權利要求

1.鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 獲取鋁箔化成反應過程中的RGB圖像以及RGB圖像對應的灰度圖像； 根據(jù)灰度圖像，得到灰度圖像對應的標定量； 對灰度圖像進行分割，得到灰度圖像對應的各超像素塊的特征值；根據(jù)特征值，得到灰度圖像對應的初始加密矩陣； 根據(jù)初始加密矩陣中的參數(shù)，得到初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)； 根據(jù)初始加密矩陣，得到灰度圖像對應的初始密文圖像； 將初始密文圖像對應的標定量與對應灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值，記為初始密文圖像對應的加密評價指標； 根據(jù)所述衰減參數(shù)和所述加密評價指標，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標，并記為特征加密評價指標，將最大特征加密評價指標對應的衰減加密矩陣，記為最佳加密矩陣； 利用最佳加密矩陣，對鋁箔化成反應過程中的RGB圖像進行加密； 對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像，根據(jù)如下公式計算得到該灰度圖像對應的標定量：  其中， 為第 張灰度圖像對應的標定量， 為第 張灰度圖像中灰度值為 的像素點出現(xiàn)的概率， 為第 張灰度圖像中灰度值為 的像素點的灰度值的個數(shù)。2.如權利要求1所述的一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，對灰度圖像進行分割，得到灰度圖像對應的各超像素塊的特征值的方法，包括： 對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像：利用超像素分割算法對該灰度圖像進行分割，得到該灰度圖像對應的個超像素塊，M為該灰度圖像對應的超像素塊總數(shù)； 根據(jù)如下公式計算該灰度圖像對應的第 個超像素塊的特征值：  其中， 為該灰度圖像對應的第 個超像素塊的特征值， 為第 個超像素塊中的所有像素點灰度值的平均值， 為第個超像素塊內的第 個像素點， 為第 個超像素塊中的第 個像素點的灰度值， 為第 個超像素塊內所有像素點的總數(shù)。 3.如權利要求2所述的一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，根據(jù)特征值，得到灰度圖像對應的初始加密矩陣的方法，包括： 對該灰度圖像對應的各超像素塊對應的特征值進行矩陣化，得到 的矩陣，所述 和 為 的所有兩個因數(shù)中最大的因數(shù)；將 的矩陣記為該灰度圖像對應的初始加密矩陣，所述 和 分別為初始加密矩陣的行數(shù)和列數(shù)。 4.如權利要求1所述的一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，根據(jù)初始加密矩陣中的參數(shù)，得到初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)的方法，包括： 對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像： 將該灰度圖像對應的初始加密矩陣中第一行和第一列作為基準行和基準列； 將與基準行為預設第一距離的行記為距離基準行的第 行，將與基準列為預設第二距離的列記為距離基準列的第 列；將距離基準行和基準列的第 行和第 列的所有元素進行去除，計算第 行和第 列元素進行去除之后的初始加密矩陣的聯(lián)系性； 將最小聯(lián)系性對應的行數(shù)和列數(shù)作為第一次衰減最佳的衰減參數(shù)，分別記為 和 ； 在第一次最佳衰減參數(shù)進行衰減的基礎上進行第二次衰減，獲得第二次衰減最佳的衰減參數(shù)，分別記為 與 ，以此類推，直至第 次衰減之后加密大小的矩陣為 時停止衰減，得到進行 次衰減之后初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)集合，分別為 和 ，其中， 和 為衰減參數(shù)集合， 和 為第一次衰減最佳的衰減參數(shù)， 為第k次衰減最佳的衰減參數(shù)， 為第 次衰減最佳的衰減參數(shù)；所述 和 分別為初始加密矩陣的行數(shù)和列數(shù)， 為 與 的最小公因數(shù)； 將衰減參數(shù)集合 的眾數(shù)和衰減參數(shù)集合 的眾數(shù)，作為初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)。 5.如權利要求4所述的一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，計算第 行和第 列元素進行去除之后的初始加密矩陣的聯(lián)系性的方法，包括： 對去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣進行劃分，得到去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的各窗口； 根據(jù)如下公式計算第 行和第 列元素進行去除之后初始加密矩陣的聯(lián)系性 ：  其中， 為第 行和第 列元素進行去除之后初始加密矩陣的聯(lián)系性 ， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的第 個窗口中的第 個元素， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的窗口個數(shù)， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的第 個窗口中的元素的平均值， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的信息熵， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的方差。 6.如權利要求1所述的一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，根據(jù)初始加密矩陣，得到灰度圖像對應的初始密文圖像的方法，包括： 對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像： 將該灰度圖像與該灰度圖像對應的初始加密矩陣進行卷積運算，將卷積運算的結果記為該灰度圖像對應的初始密文圖像。 7.如權利要求4所述的一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，根據(jù)所述衰減參數(shù)和所述加密評價指標，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標的方法，包括： 利用初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)對初始加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列進行衰減，記為第1次衰減，得到第1次衰減對應的加密矩陣，并記為衰減加密矩陣，根據(jù)計算所述加密評價指標的方法，得到第1次衰減對應的加密評價指標，并將初始加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列去除后的矩陣，記為第二加密矩陣；利用初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)對第二加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第列進行衰減，記為第2次衰減，得到第2次衰減對應的衰減加密矩陣，根據(jù)計算所述加密評價指標的方法，得到第2次衰減對應的加密評價指標，并將第二加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列去除后的矩陣，記為第三加密矩陣；以此類推，直至去除行和列后的初始加密矩陣的大小為預設矩陣大小時停止衰減，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標。 8.如權利要求1所述的一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，利用最佳加密矩陣，對鋁箔化成反應過程中的RGB圖像進行加密的方法，包括： 對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像對應的RGB圖像： 利用最佳加密矩陣與該RGB圖像的每個通道加密進行卷積，得到該RGB圖像的每個通道密文。

