图像置乱程度的衡量方法

图像置乱变换是信息隐藏和图像加密常用的方法,如何衡量一种置乱变换的好坏,是研究的热点和难点问题。基于置乱前后位置变化的方法可以作为一个衡量的标准,但是位置变化并不能代表像素点值的改变,而且把图像作为一个整体来考虑也会产生一些偏差。为了克服这个缺点,提出了一种基于各点相关性的图像置乱程度衡量方法,主要是通过比较置乱前后每个点与其相邻点相关性的差异来进行衡量。由Matlab仿真结果表明,该方法可以很好地衡量图像置乱次数与置乱效果的关系,而且与人类的视觉具有比较好的一致性。     

基于DCT的图像置乱程度评价方法

针对当前出现的各种各样的置乱算法,为更好地衡量这些算法对不同图像的置乱程度,利用DCT系数的良好特性,结合人眼视觉掩蔽特点,提出一种新的描述图像置乱程度的评价方法。实验表明,该方法与人的主观评价相接近,能较好地反映同一图像和不同图像酌置乱效果。     

一种新的数字图像置乱方法

常见的基于位置空间的数字图像置乱方法存在不能改变图像统计特性的缺陷,同时置乱过程缺乏随机性,保密性不高。针对以上问题,提出了一种新的数字图像色彩空间置乱方法。该方法基于快速数论变换,置乱速度快,变换矩阵形式不固定,逆变换矩阵求解简单,恢复图像完全无损,且通过选取合适的参数,经过一次迭代就可以达到满意的置乱效果。实验结果表明,置乱后的图像接近白噪声,提高了保密信息的迷惑性,同时还原图像易于实现,有较好的实用性。     

基于交叉熵的数字图像置乱程度评价方法

将交叉熵与图像的最优分块处理相结合,提出了一种基于分块交叉熵的数字图像置乱程度的评价方法。为了能用图像交叉熵反映出图像置乱效果,采用具有周期性的置乱变换进行实验,结果表明,该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了所用的置乱变换在各个加密阶段的效果。     

一种基于分块和混沌网的图像置乱方法

图像置乱是实现图像加密的重要手段之一。由于混沌系统具有非周期性、遍历性、伪随机性和对初值的高度敏感性,因而已被广泛应用于图像置乱。为提升图像置乱效果和置乱性能,现提出了一种图像分块与混沌网相结合的图像置乱方法。该方法首先利用一种分块思想将图像进行置乱,进而构造一种混沌网,并将其应用于分块置乱的结果。实验结果表明,该方法不仅可取得良好的置乱效果,并具有较强的抗攻击性能。     

基于位置相关性的图像置乱效果评价方法

利用欧氏距离范数描述图像的位置相关性,提出一种图像置乱效果评价方法。对Arnold变换和M序列变换2种置乱算法的置乱效果进行评价,实验结果表明,该评价方法能较好地刻画图像的置乱程度,反映了置乱次数和图像置乱程度之间的关系,与主观评价结果相吻合。     

一种新的数字图像置乱方案

提出了一种新的数字图像置乱概念和模型,采用了矩阵的配对及移位操作技术。配对的选择方式和移位次数决定于离散Chebyshev映射系统生成的密钥混沌序列。混沌系统的特性使得该置乱方法具有随机性和变化的多样性。讨论了置乱算法的安全性问题并给出了实验结果。     

基于灰度级出现频数的数字图像置乱程度衡量方法

数字图像置乱程度是评价数字图像置乱算法的重要方面,对数字水印算法的研究也起到重要的指导作用。利用灰度级出现频数可以对数字图像的最佳(理想)置乱效果进行描述,以数字图像的最佳(理想)置乱效果为参照系,基于灰度级出现频数提出了一种衡量数字图像置乱程度的新方法。采用Matlab为实验研究工具,进行仿真实验。实验结果表明,该置乱程度衡量方法与视觉的主观评价基本一致,具有对各种类型的图像加密方法都适用的高泛化性,还具有与原图像无关性。     

