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目的:针对目前置乱度评估算法对同一图像置乱算法的评价结果存在多变性,对多个置乱算法不能同时评估的问题,本文提出基于层次分析法的图像置乱评估算法。方法:首先,计算置乱矩阵元素分布的均匀性和随机性程度,获得置乱像素位置分布的属性值,保证了同一置乱算法置乱度的恒定性。然后应用层次分析法,实现置乱度二维属性的整合和多个置乱算法的同时评估。结果:实验结果表明,该算法得到的置乱度只与置乱算法本身和置乱迭代次数相关,和置乱对象无关,结果具有稳定性和有效性,同时算法可给出任意数目置乱算法的置乱度排序。结论:总之,建议算法实现了客观、公平、高效的图像置乱度评估,不仅有利于信息隐藏领域设计者方便快速选择合适的置乱算法,同时也为置乱算法的开发提供了有力的反馈工具。 相似文献
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提出了基于脉冲耦合神经网络的图像置乱加密效果评价新方法。脉冲耦合神经网络直接来自于哺乳动物视觉皮层神经细胞的研究,已在图像处理的众多领域得到了广泛应用。首先利用脉冲耦合网络实现图像特征提取,然后分析置乱前后两图像所提取特征向量之间的差异程度,最后构造了图像置乱效果评价函数。实验结果表明,提出的评价方法是能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。 相似文献
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尽管越来越多的置乱算法被提出,如Arnold cat变换、Hilbert变换、幻方变换和基于混沌置乱变换等,但是针对这些置乱算法的衡量方法却很少,现有的方法都是基于某一种置乱变化而提出的,通用性不强。从图像置乱均匀分布的角度出发,定义了理想置乱状态的模型,并根据理想状态的特点提出了一种图像置乱衡量方法,通过比较置乱效果与理想状态的偏离度来评价置乱效果的好坏。对Arnold cat变换进行了仿真分析,实验结果显示该方法能准确衡量图像的置乱程度,与人类视觉相吻合。并指出对256×256的图像来说,8×8,16×16的分块可以更准确地衡量置乱效果。 相似文献
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由于图像置乱分成位置和像素值置乱两类,图像置乱衡量也从这两方面进行分析。目前基于像素值的衡量效果依赖于原始图像,存在局限性;基于位置的衡量随着置乱距离的不同效果也有很大偏差,同样存在局限性。从图像位置置乱的实质出发,提出均匀置乱的概念,从偏离度和均匀度的角度对图像位置置乱效果进行衡量。通过对大量实验结果的分析得出,该衡量算法可以准确地衡量图像置乱程度,与人的视觉评价保持一致,具有可行性和有效性。 相似文献
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图像置乱技术通过对图像矩阵的重排操作,破坏图像矩阵的相关性,从而实现信息加密。图像置乱效果评价方法是对图像置乱程度的客观评价,目前涌现的图像置乱方法都从各个方面验证其自身的优越性,但仍没有一种通用的评判方法。该文根据最优置乱效果的定义,讨论了一些现有的图像置乱效果评判方法,在深入研究这些方法的原理后,对各置乱性能评判方法的客观性进行了深入分析和讨论。 相似文献
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针对随机置乱算法生成复杂网络的零模型时,因不同阶次零模型成功置乱概率的差异导致难以准确判断零模型何时能够趋于稳定的问题,定义了"成功置乱次数"的概念,并提出使用"成功置乱次数"替代传统的"尝试置乱次数"进行算法设定。提出的成功置乱次数指标仅在随机选择的边满足相应阶次零模型的置乱条件从而被成功置乱后进行累加。各阶次零模型生成实验表明,使用该算法设定方式后各网络拓扑指标均能在较小的成功置乱次数范围内趋于稳定。进一步的量化分析表明,按阶次分别设定成功置乱次数为网络边数的2倍、1倍、1倍即可得到质量较好的0阶、1阶、2阶零模型。 相似文献
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利用DCT变换进行图像置乱及其效果评价 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了基于DCT变换的图像置乱效果评价新方法,以便真实地评价图像置乱效果的好坏。首先将置乱前后两图像分成大小相同的子块并对其进行DCT变换,其次利用置乱前后相同位置子块图像所对应频域系数来构造偏差矩阵并定义其离散概率分布,最后通过计算离散概率分布的信息能量作为图像置乱程度的评价。提出的评价方法能够很好地度量图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。 相似文献
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近年来,出现了许多有效的图像置乱加密算法,但却很难找到一种关于置乱加密效果的有效度量方法。对度量置乱加密效果的方法进行了深入的探讨,进而提出了“置乱加密度”的概念,能够客观地反映置乱算法的加密性能,同时兼顾人类的视觉特性,是一种有效的度量方法。算法的执行过程如下:首先,将原始图像和置乱加密后的图像按照同样的方法分割为许多子块;第二步,对于原始图像中的每一块,求出它与置乱加密后的图像各个子块的最小“距离”;最后,给出了“置乱加密度”的定义,用来度量图像的置乱加密程度。实验结果证实了“置乱加密度”能有效地反映算法的置乱加密效果。 相似文献
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提出了基于差分图像和奇异值分解相结合的图像置乱效果评价新方法。针对基于奇异值分解法的置乱程度评价法不能客观地反映图像置乱效果好坏的不足,首先对置乱前后图像进行差分运算并得到其相应的差分图像,其次对两差分图像进行奇异值分解,最后计算其奇异值差异程度的大小作为图像置乱效果评价的新准则。实验结果表明,提出的评价方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。对于不同的图像,该评价方法在一定程度上反映了所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。 相似文献
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利用混沌系统的类随机性、遍历性以及对参数以系统初值极端敏感的特点,提出了一种改进的基于混沌系统的图像全局置乱算法,并给出了算法的详细实现步骤。该算法利用混沌系统产生图像全局置乱矩阵,实现了在图像整体上的置乱,相比基于排序变换的图像置乱算法,具有良好的置乱性能。同时,由于该算法具有较低的时间复杂度,而全局置乱矩阵又显示出排列的强不规则性,因此,该混沌图像全局置乱算法具有较好的安全保密性能。最后,仿真和实验结果验证了本算法的有效性。 相似文献
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提出了基于模糊散度理论的图像置乱程度评价新方法。首先对置乱前后图像中任意像素所对应二阶邻域系统构造一个模糊集并定义其隶属度;其次计算图像中各像素所对应二阶邻域系统模糊集及其补集之间的模糊散度;最后根据置乱前后两图像的模糊散度来构造图像置乱程度评价函数。实验结果表明,提出的评价方法是能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。 相似文献
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随着图像置乱技术的发展,出现了各种各样的置乱算法,为了更好地衡量这些算法对不同图像的置乱程度,本文利用canny算子的良好特性,在分析现有评价方法特点的基础上,提出了一种新的描述图像置乱程度的评价方法。试验表明该方法与人的主观评价相接近,且结果不受原图像影响。本文采用MATLAB作为研究工具。 相似文献
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文章提出了一种新的图像置乱改进算法,该算法可以有效的提高图像置乱效果。实验结果表明,利用Hilbert曲线路径进行置乱不仅在置乱路径上有更多的选择空间,而且本算法结合灰度值改变的按位异或运算,使得置乱效果更优,具有较大的实用性。 相似文献