Mã hóa và nén đồng thời hình ảnh y tế dựa trên cảm biến tĩnh tiến hóa được tối ưu hóa với Lorenz 3D

Springer Science and Business Media LLC - Tập 15 - Trang 1-20 - 2016
Qingzhu Wang1, Xiaoming Chen1, Mengying Wei1, Zhuang Miao2
1School of Information Engineering, Northeast Dianli University, Jilin, China
2Department of Neurosurgery, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun, China

Tóm tắt

Các kỹ thuật hiện có cho việc mã hóa và nén đồng thời hình ảnh thường áp dụng nén có mất mát. Hiệu suất tái tạo của chúng không đáp ứng được độ chính xác của hình ảnh y tế vì phần lớn chúng chưa được áp dụng cho các khối hình ảnh y tế ba chiều (3D) đại diện một cách nội tại bởi tensor. Chúng tôi đề xuất một thuật toán dựa trên tensor sử dụng cảm biến nén tensor (TCS) để giải quyết những vấn đề này. Phương pháp bình phương tối ưu hóa lần lượt được sử dụng để tối ưu hóa TCS với các ma trận đo lường được mã hóa bởi Lorenz 3D rời rạc. Phương pháp được đề xuất bảo tồn cấu trúc nội tại của hình ảnh 3D dựa trên tensor và đạt được sự cân bằng tốt hơn giữa tỷ lệ nén, độ chính xác giải mã và mức độ bảo mật. Hơn nữa, đặc điểm của tích tensor có thể được sử dụng như những chìa khóa bổ sung để làm cho việc giải mã trái phép trở nên khó khăn hơn. Kết quả mô phỏng số xác nhận tính hợp lệ và độ tin cậy của phương án này.

Từ khóa

#Mã hóa #nén hình ảnh #hình ảnh y tế #cảm biến nén tensor #Lorenz 3D

Tài liệu tham khảo

Kanso A, Ghebleh M. An efficient and robust image encryption scheme for medical applications. Commun Nonlinear Sci Numer Simul. 2015;24:98–116. Karakis R, Guler I, Capraz I, et al. A novel fuzzy logic-based image steganography method to ensure medical data security. Comput Biol Med. 2015;67:172–83. Chen L, Wang SH. Differential cryptanalysis of a medical image cryptosystem with multiple rounds. Comput Biol Med. 2015;65:69–75. Ye CH, Xiong ZG, Ding Y, et al. Joint fingerprinting/encryption for medical image security. Int J Secur Appl. 2015;9(1):409–18. Zhang LB, Zhu ZL, Yang BQ, et al. Medical image encryption and compression scheme using compressive sensing and pixel swapping based permutation approach. Math Probl Eng. 2015;2015:1–9. Lima JB, Madeiro F, Sales FJR. Encryption of medical images based on the cosine number transform. Sig Process Image Commun. 2015;35:1–8. Ma JL, Zhang TT, Dong MC. A novel ECG data compression method using adaptive fourier decomposition with security guarantee in e-health applications. IEEE J Biomed Health Inform. 2015;19(3):986–94. Alfalou A, Brosseau C, Abdallah N. Simultaneous compression and encryption of color video images. Opt Commun. 2015;338:371–9. Donoho DL. Compressed sensing. IEEE Trans Inf Theory. 2006;52(4):1289–306. Cambareri V, Marngia M, Pareschi F, Rovatti R, Setti G. On known-plaintext attacks to a compressed sensing-based encryption: a quantitative analysis. IEEE Trans Inf Forensics Secur. 2015;10(10):2182–95. Cambareri V, Mauro M, Fabio P, et al. Low-complexity multiclass encryption by compressed sensing. IEEE Trans Signal Process. 2015;63(9):2183–95. Zhou NR, Zhang A, Zheng F, et al. Novel image compression-encryption hybrid algorithm based on key-controlled measurement matrix in compressive sensing. Opt Laser Technol. 2014;62:152–60. Zhou NR, Li HL, Wang D. Image compression and encryption scheme based on 2D compressive sensing and fractional mellin transform. Opt Commun. 2015;343:10–21. Rawat N, Hwang I, Shi Y, Lee BG. Optical image encryption via photon-counting imaging and compressive sensing based ptychography. J Opt. 2015;17(6):1–11. Zhao SM, Wang L, Liang WQ, Cheng WW, Gong LY. High performance optical encryption based computational ghost imaging with QR code and compressive sensing technique. Opt Commun. 2015;353:90–5. Lang J, Zhang J. Optical image cryptosystem using chaotic phase-amplitude masks encoding and least-data-driven decryption by compressive sensing. Opt Commun. 2015;338:45–53. Ran QW, Yuan L, Zhao TY. Image encryption based on nonseparable fractional fourier transform and chaotic map. Opt Commun. 2015;348:43–9. Nitin R, Byoungho K, Inbarasan M, et al. Compressive sensing based robust multispectral double-image encryption. Appl Opt. 2015;54(7):1782–93. Nitin R, Byoungho K, Rajesh K, et al. Fast digital image encryption based on compressive sensing using structurally random matrices and Arnold transform technique. Optik. 2016;127:2282–6. Bairagi VK, Sapkal AM. Automated region-based hybrid compression for digital imaging and communication in medicine magnetic resonance imaging images for telemedicine applications. IET Sci Meas Technol. 2012;6(4):247–63. Cesar FC, Andrzej C. Stable, robust, and super fast reconstruction of tensors using multi-way projections. IEEE Trans Signal Process. 2015;63(3):780–93. Marco FD, Richard GB. Kronecker compressive sensing. IEEE Trans Image Process. 2012;21(2):494–504. Friedland S, Li Q, Schofeld D. Compressive sensing of sparse tensors. IEEE Trans Image Process. 2014;23(10):4438–46. Sidiropoulos ND, Kyrillidis A. Multi-way compressed sensing for sparse low-rank tensors. IEEE Signal Process Lett. 2012;19(11):757–60. Mohamed FH, Gulliver TA. Real-time image encryption using a low-complexity discrete 3D dual chaotic cipher. Nonlinear Dyn. 2015;82:1523–35. Mohamed FH, Gulliver TA. A new 3D chaotic cipher for encrypting two data streams simultaneously. Nonlinear Dyn. 2015;81:1053–66. Suryadi MT, Eva N, Dhian W. Performance of chaos-based encryption algorithm for digital image. TELKOMNIKA. 2014;12(3):675–82. Bernard NS, Yousef S. Higher order orthogonal iteration of tensors (HOOI) and its relation to PCA and GLRAM. Proceedings of the 7th SIAM international conference on data mining. 2007. p. 355–65. Wang L, Bai J, Wu J, et al. Hyperspectral Image compression based on lapped transform and tucker decomposition. Sig Process Image Commun. 2015;36:63–9. Ballester RR, Suter SK, Pajarola R. Analysis of tensor approximation for compression-domain volume visualization. Comput Graph. 2015;47:34–47. Lung Image Database Consortium (LIDC), National Cancer Institute. http://imaging.cancer.gov/programsandresources/InformationSystems/LIDC. Accessed 3 Nov 2016. Coluccia G, Roumy A, Magli E. Operational rate-distortion performance of signal-source and distributed compressed sensing. IEEE Trans Commun. 2014;62(6):2022–33.