现代图像置乱程度衡量方法综述

图像置乱加密的目的是实现图像的安全传输或保存,现在许多算法都认为自身具有很高的安全性,可以抵抗多种攻击.置乱度就是衡量图像置乱程度的客观方法,置乱度越高则该算法就越有效.将衡量图像置乱程度的方法分为五大类,并分别加以系统论述,分析了各种方法的优缺点.     

基于相关性的图像置乱程度衡量方法

为了对数字图像置乱程度进行有效的衡量,根据数字图像相邻点之间像素值的相关性随像素点位置的变化而改变这一原理,提出了一种基于各相邻点之间像素值差异的图像置乱程度衡量新算法.并由Matlab软件仿真结果表明,该方法可以清楚的表现出图像置乱程度与置乱次数的关系.     

基于密钥的Arnold-Hilbert变换在图像置乱中的应用

在分析使用Arnold变换和Hilbert曲线的图像置乱的基础上,提出一种基于密钥的Arnold-Hilbert组合变换的图像置乱方法.通过实验及分析说明了该方法的效果、抗攻击能力及实际应用价值.     

彩色图像置乱方法研究

这里主要研究彩色图像的置乱方法,目的是提高置乱效果及置乱效率。分别研究了基于像素灰度变换的彩色图像置乱方法及基于像素位置变换的彩色图像置乱方法,仿真分析了2种置乱方法的不足,提出了一种新的基于Arnold变换的彩色图像置乱方法。采用同时改变像素位置及灰度值的方法,兼顾了置乱图像在视觉上及理论上的置乱效果。仿真实验表明该置乱算法提高了置乱度,节约了恢复时间,是一种简单、高效的彩色图像置乱方法。     

基于小波变换的图像置乱加密算法研究

在传统算法的基础上,结合小波理论和混沌理论及置乱方法,研究实现了一种基于小波变换的图像置乱加密算法,首先对图像进行二维离散小波变换,再进行混沌加密。实验结果证明该算法加密效果良好,加密后图像的直方图分布均匀且峰值信噪比较高。     

基于混沌映射的数字图像置乱方法

文章提出了一种应用混沌映射在空间域对数字图像进行置乱的方法,在加密中利用分段线性映射由密钥生成混沌序列,然后以该序列为参数用面包师映射对图像矩阵置乱,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。     

二维非等长图像置乱变换

传统的2维图像置乱变换一般用于正方形图像处理,对宽高不等的矩形图像,需进行正方形扩展,或使用高维置乱变换阵置乱.本文对此问题做了改进,提出了一种新颖的2维非等长图像置乱变换,给出了周期存在判据,用以选择合适的置乱系数,使得在不增加额外存储空间和计算代价的基础上,可用于非等长图像置乱,并且存在可恢复周期.实验表明所提方法的有效性和可行性.     

一种基于Arnold置乱和离散余弦变换的信息隐藏算法

介绍了基于Arnold置乱变换和离散余弦变换(DCT)的图像信息隐藏算法.首先对秘密图像进行Arnold置乱变换,形成秘密信息,然后对载体图像进行DCT变换,秘密信息通过量化处理嵌入到DCT域中.从试验结果来看,该算法在一定程度上满足了信息隐藏的鲁棒性要求.     

基于Arnold置乱和DCT变换的图像水印算法

采用灰度图像为水印信息,对基本离散余弦变换域图像数字水印算法进行改进,为保证信息的安全性,在嵌入宿主图像之前结合Arnold变换进行加密。通过在图像块离散余弦变换域中修改中频区来嵌入不同强度的水印。实验结果证明该算法提高了水印检测的准确性,并且该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

一种基于Arnold置乱和DCT编码的无载体信息隐藏方法北大核心CSCD

近年来十分火热的搜索映射式无载体信息隐藏虽具有一定的鲁棒性,但其隐藏容量较低、传输负载大且算法复杂度高。针对以上问题,该文章提出一种基于Arnold置乱和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)编码的无载体信息隐藏方法。该算法先对图片进行Arnold置乱,再对DCT后的低频系数进行编码,接着更换置乱参数来构建索引表。选择索引表中与秘密信息相同的编码值所对应的参数构建候选队列,最后筛选出鲁棒性强的参数作为密钥发送给接收方。实验结果表明,该方法与现有方法相比大大提高了嵌入容量,拥有更强的抗JPEG压缩性能。并且减少了传输负载,算法简捷,具有较强的应用价值。     

