为解决石油行业大数据高效安全传输难题,将图像转化为三通道矩阵数据并对矩阵进行奇异值分解,综合考虑Laplace算子、灰度方差函数、离散余弦变换系数、图像相关系数、熵函数、图像结构相似度和图像信噪比等7个评价因素,利用熵权逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法对分解后的奇异值进行优选,在确保数据真实性的前提下用少量奇异值表征原始图像,进行图像压缩,降低数据大小,提高传输效率;提出多通道猫脸分割加密方法,分别对每个颜色通道的图像进行随机分割、随机加密和随机排序,解决了传统猫脸加密算法颜色通道线性相关度高,整体置乱度低的问题.结果表明:改进奇异值压缩技术在保证图像清晰的情况下仅利用15%的奇异值数据完成对图像的压缩,最大图像压缩比可达4.43,平均压缩后所占用的存储空间仅为原空间的26.29%,数据传输控制协议通信平均传输效率提高86.39%.在加密图像达到0相关的前提下,多通道猫脸分割加密算法加密图像在像素点处三通道颜色值完全不同,新方法颜色通道相关系数分别为0.20、0.22和0.25,对比传统猫脸加密方法,分别降低0.78、0.75和0.71.新方法加密效果好、难破解,可为石油行业数字化转型提供理论和技术支撑.
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