基于行列异或的Arnold双置乱图像加密方法

针对目前加密图像单一以及加密算法安全性不高的问题,提出基于行列异或的Arnold双置乱图像加密方法。实施过程:首先根据Arnold变换公式对图像进行灰度空间置乱和位置空间置乱,然后进行行按位异或操作,其次,将上述结果再进行一次位置空间置乱,最后再进行列按位异或运算。该方法有效增强了传统Arnold双置乱的置乱效果,使图像得到充分扩散,最终得到密文图像。实验结果表明,本文方法能实现等长和不等长图像的置乱,改善了常规Arnold方法的置乱效果,有效降低了图像相邻像素间的相关性,保证了图像传输过程中的安全性和鲁棒性要求。

改进的Fibonacci双置乱图像加密算法

图像置乱是实现图像加密的重要手段之一,其最终目的是改变图像像素的位置关系或者灰度值信息,改变图像的统计信息,从而达到图像加密的目的。为提升图像置乱效果和置乱性能,从均匀分块的角度出发,提出了一种改进的Fibonacci双置乱图像加密算法。首先采用均匀分块算法对原图像进行分块,使每个分块图像内的所有像素充分扩散到其他各个图像块中,以有效地削弱图像相邻像素的相关性;然后对每个图像块利用Fibonacci算法做像素位置置乱,以解除图像块的空间相关性;最后对整幅图像采用Fibonacci算法做像素值置乱,解除图像的色彩相关性。实验结果表明,该算法从本质上降低了图像内部相邻像素的相关性,有较强的抵御裁剪和常见噪声攻击的能力,利用双密钥提高了加密系统的安全性。

基于二维Arnold变换的图像双置乱算法

Arnold变换在图像置乱中具有较为广泛的应用。对Arnold变换矩阵在图像置乱中的应用进行了分析,并在此基础上提出了基于二维Arnold变换的双置乱算法,其中将二维Arnold变换同时用于位置置乱和灰度置乱,既改变了图像的纹理信息又改变了图像的统计信息。实验结果表明,该算法简单、安全,在少量的置乱迭代次数下即可达到较好的置乱效果。

基于双置乱与奇异值分解的彩色图像水印算法

提出了一种基于水印和载体双双置乱的安全水印算法。首先将载体图像由RGB色彩空间转换为YUV彩色空间,再经Fibonacci变换置乱后,对Y分量进行8×8分块,对各块进行奇异值分解。将二值图像经过Arnold置乱后嵌入到Y分量的各块的奇异值中。经仿真实验证明,该算法对JPEG压缩、剪切、旋转、滤波等几何攻击具有比较好的稳健性。

一种新的基于混沌序列的双随机置乱算法

为克服目前基于混沌序列的置乱算法安全性不够高,密钥空间小的缺点,本文提出了一种新的双随机置乱算法。该算法利用2个logistic混沌系统分别产生分离索引序列和置乱索引序列。分离索引序列是对logistic映射迭代产生的实值序列进行二值量化得到的,该序列用于对图像矩阵的行(列)进行随机的分离;置乱索引序列是利用混沌映射产生的轨迹点的遍历性以及良好的相关特性,对分离后的矩阵的列(行)进行排序置乱。排序置乱完毕后再按分离索引序列合并得到加密一次的图像。新提出的置乱算法采用双重随机置乱,掩盖了混沌序列的轨迹,增加了破译的难度,扩大了密钥空间。

基于混沌的双组合图像置乱算法研究

为了解决图像置乱算法在加密强度和算法泛化性方面存在局限性的问题,提出了双组合置乱算法,该算法充分利用了混沌映射无序、随机、对初值敏感的特性,将Logistic混沌映射巧妙地应用于序列交叉原则上。解决了直接序列交叉算法只适用于偶数元素图像的局限性,并且将单个密钥的敏感精度提高到10-9数量级。此外,实验结果表明应用该方法置乱后的图像,其像素相关性比直接应用序列交叉原则置乱后的图像像素相关性更小。

基于位平面Arnold置乱变换改进算法

针对经典图像置乱方法变换方式单一的现象,提出了一种结合位平面Arnold变换,矩阵相乘,异或运算处理的双置乱算法,达到了同时改变图像灰度值和图像灰度分布的效果,并与Arnold变换,A&G双置乱算法进行置乱效果对比。实验结果表明:本文算法置乱后的图像置乱度更高,抗攻击能力更强,信息隐藏更安全。

一种基于置乱和奇异值分解的鲁棒水印算法

本文针对数字水印的抗攻击性问题,提出了一种新的基于置乱和奇异值分解的算法。算法首先将水印和载体图像同时进行置乱加密,再将置乱后的图像进行分块,然后对每块进行量化奇异值分解,在特征域嵌入水印。将双置乱技术引入分块量化奇异值分解方法中,进一步提高了奇异值分解算法的鲁棒性。其中,采用分块和量化特征矩阵的方法不用计算整个图像的SVD,大大缩短了水印嵌入和提取的时间。

混沌置乱在图像水印系统中的研究

提出了一种新的置乱算法,利用混沌序列对初值的敏感性高、安全性强、密钥空间大且是非周期的特性,产生两个混沌序列分别置乱水印图像的行和列,加密水印图像。通过经典的图像水印系统对比实验证明了双混沌置乱能提高水印安全性和抗剪裁攻击攻击性能。

基于双混沌置乱和扩频调制的彩色图像盲水印算法

提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法,先对宿主图像的绿色分量以8×8像素分块进行离散余弦变换(DCT)变换,用logistic映射生成两个混沌序列,然后用混沌序列置乱加密二值水印图像,并用两个互不相关的伪随机序列扩频调制水印,最后将调制好的水印嵌入到DCT变换域的中频子带系数上,进行分块DCT反变换得到水印化图像。提取水印时,通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲提取水印算法。实验结果证明本文算法能有效地抵抗JPEG压缩、加噪、剪切等常见攻击,绿色分量嵌入水印比红色和蓝色分量嵌入水印能更好地抵抗JPEG压缩的攻击。