說明書

技術領域

本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法。

背景技術

隨著科技的發(fā)展，各類電子產品被應用的越來越廣泛，而組成電子廠品中的基礎零件在這種趨勢下越來越被需要，例如電子產品的基礎零件電容中的重要構成之一化成箔，化成箔是通過對高純度的鋁箔進行化成反應而獲得的一種特制的電容器的專用材料鋁箔，這種材料的技術性能決定著電容器的基本技術指標。

在對鋁箔進行化成反應生成化成箔的過程中，需要對整個過程的數(shù)據(jù)進行收集，以便于后續(xù)的問題查找以及技術分析和改進。例如對鋁箔進行化成反應中的圖像數(shù)據(jù)，而這些圖像數(shù)據(jù)中往往蘊含了每個企業(yè)進行鋁箔化成反應中的一定信息的核心技術，所以在數(shù)據(jù)的管理過程中需要對其進行安全存儲，現(xiàn)有的對于圖像數(shù)據(jù)的加密方式進行對稱式加密，對稱式加密密鑰一般較長，并且這種加密方式容易對于鋁箔化成過程中的圖像進行加密時，在密鑰丟失一部分的情況下極其容易被結合密文推測出整體的原始數(shù)據(jù)，因此現(xiàn)有技術中對鋁箔化成反應中的圖像數(shù)據(jù)進行加密的方式可靠性較低。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，用于解決現(xiàn)有方法對鋁箔化成反應中的圖像數(shù)據(jù)進行加密時可靠性較低的問題，所采用的技術方案具體如下：

本發(fā)明實施例提供了一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法包括以下步驟：

獲取鋁箔化成反應過程中的RGB圖像以及RGB圖像對應的灰度圖像；

根據(jù)灰度圖像，得到灰度圖像對應的標定量；

對灰度圖像進行分割，得到灰度圖像對應的各超像素塊的特征值；根據(jù)特征值，得到灰度圖像對應的初始加密矩陣；

根據(jù)初始加密矩陣中的參數(shù)，得到初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)；

根據(jù)初始加密矩陣，得到灰度圖像對應的初始密文圖像；

將初始密文圖像對應的標定量與對應灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值，記為初始密文圖像對應的加密評價指標；