多级秘密信息隐藏方法

针对普通的一级秘密信息隐藏的方法具有安全性低,视觉效果差的问题,本文提出了一种多级别信息隐藏的方法.该方法使一级秘密信息在一级密钥作用下成为宿主图像,提高了信息隐藏的安全性,再将宿主图像分成3×3的图像块,在二级密钥的控制下成功将二级秘密信息嵌入.采用图像置乱和LSB算法的结合方法,并在两级秘密信息的作用下,使得载密图...     

灰色关联度和模糊熵相结合的图像分割算法

提出了一种结合灰色关联度和模糊熵的分割算法.传统模糊熵分割算法的隶属度函数只利用了图像灰度值的统计信息,因此算法容易受噪声或光照不均的影响.在隶属度函数的计算中,引入灰色关联度来表示像素的空间信息,能够更加准确地反映像素属于目标或背景的影响.由理想目标或背景点组成参考序列,待处理像素及其邻域组成比较序列,计算比较序列与参考序列之间的灰色关联度,并修正隶属度函数.对实际图像的测试实验表明,结合灰色关联分析的最大模糊熵分割算法比传统模糊熵分割算法具有更强的噪声抑制能力和更准确的分割结果.     

像素位置与比特双重置乱的图像混沌加密算法

针对当前流行的一类具有置乱—扩散结构的混沌图像加密算法存在的安全缺陷问题,提出了一种能抵抗选择明(密)文攻击的图像加密算法。算法采用Kent混沌映射生成密钥序列,并根据明文像素值的特征和输入的密钥,分别产生混沌系统的参数和预迭代次数。首先,利用混沌序列实现图像像素位置的全局置乱;其次,根据另一个新生成的混沌序列,实现对图像像素值中0 bit、1 bit的置乱。实现了混沌映射产生的序列与图像本身内容的关联,从而实现了中间密钥随明文自适应变化,能有效抵抗选择明(密)文攻击。实验结果表明,该算法克服了以往算法不能抵抗选择明(密)文攻击的缺陷,同时具有加密算法简单、密钥空间大等加密性能,并能较好地抵抗统计特性分析、差分分析攻击。     

基于相对熵的直觉模糊聚类方法

在众多的模糊集中,直觉模糊集同时定义了信任度、非信任度和犹豫度,便于处理不确定信息.在不确定信息应用领域的背景下,重点研究了直觉模糊环境下的聚类问题,提出了基于相对熵的直觉聚类方法,并通过数值算例验证了方法的可行性和有效性.     

基于伪相关性等级的图像检索重排序算法

随着多媒体技术的不断发展,每天大量的图像被制造出来,在此情况下,基于内容的图像检索技术发展迅猛。文中提供了一个在基于文本的初始检索结果基础之上,利用伪相关等级信息检索重排序的算法。利用少量的相关性等级计算出其他未标注图像的伪相关性等级,最终根据伪相关等级进行重排序。     

一种新的基于魔方变换的数字图像置乱加密算法

提出一种基于魔方变换的数字图像置乱加密算法,突破了传统的不改变图像像素值、仅通过重新排列图像像素点的位置实现图像置乱加密的方法,在三维空间上实现了对图像数据的置乱加密,打破了原有图像的所有特征.提出了一种新的密钥与魔方变化的编码对应法则,使该加密算法的加密密钥不受类型、大小的限制,具有密钥空间大的特点.仿真结果表明,该算法具有很好的加密、解密结果.     

一种基于置乱和融合的DCT域图像信息隐藏技术

该文提出了一种基于置乱和融合的OCT域图像信息隐藏技术.首先阐述了图像的二维OCT变换、arnold置乱变换、融合技术,在此基础上,提出了一种将三者结合的图象信息隐藏算法.通过运用MATLAB工具进行实验测试和分析,表明该算法具有较大的信息嵌入量和良好的隐藏效果,对常见的图像处理操作,具有一定程度的鲁棒性.