基于均匀置乱和混沌映射的医学图像加密方法

医学图像由于涉及隐私等重要问题,存储与传输过程中需要加密,为了提高医学图像加密的质量并保证加密速度,针对分块后的图像使用一种基于Arnold映射的均匀置乱方法,结合logistic映射生成伪随机数来控制置乱参数,同时对像素点的值进行异或操作以进一步加密图像.实验发现此方法对密钥的敏感性较强,能很好地掩盖图片信息,与单一的logistic映射等加密方法相比,可同时抵御一些裁剪和篡改攻击.上述方法的操作步骤比经典加密算法简单,因此也能满足加密速度的要求.

基于均匀置乱与可逆隐藏的双重图像保密算法

加密和隐藏是实现图像保密的2种重要方式,将加密后的图像再隐藏在一幅正常图像中,可以实现对图像的双重保密。基于传统图像置乱变换存在密钥量小和置乱效果差的缺点,提出一种图像位置均匀置乱算法,在密钥量显著提高的前提下,置乱效果得到极大改善,而且加密速度快。在此基础上,对加密后的图像进行隐藏处理。针对目前隐藏算法只保证秘密信息可恢复的特点,提出一种基于图像相邻像素对差值的可逆隐藏算法,在恢复秘密信息的同时也能准确恢复载体图像。仿真实验得出:该算法具有可行性和有效性。

基于均匀置乱的图像位置置乱衡量方法

由于图像置乱分成位置和像素值置乱两类,图像置乱衡量也从这两方面进行分析。目前基于像素值的衡量效果依赖于原始图像,存在局限性;基于位置的衡量随着置乱距离的不同效果也有很大偏差,同样存在局限性。从图像位置置乱的实质出发,提出均匀置乱的概念,从偏离度和均匀度的角度对图像位置置乱效果进行衡量。通过对大量实验结果的分析得出,该衡量算法可以准确地衡量图像置乱程度,与人的视觉评价保持一致,具有可行性和有效性。

数字图像灰度置乱均匀度算法研究

数字图像的灰度置乱能够改变原图像的直方图分布,在图像加密中扮演着比较重要的角色。灰度置乱效果的研究在信息隐藏领域中有重要意义。分析了现有的基于直方图相似度的评价算法,找出了其存在的不足,提出了合理的灰度置乱均匀的评价依据,并根据此依据进一步提出了新的灰度置乱均匀度的评价算法。

一种改进的Arnold Cat变换图像置乱算法

Arnold Cat变换是经典的图像置乱算法,但其存在密钥量小,置乱视觉效果差的缺点。同时置乱仅仅是重新排列图像各像素点的位置,像素值并没有发生改变,这样攻击者就可以通过统计分析等手段进行破译。针对Arnold Cat变换的不足,运用混沌理论,提出了一种基于均匀性的改进Arnold Cat变换置乱算法。仿真实验证明改进的算法具有密钥量大、置乱视觉效果好、图像的位置和像素值均发生本质改变等优点,增加了图像加密的安全性。