【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及感知加密技术，特别涉及图像感知视觉安全技术。
技术介绍
1、图像感知视觉加密的安全性追求的是图像加密之后不能被人眼所正确识别。某些图像加密方案或许在像素层面和比特层面有较好的加密效果，难以解密出原始图片，但是还是能通过人眼的视觉系统提取图像的某些特征从而泄密。此时需要对加密后的的图像感知视觉的安全性进行判断。特别是以往用于评估图像质量的指标在低质量的图像加密传输中就容易出现视觉安全性的缺陷。
2、由于智能手机的广泛使用和网络接入的可用性，图像目前非常容易捕获和分发，并且越来越多地被用于商业和日常通信。在这种情况下，图像的安全性对于保护商业机密和个人隐私具有重要意义。为了保证图像的安全，人们开始对图像进行加密，以生成加密图像进行传输。
3、在这种情况下，如何评估加密图像的安全性对于加密方案的设计和分析至关重要，但现有的解决方案存在许多局限性。一方面，传统的密码学指标有时对于图像加密的安全目标而言过于强大；另一方面，虽然图像处理中使用的许多度量指标经常被应用于图像加密分析中，但它们可能与安全强度的概念不一致。造成这种不一致的原因是大多数视觉质量度量指标并不是针对整个视觉质量范围设计的。相反，它们的目标是相对高质量的图像，并且在高质量图像上效果很好，但通常在图像质量偏低的加密图像上表现出较差的性能。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种能够有效评价低质量加密图像的安全性的方法。
2、本专利技术为解决上述技术问题所采用
3、本专利技术的有益效果是，通过多阈值边缘检测提取了边缘相似性，再通过共生矩阵度量提取纹理相似性，最后通过自适应相似度加权整合边缘与纹理特性得到符合人类视觉系统的心理视觉特性的视觉安全性指标，从而对加密图片有效进行能视觉安全性评价。
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1.基于边缘和纹理相似度的图像感知视觉安全评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，边缘相似度计算的具体方法为：
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，纹理相似度计算的具体方法为：
4.如权利要求3所述方法，其特征在于，原图P和加密图像C的纹理特征分别通过包含其能量特征e和同质性特征h的二维向量VP和VC表示：VP＝(eP，hP)，VC＝(eC，hC)；
5.如权利要求1所述方法，其特征在于，获取边缘相似度和纹理相似度的加权的权重系数的具体方法为：
6.如权利要求5所述方法，其特征在于，可调参数a∈[0、0.5)。
7.如权利要求1所述方法，其特征在于，视觉安全指数VSI具体为：VSI＝γE(P，C)+(1-γ)T(P，C)；E(P，C)、T(P，C)分别为原图P与加密图像C的边缘相似度、纹理相似度，γ为边缘和纹理自适应加权的权重系数。
【技术特征摘要】
1.基于边缘和纹理相似度的图像感知视觉安全评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述方法，其特征在于，边缘相似度计算的具体方法为：
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，纹理相似度计算的具体方法为：
4.如权利要求3所述方法，其特征在于，原图p和加密图像c的纹理特征分别通过包含其能量特征e和同质性特征h的二维向量vp和vc表示：vp＝(ep，hp)，vc＝(ec，hc)；...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜文博，鲁钰馨，李忻洋，邢鹏志，张瑞，王涛，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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