科创中国
一种基于加密算法的图像抗干扰方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2024-07-22 08:46:03
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-07-22 08:46:03
一种基于加密算法的图像抗干扰方法，包括以下步骤：步骤1：构建原始手写体数据集并将图像进行预处理；步骤2：利用基于矩阵变换的图像加密技术，将原始手写体数据集进行加密，构建加密数据集；步骤3：构建生成式对抗网络并利用原始数据集进行训练，该网络包括一个生成器和一个判别器；步骤4：构建七层卷积神经网络并利用原始数据集和加密数据集分别进行训练；步骤5：基于已训练好的卷积神经网络和生成式对抗网络做手写体图像数据的标签预测。本发明采用以生成式对抗网络为代表的深度学习算法，利用一种特定的基于矩阵变换的图像加密技术转换图像空间，识别因深度学习技术而受到干扰的图像。
为了克服现有技术的不足，本发明提出一种基于加密算法的图像抗干扰方法，采用以生成式对抗网络为代表的深度学习算法，利用一种特定的基于矩阵变换的图像加密技术转换图像空间，识别因深度学习技术而受到干扰的图像。
图像抗干扰是许多应用领域的重要问题，例如图像处理、通信、安全等。传统的图像抗干扰方法主要包括信号处理方法和密码学方法。信号处理方法需要较多的计算资源和时间，而密码学方法则需要大量的密钥。 一种基于加密算法的图像抗干扰方法得到了广泛关注。该方法将加密算法与图像处理算法相结合，实现图像的抗干扰。该方法具有以下优势：
加密算法可以保证图像的安全性和完整性。
图像处理算法可以提高图像的质量和抗干扰能力。
该方法可以实现无损图像抗干扰，图像的质量不会受到影响。 这种基于加密算法的图像抗干扰方法在许多应用领域都具有广阔的应用前景，例如：
安全通信：可以用于保证图像通信的安全性和可靠性，例如数字版权管理、移动支付等。
图像处理：可以用于提高图像处理的质量和抗干扰能力，例如图像增强、图像压缩等。
安全防护：可以用于保护图像的版权和隐私，例如电子护照、电子签名等。
智能交通：可以用于提高图像识别和分类的准确率和抗干扰能力，例如无人驾驶、智能交通监控等。
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
本发明的有益效果为：采用以生成式对抗网络为代表的深度学习算法，利用一种特定的基于矩阵变换的图像加密技术转换图像空间，识别因深度学习技术而受到干扰的图像。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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