奇异值分解用于图像置乱程度评价研究

提出了基于奇异值分解的图像置乱程度评价新方法。首先求置乱前后两图像灰度值差的绝对值矩阵;其次计算灰度差绝对值矩阵与其转置矩阵之积并进行奇异值分解;最后根据所得奇异值构造一个离散概率分布并计算其信息熵作为图像置乱程度评价函数。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。     

一种新的基于概率距离的图像置乱评价方法

通过对图像的分块处理,提出一种评价图像置乱效果的方法。将原图像与加密图像进行相同的分块处理后,计算分块变换前后概率分布差异的Bhattacharyya系数,并以所有分块Bhattacharyya系数的平均值作为图像在置乱变换下具有的置乱程度。该方法计算简单、意义明确;实验结果表明,该方法可以有效地反映出图像在不同置乱变换下具有的置乱程度。     

利用差分图像奇异值分解的置乱程度评价研究

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。     

运用模糊熵理论进行图像置乱程度评价

提出了基于模糊熵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的模糊熵,最后根据置乱前后两图像的模糊熵构造图像置乱程度评价函数。实验结果表明,提出的评价方法能够较好地刻画图像的置乱程度,充分反映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。     

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。     

基于模糊散度理论的图像置乱程度评价研究

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。     

利用脉冲耦合神经网络进行图像置乱效果评价

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。     

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。     

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。     

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.     

图像置乱效果盲评价的灰色块分析方法

为有效评价图像的置乱程度,设计了一种基于灰色块分析的图像置乱效果评价方法。该方法首先分析置乱图像的特点,归纳理想状态下置乱图像的特征,并构造其特征序列作为参考序列;然后将置乱图像分块,并计算各子块图像的方差,形成小样本方差序列,对该序列进行预处理后作为比较序列。最后,利用灰色关联分析理论计算两类序列之间的关联程度,得到图像置乱效果的性能指标。实验显示,用该方法评判图像置乱度不仅计算简单、运行速度快,而且不需要原图像的参与,就能得到更加客观、正确的评价结果。     

基于时空混沌和小波变换的图像加密算法

本文提出一种基于时空混沌系统的图像加密算法。首先对明文图像进行Zigzag方式扫描置乱,再对置乱后的图像分块;然后用Logistic混沌系统生成的伪随机序列对其进行置乱,置乱结束后对其进行整数小波变换,利用基于耦合映像格子CML的混沌系统生成三个伪随机序列对低频小波系数进行置乱操作,同时对低频小波系数进行扩散,然后进行整数小波逆变换;最后再由基于CML的混沌系统生成两个伪随机序列对图像像素值进行扩散操作,得到最终的加密图像。经测试,该算法具有良好的加密性能,可以有效抵挡差分、明文等攻击。