密文域圖像去噪方法研究.pdf

1、隨著云計算的不斷發(fā)展，眾多的云服務(wù)提供商構(gòu)建了自己的存儲和計算資源池，能夠為用戶提供個性化的存儲和計算服務(wù)。同時，隨著整個網(wǎng)絡(luò)空間中多媒體數(shù)據(jù)的增多，使用云服務(wù)器來處理多媒體計算任務(wù)變得越來越普遍，用戶外包多媒體數(shù)據(jù)到云服務(wù)器端越來越多。然而，云服務(wù)器作為第三方可能會泄露用戶外包的多媒體數(shù)據(jù)，導致隱私泄露問題發(fā)生，近年來用戶隱私泄露也是屢有發(fā)生。因此，云服務(wù)器在密文域中進行多媒體數(shù)據(jù)處理來保護用戶的隱私是必要的。
　　圖像去噪是圖

2、像處理和計算機視覺中一個重要的研究領(lǐng)域。圖像去噪的目的在于改善圖像質(zhì)量，更好地還原圖像所攜帶的信息，為后續(xù)圖像處理提供基礎(chǔ)。隨著研究的深入，圖像去噪算法取得越來越好的去噪效果。非局部圖像去噪算法相對于局部圖像去噪算法效果更好，但是計算復(fù)雜度更高。隨著云計算的興起，復(fù)雜的大規(guī)模圖像處理任務(wù)適合外包到云服務(wù)器中完成。對圖像內(nèi)容，在數(shù)據(jù)外包中需要考慮的是如何在計算過程中保護圖像內(nèi)容的隱私性。本論文針對不同的應(yīng)用場景設(shè)計了三種方案，使其適用于用

3、戶擁有不同數(shù)量的云服務(wù)提供商的場景。
　　本論文的研究工作和創(chuàng)新成果如下:
　　1.提出了基于Paillier算法和保距變換的單云密文域圖像去噪方法。目前全同態(tài)加密存在密文擴張嚴重，密鑰數(shù)據(jù)大，密文計算復(fù)雜等問題，很難應(yīng)用于實際工程中。而部分同態(tài)密碼方案，其效率優(yōu)于全同態(tài)，在實際應(yīng)用多有涉及，但缺陷就是不能完成密文域中的復(fù)雜運算。據(jù)此，我們提出了一種雙密文的密文域計算框架，相對傳統(tǒng)的只外包一種加密數(shù)據(jù)，本方案中使用了兩種加密

4、算法，產(chǎn)生兩種不同類型的密文，其中用到加法同態(tài)密碼算法和隱私保護的保距變換。隱私保護的保距變換產(chǎn)生的密文用于非線性運算中的歐式距離計算。對于計算得到的圖像濾波權(quán)重，應(yīng)用到加法同態(tài)加密的密文進行線性濾波。同時客戶端在加密過程中還用到了塊隨機置亂和像素隨機置亂來分別對兩種密文做置亂處理，用來增強方案的安全性。
　　2.提出了基于秘密共享和保距變換的雙云密文域圖像去噪方法?；趩蝹€云服務(wù)器的雙密文的密文域圖像去噪中，將這兩種密文數(shù)據(jù)外包

5、到云服務(wù)器中。方案中應(yīng)用的Paillier加法同態(tài)算法相對于全同態(tài)方案，密文擴張和計算復(fù)雜度有很大下降，但仍然存在密文擴張和云服務(wù)器計算量巨大的問題，所以考慮是將上述的加密算法替換為更加簡單高效的加密方案。在新的加密方案中，需要使用兩個云服務(wù)器完成密文域的圖像去噪計算。相對單個云服務(wù)器的方案，密文擴張有所降低，用戶與服務(wù)器之間的通信數(shù)據(jù)量減少。云服務(wù)器在密文域中完成的計算和在明文中完成的計算過程一樣，不會額外增加云服務(wù)器的計算量。

6、>　　3.提出了基于秘密共享的三云密文域圖像去噪方法?；赑aillier密碼算法和保距變換的雙密文方案和基于秘密共享和保距變換的雙密文改進方案中，雖然方案的復(fù)雜度有所降低，但用戶仍然需要外包兩種密文給云服務(wù)器。據(jù)此，我們提出了新的基于秘密共享的三云密文域圖像去噪方法，只需要使用一種加密方式，進一步降低用戶與云服務(wù)器之間的通信數(shù)據(jù)?；诰€性秘密共享的安全多方計算方案能夠獲得加法和乘法同態(tài)性質(zhì)。但是，其中的乘法同態(tài)的實現(xiàn)需要所有參與方之間