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龙图腾网恭喜大连大学申请的专利一种视觉安全图像加密方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115473625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211168486.0，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种视觉安全图像加密方法是由王宾;史元谛;胡轶男;张强;魏小鹏设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉安全图像加密方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应分块压缩感知与非负矩阵分解的视觉安全图像加密方法，首先，对明文图像作Tetrolet变换，接着对稀疏矩阵优化稀疏度并作矩阵置乱，使得图像矩阵的各个分块区域内的稀疏度均衡化。之后根据图像信息计算分块区域的采样数，构造测量矩阵并进行优化，利用优化后的测量矩阵对图像进行压缩。然后对压缩后的图像进行置乱和扩散操作来完成加密过程。最后将图像信息通过非负矩阵分解嵌入到载体图像得到视觉安全的密文图像。解密过程即为加密过程的逆过程。经过本发明的加密方法对明文图像进行加密，整个过程与明文信息密切联系，使得整个加密系统有较强的抵抗选择明文攻击与已知明文攻击的能力。

本发明授权一种视觉安全图像加密方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉安全图像加密方法，其特征在于，包括如下步骤：根据明文图像的信息生成六维超混沌系统和混合混沌系统的参数及初始值；通过六维超混沌系统的迭代生成混沌序列，利用生成的混沌序列构造随机序列；对明文图像进行Tetrolet变换，生成系数矩阵并对系数矩阵进行优化的矩阵置乱；对置乱后的系数矩阵，根据基于区域能量的块采样策略计算系数矩阵分块后每个块分配的采样数；通过混合混沌系统的迭代生成混沌序列，利用生成的混沌序列构造初始测量矩阵并对初始测量矩阵进行优化与归一化，得到最终的测量矩阵；按照分块压缩感知理论，利用分块测量矩阵对相应的分块系数矩阵进行测量，得到测量值矩阵；对测量值矩阵进行量化，得到量化后的测量值矩阵；用基于多米诺骨牌平铺问题的置乱方法对量化后的测量值矩阵进行像素级置乱，得到第一次置乱后的测量值矩阵；用基于多米诺骨牌推倒问题的置乱方法对第一次置乱后的测量值矩阵进行比特级置乱，得到第二次置乱后的测量值矩阵；用基于四格拼板的扩散方法对第二次置乱后的测量值矩阵进行扩散，得到扩散后的测量值矩阵，对扩散后的测量值矩阵作反向扩散操作得到秘密图像矩阵；利用非负矩阵分解将秘密图像矩阵嵌入到载体图像中得到密文图像；所述根据明文图像的信息生成六维超混沌系统和混合混沌系统的参数及初始值，生成方法具体为：首先，使用SHA512函数生成明文图像的512位hash值KK＝SHA512img按8位一组转化成64个十进制数，记为数组k，通过k得到矩阵k11-k62以及k7，计算过程如下： 对于k11-k62，按如下过程进行计算： 其中，KR用于计算两个矩阵的Khatri-Rao积；k7用于分别与kr1-kr6进行运算：计算k7和kr1的Kronecker积得到6×8的矩阵kro71，记kro71的平均值为Mkro71，将kro71转换为一维矩阵kro71'，并将Mkro71添加到一维矩阵kro71'末尾组成1×49的矩阵kro71”并重排成7×7的矩阵kro71”'： 对kro71”'进行svd奇异值分解得到含有奇异值的对角矩阵s1，利用s1的平均值me1得到key1： 按照上述k7与kr1的运算方式依次得到key2-key6，key1、key2、key3、key4、key5、key6组成一组密钥分别作为六维超混沌系统的初值x0,y0,z0,u0,v0,w0；利用上述通过明文图像hash值生成的数组k得到矩阵k1-k4 计算k1和k4的Hadamard积得到k14,计算k2和k3的Hadamard积得到k23： 分别对k14和k23进行svd奇异值分解得到2个含有奇异值的对角矩阵s14和s23，通过s14和s23中的平均值me14和me23得到Key14和key23作为混合混沌系统的参数r0和初值xx0： 所述通过六维超混沌系统的迭代生成混沌序列，利用生成的混沌序列构造随机序列，具体为：设图像矩阵的大小为M’×N’，，总的像素数量为num，混沌序列的采样间隔为d；首先将六维超混沌系统初始值x0,y0,z0,u0,v0,w0代入六维超混沌系统，迭代num×d次，生成六个相应的混沌序列xn,yn,zn,un,vn,wn，利用d分别对六个混沌序列进行采样，得到相应的子序列： 将子序列w1、w2、w4、v3、v4量化到【0,1】之间： 通过上述量化到【0,1】之间的序列得到阈值序列thresholdSeq用于比特级置乱过程： 其中，ones函数用于构造全1矩阵，之后，构造12个随机数序列seq11-seq43，用于扩散过程插入至图像矩阵的外侧： 构造rotSeq1，rotSeq2和chSeq用于扩散过程： 再构造序列S1和S2用于对图像矩阵进行扩散： 所述对置乱后的系数矩阵，根据基于区域能量的块采样策略计算系数矩阵分块后每个块分配的采样数，计算方法具体为：设置分块区域大小B、图像采样率SR、权重矩阵W，将B的大小取值设置为4，8，16： 计算图像分块数G和采样数SF：G＝num1B2SF＝num1×SR其中num1表示置乱后的系数矩阵的元素数量；对图像进行分块并计算块区域内像素的能量Ei： 其中，Xi为图像块；计算每个图像块的能量占有率PEi： 计算每个图像块的采样数AMi：AMi＝PEi×SF,i＝1,2…G对应位置的图像块的采样数组成的矩阵为整个图像的采样矩阵AM： 取整得到实际的图像块的采样数AMi'以及图像的采样矩阵AM'：AM′i＝roundPEi×SF,i＝1,2…G 对AM'升序排序得到索引序列ind_AM：[～,ind_AM]＝sortAM'对AM'中最大的元素进行调整，使总采样数保持不变：AM′ind_AMend＝AM′ind_AMend+roundsumAM-sumAMi'。

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