基于灰色关联分析的图像置乱程度评价方法*

为有效衡量图像置乱的程度,引入灰色理论中的灰色关联分析,提出一种新的置乱效果评价方法。该方法首先将置乱图像分块,通过计算各子块图像中每行元素的灰度均值来统计各子块的灰度信息,建立小样本序列;然后利用灰色关联分析理论计算各序列之间的灰度信息关联度来评判各子图像灰度信息的关联程度,从而获取图像的置乱效果。实验表明,该方法能有效地评价不同置乱变换的效果,且评判无须原图像参与,与基于SNR的置乱评判方法相比,能更加客观地评判置乱效果,且与人眼目测结果相符。     

一种有效的图像置乱程度衡量方法

随着数字图像置乱技术的发展,如何衡量一种置乱技术的好坏,是研究的热点和难点。为了对其进行有效地衡量,给出了图像连续性区域的定义,并根据置乱前后数字图像连续性区域数量随像素点位置的变化而改变这一原理,提出了一种有效的图像置乱程度衡量方法,实验表明,该方法能够清楚地反应图像在各个置乱阶段的置乱效果。     

基于差分互信息距离的图像置乱效果评价法

提出了差分图像和互信息距离相结合的图像置乱效果评价新方法。首先提出了互信息距离概念,然后对置乱前后图像进行差分运算并得到其相应的差分图像,最后计算两差分图像之间的互信息距离作为图像置乱效果评价的新准则。实验结果表明,所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。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。     

基于图像距离测度的置乱效果评价法

提出了一种修改的图像距离进行图像置乱效果评价的方法.针对传统欧氏距离不能真实刻画置乱图像间差异程度的不足,考虑到图像中任意位置灰度信息与其周围邻域灰度存在紧密相关,将一种具有黎曼度量特性的图像距离进行修改并用来构造一种描述图像置乱效果好坏的评价函数.通过大量的实验得出,该评价方法是能够保持主客观评价的一致性.     

面向纹理特征的图像置乱程度的衡量方法

图像置乱是信息隐藏中最常用的一项技术,其目的是通过将图像的信息次序打乱来提高隐蔽载体的鲁棒性和隐蔽性。如何评价图像置乱的程度,是信息隐藏研究的重点问题之一。利用图像纹理基元行程特征和灰度级的连续概率特征对图像质量的描述方法,提出了基于图像纹理特征的图像置乱程度衡量方法,实验表明,该方法能较好地评价图像的置乱程度,与人的主观视觉评价有较好的一致性。     

一种度量图像置乱加密程度的新算法

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。     

基于Arnold变换的改进图像加密算法研究

随着现在图像破译技术的提高,传统的基于Arnold变换的置乱算法仅适用于正方形区域,存在很大的局限性,已经远远不能保证图片在传送过程中的安全性了。提出了一种新的多区域置乱算法的图像加密模型,即对于非正方形图像采用划分多区域,分别对每个区域进行置乱的思想。实验数据显示,新算法不仅有效地提高了图像的安全性,使破译起来无从下手,而且对置乱后的图像恢复,与原图几乎是一样的,达到了图像安全、可靠传输的目的。     

一种图像距离定义及其在置乱效果评价中的应用

针对传统欧氏距离不能真实刻画图像间差异程度的不足,考虑到图像中任意位置灰度信息与其周围邻域灰度存在紧密关系,提出一种考虑邻域灰度信息的图像距离新定义,并用其构造一种描述图像置乱效果好坏的评价函数。实验结果表明,该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。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。     

二值图像Arnold变换的最佳置乱度

以数字水印技术为背景,介绍了基于二值图像Arnold变换置乱和周期性,详细地讨论置乱度,提出了一种图像分块后像素值方差和像素点与4邻域灰度差值相结合的最佳置乱度计算方法。实验结果表明,该最佳置乱度计算方法能很好地反映二值图像的置乱程度并与主观视觉效果相一致。