根據(jù)所述衰減參數(shù)和所述加密評價指標，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標，并記為特征加密評價指標，將最大特征加密評價指標對應的衰減加密矩陣，記為最佳加密矩陣；

利用最佳加密矩陣，對鋁箔化成反應過程中的RGB圖像進行加密；

對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像，根據(jù)如下公式計算得到該灰度圖像對應的標定量：

其中， 為第 張灰度圖像對應的標定量， 為第 張灰度圖像中灰度值為 的像素點出現(xiàn)的概率， 為第 張灰度圖像中灰度值為 的像素點的灰度值的個數(shù)。

優(yōu)選的，對灰度圖像進行分割，得到灰度圖像對應的各超像素塊的特征值的方法，包括：

對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像：利用超像素分割算法對該灰度圖像進行分割，得到該灰度圖像對應的 個超像素塊，M為該灰度圖像對應的超像素塊總數(shù)；

根據(jù)如下公式計算該灰度圖像對應的第 個超像素塊的特征值：

其中， 為該灰度圖像對應的第 個超像素塊的特征值， 為第 個超像素塊中的所有像素點灰度值的平均值， 為第 個超像素塊內的第 個像素點， 為第 個超像素塊中的第 個像素點的灰度值， 為第個超像素塊內所有像素點的總數(shù)。

優(yōu)選的，根據(jù)特征值，得到灰度圖像對應的初始加密矩陣的方法，包括：

對該灰度圖像對應的各超像素塊對應的特征值進行矩陣化，得到 的矩陣，所述 和 為 的所有兩個因數(shù)中最大的因數(shù)；將 的矩陣記為該灰度圖像對應的初始加密矩陣，所述 和 分別為初始加密矩陣的行數(shù)和列數(shù)。

優(yōu)選的，根據(jù)初始加密矩陣中的參數(shù)，得到初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)的方法，包括：

對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像：

將該灰度圖像對應的初始加密矩陣中第一行和第一列作為基準行和基準列；

將與基準行為預設第一距離的行記為距離基準行的第 行，將與基準列為預設第二距離的列記為距離基準列的第 列；將距離基準行和基準列的第 行和第 列的所有元素進行去除，計算第 行和第 列元素進行去除之后的初始加密矩陣的聯(lián)系性；

將最小聯(lián)系性對應的行數(shù)和列數(shù)作為第一次衰減最佳的衰減參數(shù)，分別記為 和 ；

在第一次最佳衰減參數(shù)進行衰減的基礎上進行第二次衰減，獲得第二次衰減最佳的衰減參數(shù)，分別記為 與 ，以此類推，直至第 次衰減之后加密大小的矩陣為 時停止衰減，得到進行 次衰減之后初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)集合，分別為 和 ，其中， 和 為衰減參數(shù)集合， 和 為第一次衰減最佳的衰減參數(shù)， 為第k次衰減最佳的衰減參數(shù)， 為第 次衰減最佳的衰減參數(shù)；所述 和 分別為初始加密矩陣的行數(shù)和列數(shù)， 為 與 的最小公因數(shù)；

將衰減參數(shù)集合 的眾數(shù)和衰減參數(shù)集合 的眾數(shù)，作為初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)。

優(yōu)選的，計算第 行和第 列元素進行去除之后的初始加密矩陣的聯(lián)系性的方法，包括：

對去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣進行劃分，得到去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的各窗口；

根據(jù)如下公式計算第 行和第 列元素進行去除之后初始加密矩陣的聯(lián)系性 ：

其中， 為第 行和第 列元素進行去除之后初始加密矩陣的聯(lián)系性 ， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的第 個窗口中的第 個元素， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的窗口個數(shù)， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的第 個窗口中的元素的平均值， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的信息熵， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的方差。

優(yōu)選的，根據(jù)初始加密矩陣，得到灰度圖像對應的初始密文圖像的方法，包括：

對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像：

將該灰度圖像與該灰度圖像對應的初始加密矩陣進行卷積運算，將卷積運算的結果記為該灰度圖像對應的初始密文圖像。

優(yōu)選的，根據(jù)所述衰減參數(shù)和所述加密評價指標，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標的方法，包括：

