数字图像置乱算法

本文介绍了图像置乱的基础知识，并给出了Amold 变换和幻方变换的基本算法，同时分别采用不同方法衡量的置乱实验的效果并作出比较并作出了总结。     

基于二维混沌映射的数字图像置乱方法

利用混沌系统中的二维Sinai映射 ,采用两组初始参数不同的混沌映射来产生两组不同的伪随机的混沌时间序列 ,基于混沌映射伪随机性优良特性 ,并针对数字图像的特点进行随机空间置乱操作实验 ,得到较好的效果     

基于矩阵变换的数字图像置乱技术

以图像信息安全问题为背景,在Arnold变换的基础上,提出了密钥控制下新的利用矩阵变换对数字图像进行置乱与恢复的技术.结果表明:在图像信息隐藏中,这种技术能达到较好的加密与解密效果,而且易于实现,具有应用价值.     

基于一类随机矩阵的数字图像置乱新方法

以图像信息安全问题为背景,改进了用形式固定的矩阵对数字图像进行置乱的方法,提出密钥控制下利用一类随机的上(下)三角可逆矩阵对数字图像进行置乱与恢复的新方法.采用此方法,使图像的置乱效果与置乱次数无关且密钥空间足够大,而且解密是加密的简单逆过程.结果表明:在图像信息隐藏中,这种方法能达到较好的加密与解密效果,易于实现并具有良好的应用价值.     

一种混沌系统图像全局置乱算法

利用混沌序列的易生成性、对初始条件强敏感性、类随机性以及整体的伪白噪声统计特性,提出了一种基于混沌系统的图像全局置乱算法.通过对矩阵中的单个图像元素置乱,形成图像置乱矩阵,并同时随机改变了图像的灰度值,具有良好的置乱效果.同时,该算法时间性能较好,而全局置乱矩阵的行和列的像素都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性.实验结果表明了本算法的正确性.     

数字图像灰度置乱均匀度算法研究

数字图像的灰度置乱能够改变原图像的直方图分布,在图像加密中扮演着比较重要的角色。灰度置乱效果的研究在信息隐藏领域中有重要意义。本文分析了现有的基于直方图相似度的评价算法,找出了其存在的不足,提出了合理的灰度置乱均匀的评价依据,并根据此依据进一步提出了新的灰度置乱均匀度的评价算法。     

一种基于仿射变换的图像置乱预处理的水印算法

本文提出了一种基于仿射变换迭代生成的混沌序列对图像进行置乱预处理的水印嵌入算法.选取适当的仿射变换参数及给定初值,使用仿射变换迭代得到一个混沌序列,利用该混沌序列排序生成一个置换排列,对载体图像进行置乱的预处理,从而可以增强水印算法的安全性、透明性和抗攻击的鲁棒性.水印算法是在图像空间域实现的,采用一个图像融合的技术.嵌入算法简单,容易操作.实验结果显示,置乱算法比传统的基于仿射变换的置乱算法有更好的置乱效果,置乱加密的密钥空间也更大;嵌入水印的宿主图像能够有效地抵御剪切、噪声、JPEG压缩等水印攻击,具有较好的鲁棒性.     

基于面包师变换的数字图像置乱

提出了一种应用面包师变换在空间域对数字图像进行置乱的方法 ,具有简单易行的特点 ,其解密算法是加密算法的逆过程 .实验显示该算法对图像加密具有良好的效果     

一种基于混沌全排列的图像置乱算法

基于混沌序列的随机性、对初始值敏感性及区间遍历性的特点,利用混沌序列构造了一种全排列生成算法,并将构造的全排列矩阵应用在图像置乱中.计算机模拟实验结果证明,该方法的置乱效果显著,置乱速度快,所需空间小,是一种良好的数字图像置乱方法.     

基于“Z字型”变换的数字图像置乱技术

随着Internet技术的发展,人们对通信隐私和信息安全技术越来越重视,其中数字图像的置乱技术就是保证信息安全的一项十分重要的技术。本文通过对数字图像的分析和思考,提出一种适合于方阵数字图像的一种加密方式。     

基于矩阵分解和混沌置乱的数字水印算法

为了提高运算效率,同时保证算法的不可见性和鲁棒性,提出了一种基于矩阵Schur分解的盲水印算法．首先利用混沌原理对水印信息置乱加密,然后将分块载体图像进行离散余弦变换（DCT）,利用矩阵分解理论得到对称矩阵,将对称矩阵作Schur分解,通过量化调制完成水印的嵌入．结果表明,该算法运算量小,并且具有良好的不可见性和鲁棒性．     

基于三维Arnold变换的数字图像置乱改进算法

以图像信息安全问题为背景,从Arnold变换出发,首先讨论了二维Arnold变换.接着讨论了三维Arnold变换及其在n维上的推广.最后,提出一种基于RGB色彩空间的图像置乱改进算法.实验证明,该算法加密效果较好,应用于数字水印技术中能提高数字水印的鲁棒性.     

基于SNR的数字图像置乱程度评价方法

数字图像置乱在信息隐藏和数字水印中具有广泛的应用,对图像置乱程度的评价尤为重要.由于置乱图像的"乱"是相对的视觉效果,基于此,本文将均方信噪比(SNR)与图像的最优分块处理相结合,提出了一种基于SNR的数字图像置乱程度的评价方法.实验结果表明,该方法能够较好地刻划图像的置乱程度及反映加密次数与置乱程度的关系,与人的视觉基本相符.     

基于矩阵Householder变换的图像数字水印算法

为满足水印算法容易实现同时具有较强的稳健性,提出了一个图像数字水印算法.利用矩阵的Householder变换具有扰动性及Householder变换矩阵(H矩阵)对称性和正交性的特征,将图像进行了矩阵的Householder分解.通过仿真实验对算法进行攻击,结果表明本算法在计算量和稳健性方面优于已有算法.     

n维空间随机矩阵变换的音频置乱算法

针对一维线性序列置乱方法加密参数少、特殊矩阵变换易受攻击等问题,提出一种n维空间随机矩阵变换的音频置乱算法.引入m进制转换的思想,将音频序列采样点值进行变维操作,再通过随机变换阵进行矩阵变换完成置乱.算法的音频置乱恢复无需计算最小可恢复周期,仅通过随机变换阵在Zm上的逆阵进行一性次恢复即可.实验结果表明,算法在任意n维空间均具有很好的置乱效果,置乱和恢复代价较低,鲁棒性较强,能抵抗添加高斯白噪声、滤波、任意剪切、缩放音频值等攻击.     

基于DCT域的数字纹理图像置乱度评价方法

为了实现对图像置乱程度的评价,提出了基于DCT(Discrete Cosine Transform)域的数字纹理图像置乱度评价方法.该方法先对图像进行DCT变换,提取DCT系数的大小和分布特征,作为评价图像的置乱程度.再结合DCT利用图像的纹理特征,给出了图像置乱度评价公式,并对图像置乱方法进行了分析和评价.利用图像进行仿真测试的结果表明,与传统的Arnold变换方法比较,置乱程度提高了2倍左右.     

基于小波变换的置乱-扩散算法的研究

在图象分级的基础上,利用小波变换的原理,对小波变换后的每个子图象进行置乱操作,这样在逆变换还原图象时,图象中的每个点不仅位置发生了改变,而且灰度值也发生了改变,使算法达到很好的置乱效果．通过将随机选用的置乱矩阵与迭代的次数作为密钥,提高了算法的安全性．实验证明,置乱后还原的图象清晰度高,算法抗攻击能力强,可适用于图象加密和图象隐藏的预处理过程．