针对现有基于混沌的医学图像加密算法的鲁棒性和效率不足,提出了一种基于快速混沌置乱的鲁棒型医学图像加密算法RMIEF-CS。算法利用两个低维的混沌系统交替迭代产生混沌序列,较好地解决了由于计算机精度有限而带来的混沌收敛问题;然后利用生成的混沌序列对图像明文数据流进行第一次置乱加密,对得到的密文采用新的混沌序列进行再次置乱得到最终密文。置乱过程中引入双向密文反馈机制增加算法的安全性和鲁棒性;算法利用低维的混沌系统生成密钥,在置乱过程中无需耗时的排序操作,并适合于任何形状的图像,具有较好的时间效率和通用性。通过仿真实验验证了RMIEF-CS具有较好的加密性能,并能在密文受损情况下解密出原始医学图像的近似版本。另外,RMIEF-CS比基于均匀置乱和混沌映射的加密方法在时间效率上提高6倍左右,因而能适用于大数据量的医学图像实时保密传输。

针对现有方法中篡改检测效率不高、定位不精确的问题，提出了一种基于无损水印和四叉树分解的医学图像快速篡改检测及恢复的方法。利用对医学图像进行四叉树分解过程中的层次结构特点，提高了篡改检测精确性和定位速度；同时使用分解后块中对角线像素均值作为恢复特征值，保证篡改后图像的修复质量。实验结果表明，与现有方法相比，所提方法在尺寸为512×512的图像中，定位比较次数降至6.7次左右，篡改定位精确性提高了5%左右。