利用初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)對初始加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列進行衰減，記為第1次衰減，得到第1次衰減對應的加密矩陣，并記為衰減加密矩陣，根據(jù)計算所述加密評價指標的方法，得到第1次衰減對應的加密評價指標，并將初始加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列去除后的矩陣，記為第二加密矩陣；利用初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)對第二加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列進行衰減，記為第2次衰減，得到第2次衰減對應的衰減加密矩陣，根據(jù)計算所述加密評價指標的方法，得到第2次衰減對應的加密評價指標，并將第二加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列去除后的矩陣，記為第三加密矩陣；以此類推，直至去除行和列后的初始加密矩陣的大小為預設矩陣大小時停止衰減，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標。

優(yōu)選的，利用最佳加密矩陣，對鋁箔化成反應過程中的RGB圖像進行加密的方法，包括：

對于鋁箔化成反應過程中的第n張灰度圖像對應的RGB圖像：

利用最佳加密矩陣與該RGB圖像的每個通道加密進行卷積，得到該RGB圖像的每個通道密文。

本發(fā)明首先獲取鋁箔化成反應過程中的RGB圖像以及RGB圖像對應的灰度圖像；然后根據(jù)灰度圖像，得到灰度圖像對應的標定量；其次對灰度圖像進行分割，得到灰度圖像對應的各超像素塊的特征值；根據(jù)特征值，得到灰度圖像對應的初始加密矩陣；緊接著根據(jù)初始加密矩陣中的參數(shù)，得到初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)；并根據(jù)初始加密矩陣，得到灰度圖像對應的初始密文圖像；然后將初始密文圖像對應的標定量與對應灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值，記為初始密文圖像對應的加密評價指標；之后根據(jù)所述衰減參數(shù)和所述加密評價指標，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標，并記為特征加密評價指標，并將最大特征加密評價指標對應的衰減加密矩陣，記為最佳加密矩陣，對鋁箔化成反應過程中的RGB圖像進行加密。本發(fā)明能夠提高對鋁箔化成反應中的圖像數(shù)據(jù)進行加密的可靠性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案和優(yōu)點，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它附圖。

圖1為本發(fā)明一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法的流程圖。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例，基于本發(fā)明實施例，本領域普通技術人員所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明實施例保護的范圍。

除非另有定義，本文所使用的所有的技術和科學技術術語與屬于本發(fā)明的技術人員通常理解的含義相同。

本實施例提供了一種鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，詳細說明如下：

如圖1所示，該鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法，包括以下步驟：

步驟S001，獲取鋁箔化成反應過程中的RGB圖像以及RGB圖像對應的灰度圖像。

由于傳統(tǒng)的對于圖像數(shù)據(jù)進行對稱式加密的這種加密方式在密鑰丟失一部分的情況下極其容易被結合密文推測出整體的原始數(shù)據(jù)，可靠性較低和安全性都較低，并且對稱式加密密鑰一般較長，管理極其不便；但是在對鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)進行管理的時候，其加密效果對于鋁箔反應過程中的圖像數(shù)據(jù)的安全性有著較大的影響，因此本實施例將對鋁箔進行化成反應中的圖像數(shù)據(jù)進行特征分析，利用鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)的特征獲取初始加密矩陣，而后根據(jù)初始加密矩陣的特征進行初始加密矩陣衰減參數(shù)的獲取，并利用初始加密矩陣衰減參數(shù)獲得最佳加密矩陣，利用最佳加密矩陣完成鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)的非對稱加密來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全管理，既提高對鋁箔化成反應中的圖像數(shù)據(jù)進行加密的可靠性和安全性。

本實施例首先利用高清相機對鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)進行收集，具體應用中相機的擺放位置以每個企業(yè)工廠的實際境況為準，即利用高清相機實現(xiàn)了對鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)的收集。而后對已經(jīng)收集的鋁箔化成反應過程中的圖像進行預處理，所述預處理為對收集到的圖像數(shù)據(jù)進行灰度化，得到灰度圖像，其目的為減少整體過程的計算量，以灰度化后的圖像進行后續(xù)最佳加密矩陣的自適應，而后利用最佳加密矩陣對收集到的原始圖像每個通道進行加密即可。

