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.

基于高维矩阵变换的雪崩图像置乱变换

传统的以高维Arnold变换和高维Fibonacci-Q变换为代表的基于高维矩阵变换的图像置乱方法,虽然具备较好的安全性,且能改变被置乱图像的灰度特征,但存在可恢复周期长,且对攻击不具备全局扩散能力等问题,在应用中存在缺陷。针对以上问题,基于高维矩阵变换,构造了雪崩图像置乱变换,该置乱变换可通过逆变换对图像进行置乱,通过正变换对置乱图像进行恢复,因而可减少由置乱图像恢复为原始图像的迭代次数,同时理论和实验结果表明该置乱变换在受到各种攻击时的强脆弱性,因而可用于数字作品完整性鉴别的脆弱水印构造。

基于矩阵变换的图像置乱逆问题求解

基于矩阵变换的图像置乱用周期性对图像恢复,代价高昂;而通过逆变换恢复,已有方法未解决ZN上逆阵求解问题.针对此问题,通过构造映射规则,将伴随矩阵求逆方法推广到ZN,解决了n维矩阵变换的逆问题.为减小该方法计算代价,将杜里特尔分解和克劳特分解求逆推广到ZN,解决了变换阵顺阶主子式模N互质,矩阵变换的逆问题.为弱化扩展杜里特尔分解和克劳特分解求逆条件,将高斯-约当消去法推广到ZN,给出了任意变换阵在ZN上求逆算法和简化求逆算法.所提方法可用于得到任意变换阵在ZN上的逆变换阵,从而可直接对图像恢复,而不必计算可恢复周期.实验表明所提方法的可行性和有效性.

基于小波变换的数字图像双重随机置乱加密

提出了一个用于图像加密的基于小波变换的双重随机置乱算法。算法首先对图像进行小波分解;再对分解结果进行第一次随机置乱。这一置乱有两种方案:第一种是直接对每一分量图像分别进行置乱,第二种是对由所有分量图像拼接而成的图像进行置乱,置乱后再分割成与原分量位置与大小一致的分量图像;然后对这些分量图像进行小波重构,并对重构结果再次进行随机置乱,得双重随机置乱加密图像。实验中,以统计直方图和视觉效果对两种方法作了比较。比较结果表明两种方法的视觉置乱效果都不错,但由第一种方法置乱所得图像的直方图与原图很相似,说明该方法是以位置置乱为主,而由第二种方法置乱所得图像的直方图则与原图差别很大,说明该方法不仅有位置置乱,而且灰度级置乱更明显。可见,第二种置乱方法更有效。

二维非等长图像置乱方法的研究与验证

Arnold变换、Baker变换以及幻方变换等传统的图像置乱方法一般应用于正方形图像的处理,而在采用传统方法对宽高不等的普通矩形图像进行置乱时,由于处理对象普遍不具备变换周期,故难以直接运用上述方法。文章采用基于区域一致性的图像插值技术对图像进行预处理,然后对图像矩阵进行置乱与快速的逆置乱,并通过一系列客观的评价方法对图像处理的过程及结果进行分析,实验结果表明文中所提方法是可行有效的。

基于Logistic与标准映射的数字图像加密算法

基于Logistic和标准映射,提出了新的数字图像加密算法。首先利用离散混沌系统初值敏感性、参数敏感性和具有白噪声统计特性的特点,结合Logistic映射和标准映射设计了置乱变换系统,这种置乱是依赖于密钥的。接着通过一种替代变换使置乱后图像的像素灰度值改变并产生互相依赖,即将每一像素值扩散到其它像素中去。这样,加密算法便具有置乱、替代、扩散等加密系统的基本要素。实验仿真和分析表明,该算法密钥空间大,易于实现,有较好的加密效果和统计特性。

应用细粒度分块重构的多信道图像信息分存算法

针对传统图像信息分存方法存在的抵御信道攻击能力有限、分发子信息利用率不高以及要求恢复秘密图像必须无损等问题,提出了一种基于细粒度分块重构的多信道图像信息分存算法.利用拉格朗日分存算法对秘密图像进行分存,以形成分发子信息;对每个分发子信息进行细粒度分块,并依次通过雪崩图像置乱变换获得分块甄别信息;将分发子信息与甄别信息用LSB法隐藏到掩体图像中,并通过多个信道传送.对接收到的每个分发子信息进行细粒度分块甄别,利用所有分发子信息中未受损部分对秘密图像进行重构.实验结果表明,所提算法能够精确地甄别攻击,提高各分发子信息的利用率,高效地重构秘密图像,即使在所有分发子信息受到一定攻击的情况下,也能充分利用各分发子信息重构出秘密图像.

基于三维Arnold变换的图像加密算法

基于三维Arnold变换,提出了新的数字图像加密算法。首先利用采用一维分段线性混沌系统产生一次一密的密钥,然后利用三维Arnold变换对图像进行置乱。这种置乱是依赖于密钥的。进行通过一种依赖于密钥的替代和混淆使置乱后图像的像素灰度值改变并产生互相依赖,即将每一像素值扩散到其它像素中去。实验仿真和分析表明,该算法密钥空间大,算法易于实现,能抵抗差分攻击、统计分析和明文攻击。