基于图像特征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,提出了一种新的图像置乱效果客观评价方法.该方法首先得到整幅置乱图像的特征向量,将置乱图像进行最优分块,得到每个图像块的特征向量,应用灰色关联分析对图像置乱程度进行度量.该方法不仅反映了整幅置乱图像的全局特征,还反映了图像的局部特征.实验结果表明,该算法与视觉上的主观评价结果基本一致,且适用于各种类型的加密图像.     

基于灰度均匀性的图像置乱程度盲评价算法

针对图像置乱程度评价问题提出以每个点为中心的区域灰度差均值作为图像置乱程度评价方法。算法首先针对理想置乱变换定义只适用于位置置乱的问题对其进行修改,使其也可以适用于包括像素置乱在内的所有置乱过程,并在此基础上考虑到各灰度值分布的均匀性,建立新的无需原图参与的图像置乱程度评价公式。实验仿真结果表明,该方法可以较好地衡量位置置乱图像或灰度置乱图像的置乱程度,与人的直观视觉评价吻合。     

基于均匀置乱的图像位置置乱衡量方法

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。     

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。     

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。     

分布均匀性的图像置乱衡量方法

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。     

云模型图像置乱算法

针对目前数字图像置乱算法在双重置乱方面的欠缺问题,提出一种新的云模型图像置乱算法。该算法利用三维云模型生成的函数值来改变图像像素位置和像素值,实现了双重置乱。经实验验证以及定量定性分析,置乱图像呈现白噪声,真正实现了图像置乱,并不存在周期性恢复的安全问题,该算法能较快达到理想的置乱效果,且能抵抗一定的剪切、加噪、滤波以及缩放攻击;证明了该算法的有效性和合理性,可以较好地应用于图像置乱。     

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Zigzag变换的数字图像置乱算法的研究

图像的隐藏与伪装技术是图像安全方面一个非常重要的研究领域.其中常用的图像置乱算法实现较为复杂,基于Zigzag变换的思想提出了一种新的数字图像置乱算法,并构造了两个具体的置乱变换方法.通过算法的仿真实验和结果分析表明该算法具有较好的置乱效果及较大的周期,并具有一定的抗攻击能力,从图像信息安全性及算法的时间复杂度方面分析,该算法优于Arnold等变换,将该类算法用于图像加密有一定的应用价值.     

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。     

基于有限整数域上的图像置乱加密算法

数字图像置乱技术,其主要目的是将一幅有意义的图像变成一幅杂乱无章的图像,用以增加数字图像信息隐藏算法抵抗非法攻击的能力,从而增加安全性。本文在基于有限域上的可逆变换思想,提出了一个可用于图像置乱的变换方法。该方法包含灰度变换和位置变换。同时讨论了该方法的安全性和置乱周期。从实验结果看,该方法置乱效果好,置乱周期长,易于实现。     

基于位置和灰度变换的混沌图像置乱算法

在分析传统图像置乱方法不足的基础上,提出一种新的基于位置迁移和像素灰度变换的图像全局置乱算法.算法以图像矩阵的元素为单位进行置乱,采用不同的混沌序列对矩阵中每个元素的位置和灰度都进行了一次随机的改变,产生了图像全局置乱矩阵.变换矩阵形式不固定且不动点的个数为零,没有统一的迭代公式,达到了良好的图像置乱效果.同时,该算法具有较低的时间复杂度和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.     

基于单一像素值改变的图像置乱新算法

针对数字图像传输的安全问题,提出一种基于单一像素值改变的图像置乱新算法,该算法将密码学中维吉尼亚加密算法进行修正,使之能够应用于数字图像的加密。实验结果表明,该算法加密的图像安全性高,与传统的基于单一像素值改变的置乱算法相比较,具有更好的抗噪声性能,该算法具有很高的灵活性,其加密图像的置乱程度与工作密钥的选择具有密切的关系,并且适合加密任意尺寸的数字图像。以上优越性使得该算法更能适合于数字图像的网络传输过程,以及其他对数字图像安全有较高要求的领域。     

基于分层Arnold变换的置乱算法

针对数字图像信息隐藏存在的安全问题,提出一种基于按位分层Arnold变换的置乱算法。算法将秘密图像按位平面分层,同时考虑图像的位置迁移和像素的灰度变换,对每个位平面进行不同次数的Arnold变换,经像素交叉换位,相邻像素间按位异或得出置乱图像。实验结果表明,秘密图像分层置乱后直方图分布更加均匀,与白噪声相似度在0.962左右,置乱图像可近无损地还原和提取,提高了信息隐藏的鲁棒性。与其他置乱算法相比,置乱图像具有更高的置乱度、更强的抵御攻击能力,提高了空域信息隐藏的安全性。     

一种基于补丁算法改进的图像隐写方法简

针对经典补丁算法进行信息隐藏时嵌入容量极低的缺陷,基于图像置乱和分块的方法,提出一种改进的图像隐写算法。首先将载体图像进行恰当分块并进行充分置乱,置乱程度以分块的均方差来衡量,然后在置乱图中选择分块对进行信息嵌入。实验结果表明,该方法可将载体图像的嵌入容量由1比特扩展到数百比特,同时具有视觉不可觉察性,对JPEG压缩和噪声攻击有较好的鲁棒性,可抵御卡方、RS和SPA分析等平面域的经典隐写分析算法。     

基于分层变换的图像置乱技术研究与实现

提出了一种新的密钥控制下的分层变换的数字图像置乱算法。该算法避免了取模运算,置乱效果与变换次数无关,一次变换就能达到很好的置乱效果,并且能改变图像的灰度分布;不需要通过变换的周期来恢复图像。与密匙技术相结合,安全性高。算法简单实用,运算快捷,易于实现,具有应用价值。     

基于几何测度的图像置乱度算法研究

分析研究了现有的几种图像置乱度衡量算法,从图像置乱前后相邻像素之间的距离偏移和方向偏移两个方面考虑,提出了基于几何测度的图像置乱度算法;最后通过对比分析,证明该算法具有更好的实用性、有效性与优越性。