步驟S002，根據(jù)灰度圖像，得到灰度圖像對應的標定量。

接下來本實施例將對預處理后的鋁箔化成反應中的圖像利用信息熵進行整體信息量的標定，而后對圖像利用超像素分割算法進行圖像的區(qū)域分割，并對每個超像素塊中的像素點的特征值進行量化獲得初始加密矩陣，緊接著根據(jù)初始加密矩陣中各個元素的特征進行初始加密矩陣的衰減參數(shù)的獲得，后續(xù)通過初始加密矩陣的衰減參數(shù)與標定的整體信息量進行最佳加密矩陣的自適應，并利用最佳加密矩陣對明文圖像數(shù)據(jù)進行加密獲得密文圖像數(shù)據(jù)；具體為：

首先本實施例對上述預處理后得到的灰度圖像進行整體信息量的標定：

由于本實施例需要通過最佳加密矩陣對鋁箔化成過程中的圖像數(shù)據(jù)進行加密，所以首先需要對鋁箔化成過程中的各灰度圖像的整體信息量進行標定；信息量標定的具體含義為：利用信息熵來對整體圖像中的信息進行計算，作為該圖像的標簽，用來衡量后續(xù)加密的效果的好壞；具體計算方式以第 張灰度圖像為例，根據(jù)如下公式計算得到該灰度圖像對應的標定量：

其中， 為第 張灰度圖像對應的標定量， 為灰度值， ， 為第 張灰度圖像中灰度值為 的像素點出現(xiàn)的概率，且 ， 為第 張灰度圖像中的像素點的個數(shù)， 為第 張灰度圖像中灰度值為 的像素點的灰度值的個數(shù)；上述公式中首先是進行第 張灰度圖像的整體信息熵的計算，而后通過對每個像素點求取平均值來進行預處理后的鋁箔化成反映過程中的整體圖片標定量。

本事實例中后續(xù)中所有的鋁箔化成反應過程中的灰度圖像的處理方式均以第 張灰度圖像為例，即所有的鋁箔化成反應過程中的灰度圖像的處理方式和第 張灰度圖像處理方式相同。

步驟S003，對灰度圖像進行分割，得到灰度圖像對應的各超像素塊的特征值；根據(jù)特征值，得到灰度圖像對應的初始加密矩陣。

然后利用超像素分割算法對預處理后的圖像進行分割，對分割后的每個超像素塊進行整體特征的量化，而后利用已經(jīng)量化后的每個超像素塊的特征進行初始加密矩陣的獲得，接著對初始超像素塊根據(jù)其元素的差異性進行初始加密矩陣的衰減參數(shù)的計算，并利用衰減參數(shù)對初始加密矩陣進行衰減結合整體圖像的表定量來進行最佳加密矩陣的自適應獲得鋁箔化成反應中的圖像數(shù)據(jù)的最佳加密矩陣；具體為：

利用超像素分割算法對預處理后的鋁箔化成反應中的第 張灰度圖像進行分割，得到該灰度圖像對應的 個超像素塊；然后對每個超像素塊進行特征提取，以第 個超像素塊為例，根據(jù)如下公式計算該灰度圖像對應的第 個超像素塊的特征值：

其中， 為該灰度圖像對應的第 個超像素塊的特征值， 為第 個超像素塊中的所有像素點灰度值的平均值， ， 為第 個超像素塊內的第 個像素點， 為第 個超像素塊中的第 個像素點的灰度值， 為第 個超像素塊內所有像素點的總數(shù)。

