基于深度学习的图像显著性区域加密  

作　　者：刘维宇 杨景凯 刘妮 李力召 汪静远 

机构地区：[1]长安大学电子与控制工程学院,陕西西安710064 [2]长安大学信息工程学院,陕西西安710064 [3]长安大学能源与电气工程学院,陕西西安710064

出　　处：《物联网技术》2024年第3期78-80,85,共4页Internet of things technologies

基　　金：国家自然科学基金(面上项目)(12172064)。

摘　　要：互联网的广泛应用使得图像的传输和存储越来越便捷,网络的公开化使得很多传输的图像数据可能被轻易地监听、截获、非法复制和篡改等。图像的显著性区域包含了图像的大部分信息,对图像的显著性区域加密可以有效保护图像的信息。本文提出了一种基于深度学习的图像显著性区域加密方式,该方式只对图像的显著性区域进行加密,待加密图像先被提取显著性区域,再使用混沌置乱的方法对显著性区域进行加密。实验结果证明,基于深度学习的显著性区域提取方式性能更好,显著性区域加密比全部加密减少了大部分加密区域,大大提高了加密效率。

关 键 词：图像加密 显著性区域 深度学习 混沌加密 MINet算法 

分 类 号：TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术]