一种基于Arnold变换的数字图像加解密算法

数字图像是重要的信息载体,数字图像加密是保护信息安全的重要方式.将Arnold变换应用到数字图像加密中,能有效地对图像进行置乱,使得未授权者无法获得有效信息.为提升加密的可靠性,通过将位置置乱和RGB颜色分量置乱相结合的方法对图像进行加密,经实验验证,算法加密效果良好.     

一类新的置乱变换及其在图像抗干扰通信中的应用

提出了两种置乱变换,即准逆序置乱和准抖动置乱;针对数字图像的灰度空间,讨论了两种变换的置乱效果。实验结果表明：在图像信息隐蔽存储与传输中,这类图像变换具有重大的应用价值。     

线性同余伪随机发生器在数字图像置乱中的应用研究

本文提出了一种新的数字图像置乱算法,采用线性同余伪随机数发生器技术,根据RGB图像像素值的特性,计算出LCG迭代公式中m的值及其原根a,并通过实验得出置乱的最小正周期T。结果表明,该算法置乱效果显著,作为图像隐藏的预处理和后期处理是一种良好的方法。     

基于BP神经网络的数字图像置乱技术

基于神经网络的非线性映射特性,提出了一种数字图像置乱的新方法。将图像输入到一个随机设置初始权值和阈值的BP神经网络,其输出即为置乱图像。只需训练一个从置乱图像到原始图像的神经网络,就可在恢复过程中将置乱图像输入到训练好的神经网络。实验结果显示,该算法对图像加密具有良好的效果,对噪声、JPEG压缩和剪切等攻击具有较好的抵抗能力。     

基于进制转化和移位的数字图像置乱算法

针对传统数字图像置乱算法需多次迭代、加密强度不够、密钥空间小和抗攻击性差等问题,基于混沌序列提出一种新的数字图像置乱算法,该算法借助于进制转化和移位改变数字图像的像素值和像素位置,从而使人们无法识别原始图像所表达的真正含义.理论分析和实验结果表明:该算法具有较大的密钥空间,无需迭代,对密钥有很强的敏感性,能改变图像的灰...     

一种基于Logistic模型和正交拉丁方变换的图像加密方法

确保数字图像信息的安全,是当前信息处理技术领域的难点和热点.混沌序列具有容易生成且对初始条件和混沌参数敏感等特点,近年来在图像加密领域得到了广泛应用.提出了一种新的图像加密算法,利用Logistic混沌映射,先对图像像素进行灰度置乱加密,然后采用基于正交拉丁方的变换对加密后的图像进行置乱.实验和分析结果表明.此算法具有密钥空间大、不易破解等特点.     

一种新的基于A型Arnold变换的数字图像置乱算法

基于矩阵运算的图像置乱算法具有容易生成、对初始条件敏感以及白噪声的统计特性良好等性质,但普遍存在加密强度不够、密钥空间小、留有轮廓等问题,基于A型Arnold变换矩阵,构造了一种新的数字图像置乱算法。该算法通过对3个密钥的控制,使得置乱变换矩阵具有较大的随机性。同时,该算法还具备全图像范围内的攻击扩散效果,当置乱图像受到攻击后,将无法还原成原图像,从而有效地阻止了置乱图像的暴力还原。     

数字图像的仿射模变换及其周期性

以图像信息安全问题为研究背景 ,提出了一类数字图像的仿射模变换 ,讨论了该类变换的周期并给出了证明 ,用实例说明了该类变换在数字图像置乱中的作用     

一种改进的基于广义猫映射的图像加密算法

为了对任意大小的数字图像进行加密,提出一种结合二维非等长图像置乱变换和logistic混沌映射的图像加密算法。该算法先使用二维非等长图像置乱变换对图像像素位置进行置乱,再利用logistic映射生成序列与图像的灰度值进行运算。实验结果表明,提出的算法可以得到良好的加密效果,且具有密钥空间大,敏感性强等特点。     

数字图像的随机置乱加密及其与Arnold变换技术的比较

提出了一个用于图像加密的随机置乱算法。该算法首先将代表数字图像的二维数组按列扫描转换为一维向量,然后对该向量中的元素进行随机置乱,最后将经置乱的一维向量转换为二维数组,得到置乱后的图像。与Arnold变换相比较,该算法无需迭代,一般只需执行1,2次置乱就能达到较理想的置乱效果,效率明显提高且算法简单,易于软硬件实现,置乱度相当稳定,也不存在周期性恢复的安全问题。     

基于包含度理论的图像置乱程度评价研究

提出了基于包含度理论的图像置乱程度评价新方法。本文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包含度;最后根据置乱前后两图像的包含度来构造图像置乱程度评价函数。实验结果表明,本文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。     

基于图像特性和DES算法的快速图像加密研究

介绍了DES加密算法的基本特点,分析了DES的加密实质,并且结合图像数据的行列变换特性,提出了基于图像特性和DES的快速图像加密解密算法。该算法首先对图像进行行列变换,然后进行小部分图像数据的正常DES加密,对大部分图像数据进行DES异或运算,得到加密图像。实验结果表明此算法具有较好的安全性、高效性,且易于实现。     

基于图像特性和DES算法的快速图像加密研究

介绍了DES加密算法的基本特点,分析了DES的加密实质,并且结合图像数据的行列变换特性,提出了基于图像特性和DES的快速图像加密解密算法.该算法首先对图像进行行列变换,然后进行小部分图像数据的正常DES加密,对大部分图像数据进行DES异或运算,得到加密图像.实验结果表明此算法具有较好的安全性、高效性,且易于实现.     

基于交叉熵的图像置乱评价方法的改进

对已有文献利用交叉熵进行图像置乱评价方法存在问题的基础上,进行了改进,通过引入图像分块信息,提出了更能真实反映图像置乱程度的方法。实验结果表明,改进方法可以有效的反映图像在不同加密算法下的置乱程度与加密次数的关系。     

一种基于DCT域的数字图像置乱程度衡量方法

图像的置乱变换在图像加密和信息隐藏中有广泛地应用。对置乱程度进行衡量,能够指导我们设计具有更高置乱程度的置乱算法。在考虑置乱图像的纹理细节特征的基础上,利用DCT变换的能量集中特性,提出了一种基于DCT域的图像置乱程度定义。由Matlab实验结果表明,所给的定义能较好地描述图像的置乱程度。它既能较好地衡量同一种置乱算法置乱次数与置乱效果的关系,也能较好地比较不同置乱算法之间的置乱效果,而且和人的主观评价基本一致。     

一种基于排序变换的图像加密算法

根据排列与图像置乱之间的关系,利用混沌映射,提出一种新的生成排列的方法,并由此得到图像置乱所需的行置乱矩阵和列置乱矩阵,实现对图像的循环迭代加密。通过一系列图像置乱效果评价指标的测试,表明该算法操作简单,具有较高的执行效率,且有良好的置乱效果以及良好的安全性。     

基于位平面随机置乱的数字图像加密方法

为了实现像素位置调换置乱和像素值改变置乱相结合的目的,提出了一个基于位平面的图像置乱方法：先对图像进行位平面分解,然后用随机置乱方法对各位平面图像分别进行位置调换的置乱,最后将经过置乱的各位平面图像重构为一幅置乱后的图像。试验结果表明,与著名的Arnold变换算法相比,该方法效率更高、置乱效果更好,且置乱度相当稳定。     

数字图象抽样技术的置乱效果及分析

本文描述了数字图象抽样的概念、周期,证明了数字图象抽样技术具有周期性,给出了一些常用抽样的周期,把抽样技术用于数字图象置乱,增强信息隐藏的不可感知性.