上式中利用超像素分割算法對圖像進行分割，而后利用每個超像素塊的特征量化來作為鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)的初始加密矩陣的意義如下：因為超像素分割算法是基于鋁箔化成反過程中的圖像數(shù)據(jù)的灰度值進行分割的，其分割之后每個超像素塊分別表示了鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)的每個不同的部分，即在圖像不同的基礎上，其超像素分割出來的超像素塊是不相同的，即圖像不同，量化出來的每個超像素塊的特征不同，即每張圖像中的超像素塊所有超像素塊與其他圖像超像素塊的雷同率極小，所以利用超像素分割算法對鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)進行分割，而后利用每個超像素塊內的每個像素點的方差與平均值的乘積來作為每個超像素塊的特征，并且超像素分割算法是以像素點的灰度值大小分割，所以每個超像素快內的所有像素點的灰度值較為接近，依次來作為每個超像素塊的一部分特征，為避免多個超像素塊的平均值雷同從而影響加密效果所以每個超像素快的方差進行量化，這樣每個超像素塊的量化特征取值更廣，相應的作為初始加密矩陣的隨機性更強。

因此通過上述過程可以對該灰度圖像對應的所有超像素塊的特征進行量化，得到該灰度圖像對應的各超像素塊的特征值，得到該灰度圖像對應的特征值蓄力 ，其中， 為該灰度圖像對應的第1個超像素塊的特征值， 為該灰度圖像對應的第M個超像素塊的特征值。

而后對上述中所有的特征值進行矩陣化獲得 大小的矩陣 ，其中 和 為 的所有兩個因數(shù)中最大的因數(shù)，這樣的目的為使得 個超像素的特征進行矩陣化后的矩陣 更接近方陣，計算時更簡單，所獲得的 大小的矩陣 即為對應的預處理后的鋁箔化成反應過程中的第n個灰度圖像對應的初始加密矩陣。

步驟S004，根據(jù)初始加密矩陣中的參數(shù)，得到初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)。

接下來本實施例需要獲得初始加密矩陣的衰減參數(shù)，本實施例中的衰減參數(shù)具體是指利用初始加密矩陣中的各個元素進行一種去聯(lián)系化的操作的參數(shù)，即在衰減參數(shù)的對初始加密矩陣作用衰減后使得初始加密矩陣的數(shù)據(jù)量更小；因此加密矩陣的大小對于加密效果有一定的影響，理論上加密矩陣越小，整體加密效果越好，但是不絕對，本實施例后續(xù)中利用整體信息標定量來進行加密效果的衡量，并且衰減后的加密矩陣的聯(lián)系性更弱（加密矩陣的聯(lián)系性越弱，則其被攻破的可能性越小）。衰減參數(shù) 的具體獲取方式如下：

首先確定第n個灰度圖像對應的初始加密矩陣中的基準行和基準列，后續(xù)的衰減過程都是基于基準行和基準列進行衰減，本實施例以初始加密矩陣中第一行和第一列作為基準行和基準列，具體應用中實施者可根據(jù)實際情況進行自行調節(jié)；然后將與基準行為預設第一距離的行記為距離基準行的第 行，將與基準列為預設第二距離的列記為距離基準列的第 列，所述預設第一距離和預設第二距離需要根據(jù)實際情況確定，本實施例可以將預設第一距離和預設第二距離設置為1；對距離基準行和基準列的第 行和第 列的所有元素進行去除，其中 ， ，并計算第 行和第 列元素進行去除之后初始加密矩陣的聯(lián)系性 ，所述 的目的是利用 進行第一次衰減最佳衰減參數(shù)的獲??；首先對去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣以9個元素為一個窗口進行劃分（方便局部聯(lián)系性的量化）劃分之后進行聯(lián)系性 的量化，即對去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣進行劃分，得到去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的各窗口；根據(jù)如下公式計算第 行和第 列元素進行去除之后初始加密矩陣的聯(lián)系性 ：

其中， 為第 行和第 列元素進行去除之后初始加密矩陣的聯(lián)系性 ， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的第 個窗口中的第 個元素，且 ， ， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的窗口個數(shù)， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣對應的第 個窗口中的元素的平均值， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的信息熵， 為去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的方差。

