ω的目标块在辅助加密图像EJ的协助下经过块匹配找出完好区域Φ的最佳匹配块然后用最佳匹配块对目标块进行修复来更新待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ、受损区域Ω以及完好区域Φ，重复修复过程直到得到修复加密图像E'P，上述过程完全在密文域中进行，图像的明文信息不会被泄露，私密性强，并且能够得到很好的图像修复效果，具有广阔的应用前景，尤其适用于云计算过程中的图像信息的传输与修复。附图说明图1是本专利技术的实施例中密文域图像修复方法的流程图；图2是实验组1修复效果比对图；图3是实验组2修复效果比对图；以及图4是从图像库中选取的7幅图像。具体实施方式为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图对本专利技术密文域图像修复方法作具体阐述。图像修复者(如具有强大计算能力的云服务器)按照本实施例所涉及的密文域图像修复方法对待修复加密图像EP在密文域中进行修复之前需要先从图像所有者处获得将待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ以及掩模图像θ。图像所有者持有受损图像Id以及掩模图像θ。其中，掩模图像θ是根据受损图像Id得出的用来标记受损图像Id中受损区域和完好区域的图像。由于图像所有者希望图像修复者在密文域中对受损图像Id进行修复，所以，需要图像所有者对受损图像Id进行加密，加密的具体过程如下：首先，将受损图像Id经过Paillier加密算法进行加密得到待修复加密图像EP，该待修复加密图像EP作为被修复的对象。在本实施例中，受损图像Id采用Paillier加密算法进行加密是为了在后续解密时也采用Paillier加密算法进行解密。在实际应用中，受损图像Id还可以采用其它的算法进行加密，后续解密过程也采用对应的算法进行解密。其次，将受损图像Id经过JohnsonLindenstrauss图形变换算法(简称JL算法)进行加密得到辅助加密图像EJ。其中，由受损图像Id得到辅助加密图像EJ的过程为：(1)将受损图像Id的每个像素m(i,j)，以像素m(i,j)为中心与周围s-1个像素组成一个s-pixels块。(2)对s-pixels块中的像素构建s维向量Ni,j。(3)利用JL算法的秘钥κJ、大小为k×s的随机矩阵和随机k维噪声矢量σ对向量Ni,j进行加密得到向量Li,j，向量Li,j是一个k维向量，表示一个像素m(i,j)的加密结果。(4)将受损图像Id的所有像素m(i,j)对应的向量Li,j作为辅助加密图像EJ。图1是本专利技术的实施例中密文域图像修复方法的流程图。如图1所示，本实施例所涉及的密文域图像修复方法包括以下步骤：步骤S1，图像修复者获取待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ以及掩模图像θ。步骤S2，通过掩模图像θ对待修复加密图像EP进行标记得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种密文域图像修复方法，用于在密文域中对受损图像进行修复，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ以及掩模图像θ；步骤二，通过所述掩模图像θ对所述待修复加密图像EP进行标记得到受损区域Ω和完好区域Φ；步骤三，对所述受损区域Ω中的待修复像素c以块为单位计算优先级得到具有最高优先级的目标块

【技术特征摘要】
1.一种密文域图像修复方法，用于在密文域中对受损图像进行修复，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取待修复加密图像EP、辅助加密图像EJ以及掩模图像θ；步骤二，通过所述掩模图像θ对所述待修复加密图像EP进行标记得到受损区域Ω和完好区域Φ；步骤三，对所述受损区域Ω中的待修复像素c以块为单位计算优先级得到具有最高优先级的目标块步骤四，在所述辅助加密图像EJ的协助下将所述目标块与所述完好区域Φ的所有候选块BS进行块匹配从而在所述完好区域Φ中找到最佳匹配块步骤五，用所述最佳匹配块对所述目标块进行修复从而将所述待修复加密图像EP更新为初始修复加密图像EP1；步骤六，分别对所述辅助加密图像EJ、所述受损区域Ω以及所述完好区域Φ进行更新；步骤七，重复步骤二～步骤六，直到所述受损区域Ω全部被修复得到修复加密图像E'P，该修复加密图像E'P为所述待修复加密图像EP的修复结果。2.根据权利要求1所述的密文域图像修复方法，其特征在于：其中，步骤四中，将所述目标块与所述候选块BS进行块匹配得到最佳匹配块的过程为：根据所述辅助加密图像EJ，通过以下公式计算所述目标块与所每个所述候选块BS之间的距离，(x,y)表示所述候选块BS相对于所述目标块的坐标位移，BS∈Φ，和分别表示所述辅助加密图像EJ中两个像素m(i1,j1)和m(i2,j2)的加密值，选出距离所述目标块最近的所述候选块BS作为最佳匹配块3.根据权利要求1所述的密文域图像修复方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙佳忆，秦川，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：上海,31