(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111641757.5 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 山东师范大学 地址 250014 山东省济南市历下区文化 东 路88号 (72)发明人 王春兴　包倩　万文博　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 朱忠范 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/50(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 选择性加密 图像的视觉安全评估方法及系 统 (57)摘要 本发明提供一种选择性加密 图像的视觉安 全评估方法及系统， 属于信息技术领域， 包括： 对 待评估的图像进行自然度特征提取及结构特征 提取； 构建待评估图像的梯度二值模式图； 将结 构特征和梯度二值模式图中的梯度信息进行融 合， 得到梯度加权直方图； 利用支持向量回归将 自然度特征及梯度加权直方图映射到加密图像 的视觉质量上， 求出预测分数与主观分数之间的 关系完成视觉安全评估。 本发明实现了无参考的 加密图像质量评估， 具有较好的预测单调性， 提 高了加密图像 视觉安全评估的准确性。 权利要求书1页 说明书8页 附图1页 CN 114494146 A 2022.05.13 CN 114494146 A 1.一种选择性加密图像的视 觉安全评估方法， 其特 征在于， 包括： 对待评估的图像进行自然度特 征提取及结构特 征提取； 构建待评估图像的梯度二 值模式图； 将结构特 征和梯度二 值模式图中的梯度信息进行融合， 得到梯度加权直方图； 利用支持向量 回归将自然度 特征及梯度加权直方图映射到加密图像的视觉质量上， 求 出预测分数与主观分数之间的关系完成视 觉安全评估。 2.根据权利要求1所述的选择性加密图像的视觉安全评估方法， 其特征在于， 去除图像 像素之间的相关性 提取图像的自然度特 征。 3.根据权利要求2所述的选择性加密图像的视觉安全评估方法， 其特征在于， 计算图像 的局部归一 化值来表示自然度特 征。 4.根据权利要求3所述的选择性加密图像的视觉安全评估方法， 其特征在于， 根据图像 中某像素的像素坐标以及对图像进行卷积后该像素的标准偏差和局部均值， 计算图像的局 部归一化值。 5.根据权利要求1所述的选择性加密图像的视觉安全评估方法， 其特征在于， 图像的梯 度大小定义为沿两个正交方向的图像方向导数的平方根， 采用Prewitt滤波器来计算图像 梯度； 计算梯度幅度图中每个像素 的二值模式算子， 其中二值模式算子是通过计算灰度差 值来描述中心像素与其周围邻居之间的关系； 通过在梯度幅度图上使用二值模式算子， 推 导出梯度二 值模式图。 6.根据权利要求5所述的选择性加密图像的视觉安全评估方法， 其特征在于， 将结构特 征信息和梯度直方图中梯度信息进行融合， 得到梯度加权直方图。 7.一种选择性加密图像的视 觉安全评估系统， 其特 征在于， 包括： 提取模块， 用于对待评估的图像进行自然度特 征提取及结构特 征提取； 构建模块， 用于构建待评估图像的梯度二 值模式图； 融合模块， 用于将结构特征和梯度二值模式图中的梯度信息进行融合， 得到梯度加权 直方图； 评估模块， 用于利用支持向量 回归将自然度 特征及梯度加权直方图映射到加密图像的 视觉质量上， 求出 预测分数与主观分数之间的关系完成视 觉安全评估。 8.一种非暂态计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述非暂态计算机可读存储介质用 于存储计算机指 令， 所述计算机指 令被处理器执行时， 实现如权利要求 1‑6任一项所述的选 择性加密图像的视 觉安全评估方法。 9.一种计算机程序产品， 其特征在于， 包括计算机程序， 所述计算机程序当在一个或多 个处理器上运行时， 用于实现如权利要求1 ‑6任一项所述的选择性加密图像的视觉安全评 估方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器、 存储器以及计算机程序； 其中， 处理器与 存储器连接， 计算机程序被存储在 存储器中， 当电子 设备运行时， 所述处理器执行所述存储 器存储的计算机程序， 以使电子设备执行实现如权利要求1 ‑6任一项所述的选择性加密图 像的视觉安全评估方法的指令 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114494146 A 2选择性加密图像的视觉安全评估方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及信息安全技术领域， 具体涉及 一种选择性加 密图像的视觉安全评估方 法及系统。 背景技术 [0002]如今， 由于互联 网的发展和普及， 数字图像变得比以前更容易获得和传播。 数字图 像是最流行的多媒体形式之一。 在频繁的传输和处理过程中会 出现许多安全问题。 例如， 一 些不法分子会通过某种方式从传输的图像中窃取信息， 以寻求非法利益。 此外， 图像涉及商 业， 医学等许多领域。 因此， 保护数字图像的安全已变得极为重要。 [0003]为了保护图像信息和商业秘密的版权， 加密是使用最广泛的方法之一。 加密可以 分为完全加密和选择性加密两种类型。 完全加密的工作量相对较大且复杂。 因此， 通常使用 选择性加密。 选择性加密算法仅对多媒体数据的指定部分进行加密， 从而保护了多媒体的 视觉内容。 [0004]当前， 已经提出了各种选择性加密算法。 对于多媒体数据信息进行选择性加密， 其 可以让原始数据的视觉属性得到很好的保护。 因此， 选择性加密技术被用于许多 领域。 评估 选择性加密图像的视觉安全具有重要意义。 并且视觉安全分析可以衡量加密方法的性能， 来优化加密方法。 [0005]目前对选择性加密视觉安全进行分析， 通常有两种类型， 一种是基于有参考度量， 另一种是基于非参考度量。 现有的视觉安全评价方法大多数都是基于全参考的， 而现实中 的参考图像往往总 是很难获得而且其在传输过程中会遭到破坏， 不能得到理想的， 全参考 的图像， 因此， 基于无参考的方法被提出。 而基于无参考的方法往往很困难来评估图像的质 量。 发明内容 [0006]本发明的目的在于提供一种选择性加密图像的视觉安全评估方法及系统， 以解决 上述背景技 术中存在的至少一项技 术问题。 [0007]为了实现上述目的， 本发明采取了如下技 术方案： [0008]一方面， 本发明提供一种选择性加密图像的视 觉安全评估方法， 包括： [0009]对待评估的图像进行自然度特 征提取及结构特 征提取； [0010]构建待评估图像的梯度二 值模式图； [0011]将结构特 征和梯度二 值模式图中的梯度信息进行融合， 得到梯度加权直方图； [0012]利用支持向量回归将自然度特征及梯度加权直方图映射到加密图像的视觉质量 上， 求出预测分数与主观分数之间的关系完成视 觉安全评估。 [0013]可选的， 去除图像 像素之间的相关性 提取图像的自然度特 征。 [0014]可选的， 计算图像的局部归一 化值来表示自然度特 征。 [0015]可选的， 根据图像中某像素的像素坐标以及对图像进行卷积后该像素的标准偏差说　明　书 1/8 页 3 CN 114494146 A 3