上述公式由三部分組成，分別為局部聯(lián)系性 ，整體波動性 與整體聯(lián)系性 構成，局部聯(lián)系性為計算去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣中的每個元素與周圍鄰域內元素的聯(lián)系性，是通過差異值與出現(xiàn)概率進行計算的，差異值越大，說明該元素與周圍的鄰域內元素的聯(lián)系性越小，概率越大，說明該元素在包括鄰域內的9個元素中出現(xiàn)的次數(shù)越多，其與鄰域內元素的聯(lián)系性也就越強；整體波動性是通過去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣中所有元素的信息熵與方差進行計算的，方差越大說明去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣中元素的離心（此處的心至去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的均值）率越強，數(shù)據(jù)的波動性越強，從而整體數(shù)據(jù)在大的趨勢上聯(lián)系性也就越小，信息熵同理，因為方差無法表示去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的混亂程度，只能表示波動性，所以以信息熵來作為去除第行和第 列元素的初始加密矩陣的混亂程度的計算，信息熵越大，數(shù)據(jù)的混亂程度就越高，并且方差越大，即在混亂的數(shù)據(jù)中波動性還很大，則去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的聯(lián)系性越弱；整體聯(lián)系性是對局部聯(lián)系性求取平均值來作為整體的聯(lián)系性，整體聯(lián)系性大，說明去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣中大多數(shù)區(qū)域內的數(shù)據(jù)的聯(lián)系性越強。所以利用上述邏輯以及取反函數(shù) 進行計算，使得去除第 行和第 列元素的初始加密矩陣的聯(lián)系性越小， 越小。

然后利用上述方式對 與 的取值范圍內所有的 進行計算，而后選擇最小的 對應的 值和 值，作為第一次衰減最佳的衰減參數(shù) 與 ；即通過上述計算方式可以得到多個聯(lián)系性指標，選擇最小值對應的 值和 值作為第一次衰減最佳的衰減參數(shù) 與 。

然后在第一次最佳衰減參數(shù)進行衰減的基礎上進行第二次衰減，獲得第二次衰減最佳的衰減參數(shù) 與 ，直至第 次衰減之后加密大小的矩陣為 時則停止衰減， 的取值為 與 的最小公因數(shù)，在此過程中可獲得個衰減參數(shù)，分別為：

其中， 和 為衰減參數(shù)集合， 和 為第一次衰減最佳的衰減參數(shù)， 為第k次衰減最佳的衰減參數(shù)， 為第 次衰減最佳的衰減參數(shù)；

最后利用 與 進行整體衰減參數(shù) 與 的獲取，具體為獲取 與 中的眾數(shù)分別作為行和列的衰減參數(shù) 與 。

至此，初始加密矩陣的衰減參數(shù)獲取完成。

步驟S005，根據(jù)初始加密矩陣，得到灰度圖像對應的初始密文圖像；將初始密文圖像對應的標定量與對應灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值，記為初始密文圖像對應的加密評價指標；根據(jù)所述衰減參數(shù)和所述加密評價指標，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標，并記為特征加密評價指標，將最大特征加密評價指標對應的衰減加密矩陣，記為最佳加密矩陣。

上述中獲得了初始加密矩陣 以及初始加密矩陣對應的衰減參數(shù) 與 ，而后利用初始加密矩陣 、初始加密矩陣對應的衰減參數(shù) 與 以及灰度圖像的標定量進行最佳加密矩陣的自適應，具體方式如下：

對于第n張灰度圖像，首先利用該灰度圖像對應的初始加密矩陣對對應的灰度圖像進行加密，得到該灰度圖像對應的初始密文圖像 ，具體的加密方式如下所示：

其中， 為該灰度圖像對應的初始密文圖像， 為該灰度圖像， 為該灰度圖像對應的初始加密矩陣， 為卷積運算。

接著計算該灰度圖像對應的初始密文圖像的標定量與該灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值 ，記為初始密文圖像對應的加密評價指標，計算方式如下：

其中 為該灰度圖像對應的初始密文圖像的標定量與該灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值， 為該灰度圖像對應的標定量， 為該灰度圖像對應的初始密文圖像的標定量； 的計算方式為對初始密文圖像利用上述中的 計算方式進行計算。

