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。     

基于模糊贴近度理论的图像置乱效果评价研究

提出了应用模糊贴近度理论来构造图像置乱效果评价的新方法.从图像中任意像素与其周围邻域像素之间存在紧密关系角度出发给出了一种模糊集的定义,给出了图像中各像素所对应模糊集及其补集之间的模糊贴近度,最后根据置乱前后图像所有像素所对应的模糊贴近度之和采构造用于图像置乱效果评价的置乱度函数.大量仿真实验及结果分析表明,提出的评价方法是可行的,反映了加密次数与置乱效果之间的关系,其客观评价结果与人的视觉感知基本一致.     

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。     

Canny算子在图像置乱程度评价中的应用

随着图像置乱技术的发展,出现了各种各样的置乱算法,为了更好地衡量这些算法对不同图像的置乱程度,本文利用canny算子的良好特性,在分析现有评价方法特点的基础上,提出了一种新的描述图像置乱程度的评价方法。试验表明该方法与人的主观评价相接近,且结果不受原图像影响。本文采用MATLAB作为研究工具。     

利用DCT变换进行图像置乱及其效果评价

提出了基于DCT变换的图像置乱效果评价新方法,以便真实地评价图像置乱效果的好坏。首先将置乱前后两图像分成大小相同的子块并对其进行DCT变换,其次利用置乱前后相同位置子块图像所对应频域系数来构造偏差矩阵并定义其离散概率分布,最后通过计算离散概率分布的信息能量作为图像置乱程度的评价。提出的评价方法能够很好地度量图像的置乱程度,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。     

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。     

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。     

图像置乱的相对置乱度评价方法

定义了衡量图像置乱效果的标准,拓展了衡量图像置乱效果的方法,且填补了对该方法进行系统评价的空缺.首先结合混沌理论、熵的概念及图像自身属性,定义了乱图像的标准,并给出一幅趋于这个标准的乱图像生成方法及过程;在定义与生成标准乱图像的基础上,进一步明确提出了评价图像置乱效果的相对置乱度的计算方法.对这种方法进行了全面的测试,实验结果表明,该方法具有相应的灵敏度、可用性和适应性.最后也探讨了对图像置乱效果计算方法进行评价的框架.     

图像置乱程度的衡量方法

图像置乱变换是信息隐藏和图像加密常用的方法,如何衡量一种置乱变换的好坏,是研究的热点和难点问题。基于置乱前后位置变化的方法可以作为一个衡量的标准,但是位置变化并不能代表像素点值的改变,而且把图像作为一个整体来考虑也会产生一些偏差。为了克服这个缺点,提出了一种基于各点相关性的图像置乱程度衡量方法,主要是通过比较置乱前后每个点与其相邻点相关性的差异来进行衡量。由Matlab仿真结果表明,该方法可以很好地衡量图像置乱次数与置乱效果的关系,而且与人类的视觉具有比较好的一致性。     

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。     

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。     

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。     

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。