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申请/专利权人：福建师范大学
摘要：本发明公开结合相衬滤波及卷积神经网络辅助解密的多图像加密方法，步骤为：明文图像加密得到密文图像；明密文图像对训练人工神经网络获得已训练的神经网络模型；密文图像作为相位构建虚指数信号；各个密文图像的虚指数信号相乘获得乘积信号，再乘以一随机相位模板获得噪声形式的乘积信号，并计算菲涅尔逆衍射获得复信号；复信号的幅值和单位幅值模板作为约束计算获得公用加密相位模板；基于加密相位模板计算得到第一解密相位模板；利用各个密文图像及第一解密相位模板产生第二解密相位模板。利用公用加密相位模板及各密文图像的两个解密相位模板及相衬滤波技术获得密文图像；将密文图像送入已训练的人工神经网络获明文图像。本发明提高了图像加解密的安全性。
主权项：1.结合相衬滤波及卷积神经网络辅助解密的多图像加密方法，其特征在于：其包括加密步骤和解密步骤，具体包括如下步骤:加密步骤：步骤S11，首先原始明文图像通过相位截断非线性加密获得密文图像；步骤S12，搭建人工神经网格模型，用明密文图像对训练人工神经网格模型获得已训练用于解密的神经网络模型；步骤S13，将密文图像作为相位构建虚指数信号；步骤S14，将来自各个密文图像的虚指数信号相乘获得包含多个图像信息的乘积信号，乘积信号再乘以一个随机相位模板，获得噪声形式的包含多个图像信息的乘积信号；步骤S15，计算乘积信号的菲涅尔逆衍射获得复信号；步骤S16，利用复信号的幅值和单位幅值模板作为约束，在加密相位模板所在平面与第一解密相位模板所在平面之间使用相位恢复算法获得公用加密相位模板；步骤S17，利用加密相位模板在第一解密相位模板所在平面生成的幅值及单位幅值作约束，在第一解密相位模板所在平面与第二解密相位模板所在平面之间利用相位恢复算法产生第一解密相位模板；步骤S18，利用各个密文图像及已获得的第一解密相位模板产生第二解密相位模板；解密步骤：步骤S21，利用公用加密相位模板及对应于各密文图像的级联结构形式的两个解密相位模板及相衬滤波技术获得密文图像；步骤S22，将密文图像送入已训练的人工神经网络ANN，获得对应于密文的明文图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建师范大学 结合相衬滤波及卷积神经网络辅助解密的多图像加密方法
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