買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉東北大學(xué)申請的專利一種基于SVIR傳播模型的圖像加密方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116418920B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310378447.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04N1/32；該發(fā)明授權(quán)一種基于SVIR傳播模型的圖像加密方法是由朱廣冬;張偉;朱志良;于海設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于SVIR傳播模型的圖像加密方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于SVIR傳播模型的圖像加密方法，涉及圖像加密技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先將明文圖像的像素全部標(biāo)記為易感狀態(tài)，并使用偽隨機(jī)數(shù)生成器生成偽隨機(jī)數(shù)；然后根據(jù)偽隨機(jī)數(shù)，選擇天然免疫像素和初始感染像素；再根據(jù)處于感染狀態(tài)的像素的位置，在感染像素所在的行和列，以及八鄰域范圍內(nèi)進(jìn)行“疾病”傳播，最終確定感染狀態(tài)的像素以及處于易感和接種狀態(tài)的像素；最后，根據(jù)處于感染狀態(tài)的像素被感染的先后順序、處于易感和接種狀態(tài)的像素位置的先后順序重新排列密文圖像像素的位置，改變像素的像素值，得到密文圖像。該方法提高了加密速度，且使密文圖像具備強(qiáng)魯棒性，可以在密文圖像存在數(shù)據(jù)丟失或參雜噪聲時盡可能的還原明文圖像的內(nèi)容。

本發(fā)明授權(quán)一種基于SVIR傳播模型的圖像加密方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于SVIR傳播模型的圖像加密方法，其特征在于： 將明文圖像的像素全部標(biāo)記為易感狀態(tài)S，并使用偽隨機(jī)數(shù)生成器生成偽隨機(jī)數(shù)； 根據(jù)偽隨機(jī)數(shù)生成器生成的偽隨機(jī)數(shù)，選擇天然免疫像素和初始感染像素； 根據(jù)處于感染狀態(tài)的像素的位置，在感染像素所在的行和列，以及八鄰域范圍內(nèi)進(jìn)行“疾病”傳播，最終確定感染狀態(tài)I的像素以及處于易感S和接種狀態(tài)V的像素； 根據(jù)處于感染狀態(tài)I的像素被感染的先后順序、處于易感S和接種狀態(tài)V的像素位置的先后順序重新排列密文圖像像素的位置，同時改變像素的像素值，最終得到密文圖像； 包括以下步驟： 步驟1：遍歷明文圖像，將全部的明文像素標(biāo)記為易感狀態(tài)S，并獲得明文圖像的像素值累加和Cpixel； 步驟2：使用Chen混沌系統(tǒng)作為偽隨機(jī)數(shù)生成器，并使用明文圖像像素值累加和Cpixel對Chen混沌系統(tǒng)需要的密鑰Key′1進(jìn)行處理，得到密鑰Key1，使得在使用相同的密鑰對僅存在細(xì)微差別的明文圖像進(jìn)行加密操作時，獲得截然不同的密文圖像，從而有效抵御差分攻擊； 步驟3：將偽隨機(jī)數(shù)生成器迭代計(jì)算Npre次，使混沌系統(tǒng)達(dá)到混沌狀態(tài)，將偽隨機(jī)數(shù)生成器每次迭代輸出的偽隨機(jī)數(shù)均記為Npseudo，偽隨機(jī)數(shù)生成器輸出的偽隨機(jī)數(shù)在0,1之間均勻分布，并將迭代計(jì)算的次數(shù)Npre以作為密鑰之一，來控制整個偽隨機(jī)數(shù)生成器的輸出； 步驟4：根據(jù)天然免疫率Rn和偽隨機(jī)數(shù)Npseudo在明文圖像選擇個天然免疫像素作為天然免疫個體，并將這些像素標(biāo)記為接種狀態(tài)V，其中，width和height分別為明文圖像的長和寬； 步驟5：根據(jù)偽隨機(jī)數(shù)Npseudo在明文圖像中隨機(jī)選擇一個像素作為初始感染像素，將其狀態(tài)標(biāo)記為感染狀態(tài)I，即初始感染者； 步驟6：將初始感染像素所在的行和列作為其參與的社交網(wǎng)絡(luò)，完成初始感染像素的社交網(wǎng)絡(luò)感染；此時的感染策略為：每個位于社交網(wǎng)絡(luò)的像素均存在50％的概率被感染，像素被感染的前后順序決定了其在密文圖像中的位置； 步驟7：完成初始感染像素的社交網(wǎng)絡(luò)感染后，根據(jù)初始感染像素的位置，將整個明文圖像分為四個“社區(qū)”，社交網(wǎng)絡(luò)中除初始感染像素外的所有感染像素將會回到對應(yīng)的“社區(qū)”中的對應(yīng)位置； 步驟8：為了進(jìn)一步打破密文圖像像素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對明文圖像中的易感像素進(jìn)行一輪疫苗接種；即根據(jù)個偽隨機(jī)數(shù)Npseudo，在明文圖像的易感像素中隨機(jī)選擇5％的像素，將其狀態(tài)變換為接種狀態(tài)V； 步驟9：對回到對應(yīng)社區(qū)位置后的感染像素，分別進(jìn)行社交傳播和家庭傳播； 步驟10：在執(zhí)行步驟5-9的過程中，記錄易感像素的剩余數(shù)量，然后找到位于明文圖像中心的易感像素開始向其兩側(cè)交替?zhèn)鞑ィ?步驟11：針對不同時期感染的感染像素，采取不同的康復(fù)率對其進(jìn)行處理；對于初始感染像素傳染的像素，設(shè)定康復(fù)率為80％，對于后續(xù)的感染像素，康復(fù)率為60％：對于每一個處于感染狀態(tài)的像素，均使用偽隨機(jī)數(shù)生成器獲取一個偽隨機(jī)數(shù)Npseudo，若偽隨機(jī)數(shù)Npseudo小于等于康復(fù)率，則將當(dāng)前像素的狀態(tài)改為痊愈狀態(tài)V，進(jìn)一步提升了本算法抵御差分攻擊能力； 步驟12：將明文圖像中的感染像素以及易感狀態(tài)像素和接種狀態(tài)像素按照位置順序依次存入密文圖像中，并改變各像素的灰度值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人東北大學(xué)，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區(qū)文化路3號巷11號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。