上式中的 越大，說明經(jīng)過初始加密矩陣加密預處理后的鋁箔化成反應中的圖像獲得初始密文圖像與原本的圖像的差異越大，即說明加密效果越好。

然后利用初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)對初始加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列進行衰減，記為第1次衰減，得到第1次衰減對應的加密矩陣，并記為衰減加密矩陣，根據(jù)計算所述加密評價指標的方法，得到第1次衰減對應的加密評價指標，并將初始加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列去除后的矩陣，記為第二加密矩陣；利用初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)對第二加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列進行衰減，記為第2次衰減，得到第2次衰減對應的衰減加密矩陣，根據(jù)計算所述加密評價指標的方法，得到第2次衰減對應的加密評價指標，并將第二加密矩陣中距離基準行和基準列的第 行和第 列去除后的矩陣，記為第三加密矩陣；以此類推，直至去除行和列后的初始加密矩陣的大小為預設矩陣大小時停止衰減，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標，并將各次衰減對應的加密評價指標記為特征加密評價指標，將最大特征加密評價指標對應的衰減加密矩陣，記為最佳加密矩陣。所述預設矩陣大小需要根據(jù)實際情況進行設置，本實施例設置預設矩陣大小為3*3。

根據(jù)計算所述加密評價指標的方法，得到第1次衰減對應的加密評價指標的具體方法為：將該灰度圖像與第1次衰減對應的衰減加密矩陣進行卷積運算，將卷積運算的結果記為該灰度圖像對應的第1次衰減密文圖像；將第1次衰減密文圖像對應的標定量與對應灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值，記為第1次衰減對應的加密評價指標；所述第1次衰減密文圖像對應的標定量的計算方式與灰度圖像對應的標定量的計算方式相同。

至此，最佳加密矩陣自適應完成。

步驟S006，利用最佳加密矩陣，對鋁箔化成反應過程中的RGB圖像進行加密。

上述中獲得了最佳加密矩陣，現(xiàn)利用最佳加密矩陣對鋁箔化成反應中所獲得的圖像數(shù)據(jù)進行加密，具體方式如下所示：

首先對其進行每個通道加密，以鋁箔化成反應中的 通道的圖像 為例，加

密后密文的 的獲取方式如下所示：

利用上述方式對鋁箔化成反應中的其余兩個通道的圖像進行加密，即可完成鋁箔化成反應中的所有通道的圖像的密文 ， 為最佳加密矩陣。

接著對加密過程中的公鑰和私鑰進行獲取，所述的加密公鑰為初始加密矩陣 ，所述加密的私鑰為最佳加密矩陣的獲得的過程中的衰減次數(shù) 。

至此，鋁箔化成反應過程中的圖像數(shù)據(jù)的加密密文與公鑰私鑰獲取完畢。

本實施例首先獲取鋁箔化成反應過程中的RGB圖像以及RGB圖像對應的灰度圖像；然后根據(jù)灰度圖像，得到灰度圖像對應的標定量；其次對灰度圖像進行分割，得到灰度圖像對應的各超像素塊的特征值；根據(jù)特征值，得到灰度圖像對應的初始加密矩陣；緊接著根據(jù)初始加密矩陣中的參數(shù)，得到初始加密矩陣對應的衰減參數(shù)；并根據(jù)初始加密矩陣，得到灰度圖像對應的初始密文圖像；然后將初始密文圖像對應的標定量與對應灰度圖像對應的標定量的差值的絕對值，記為初始密文圖像對應的加密評價指標；之后根據(jù)所述衰減參數(shù)和所述加密評價指標，得到各次衰減對應的衰減加密矩陣和對應的加密評價指標，并記為特征加密評價指標，并將最大特征加密評價指標對應的衰減加密矩陣，記為最佳加密矩陣，對鋁箔化成反應過程中的RGB圖像進行加密，本實施例能夠提高對鋁箔化成反應中的圖像數(shù)據(jù)進行加密的可靠性。

以上所述實施例僅用以說明本申請的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本申請進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本申請各實施例技術方案的精神和范圍，均應包含在本申請的保護范圍之內。

全文PDf

鋁箔化成反應過程中的數(shù)據(jù)管理方法.pdf