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。

基于像素置乱技术的多重双随机相位加密法

提出一种基于像素置乱技术的多重双随机相位加密法,对该加密法中像素置乱操作的原理进行了阐述,并且提出在光学上实现像素置乱操作和解置乱操作的途径.在计算机上模拟实现了该加密法,并且得到很好的加密解密结果.仿真结果证实仅用部分加密图像来解密也能够得到原图像,并且得到随着待解密的加密图像像素的增加,解密图像的信号能量、噪声以及信噪比的变化曲线.最后分析比较了该加密法与双随机相位加密法,得到该加密法与双随机相位加密法相比具有更高的保密性,而且解密图像的信噪比也不会因为引入像素置乱操作而降低.

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。

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。

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Fibonacci变换的音频置乱方法

提出了一种基于Fibonacci变换的音频置乱方法。该方法具有变换的周期性;经一次置乱变换就可均匀分散音频信息,置乱效果好;算法速度快,能够满足实时需要,并具有较好的鲁棒性,能够抵抗一些常见攻击。

局部置乱结合双随机相位编码的双虹膜身份模板保护方法

针对基于不可逆变换的虹膜模板保护在进行虹膜识别时面临特征模板泄露的问题,提出一种结合局部置乱和双随机相位编码双虹膜身份模板保护方法。该方法首先采用log-Gabor变换提取用户虹膜特征,然后设定置乱次数以及变换矩阵参数,利用Arnold变换对虹膜特征矩阵进行无重叠分块置乱,对原始特征进行第一重加密保护。再在分数傅里叶变换域应用双随机相位编码方法构建加密特征向量,采用用户设定掩膜M1和同一用户的另一只虹膜图像掩膜M2对置乱矩阵进行第二重加密保护。最后依据汉明距离对加密模板进行匹配识别。为验证算法性能,采用CASIA-IrisV3-Interval、MMU-V1以及CASIA-IrisV4-Lamp虹膜图库的图像进行测试。结果表明,该方法识别正确率能够达到98.73%,可生成模板的总数量为522,并且恢复原始数据需要尝试31452×624×42次,能够满足生物特征模板保护的不可逆性、可撤销性和不可链接性标准。

基于三维类Fibonacci变换的数字图像置乱技术及周期性

以图像信息安全问题为研究背景,讨论三维类Fibonacci变换的性质与周期性,并用实例说明三维类Fibonacci变换在数字图像置乱中的应用,同时给出了周期的上界估值定理。

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。

一种基于Fibonacci变换的视频置乱技术

本文基于Fibonacci变换的周期性和均匀性,提出了一种视频置乱技术.该算法不必考虑输入视频格式(RGB或YUV等)和视频帧格式.其技术具有运算速度快、置乱效果好、抗剪切、抗噪声,并独立于任何输入视频格式和编码方式等特点.

一种基于置乱的双彩色图像鲁棒水印算法

结合视觉特性和小波变换,提出了一种基于Fibonacci置乱变换的双彩色图像水印算法.该算法首先对彩色宿主图像进行三基色分离和小波变换,然后将Fibonacci置乱变换后的彩色水印图像数据嵌入到宿主图像对应基色的低频小波系数中,较好地实现了彩色水印的嵌入及提取.实验结果表明,该算法在保证透明性的同时对多种常规攻击具有较强的鲁棒性.

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。

基于仿射变换的数字图象置乱技术

以图象信息安全问题为背景,分析了Arnold变换、排列变换、Fibonacci变换存在的不足,提出了一种新的仿射变换,新变换避免了取模运算且其逆变换有简洁的解析表达式,分析及实验表明新变换在进行图象置乱时效果很好,且计算时间复杂度低。

基于Euclid算法的广义猫映射构造方法及在图像置乱中的应用

基于欧几里得算法求乘法逆元的思想,提出了两种构造广义猫映射的简单方法。一种基于Fibonacci序列,一种基于Dirichlet序列;还给出了结合这两个序列的构造方法。仿真实验表明广义猫映射的变换周期是可变的并且相对于猫映射更大,从而有较好的置乱效果,这也使得它的安全性优于猫映射和Fibonacci等置乱变换。在图像信息隐蔽存储与传输中,这类图像变换具有重大的应用价值,为图像置乱提供了更坚实的理论基础。

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。

替代和置乱相结合的图像分块加密算法

为增强数字图像的安全性,提出了一种基于替代和置乱的图像分块加密算法。首先将原图像分块,并对每个图像块内像素点执行按位替代操作;然后利用均匀分块置乱算法,将各个图像块内像素完全扩散到其他图像块中;接着利用Fibonacci算法对每个图像块进行像素值置乱;最后采用Fibonacci算法对整幅图像做像素位置置乱,以消除图像的空间相关性。试验结果表明,该算法可以有效地对图像进行加密解密,可有效抵抗不同程度的剪切和噪声攻击,且实时性较好。

基于8方向折叠与自更新置乱的图像加密算法

当前的图像加密算法主要是在一个方向上对像素进行扩散,且在整个加密过程中,都是利用相同的扩散、混淆函数来改变像素位置与灰度值,导致算法的随机度与安全性不佳,因此本文提出了一种基于8方向折叠机制与自更新的图像加密算法.首先,联合Lucas、Fibonacci序列,通过二维Arnold变换设计一种像素自更新置乱算法,对输入明文进行混淆操作,充分提高像素位置的置乱度;引入Logistic映射,利用明文像素来生成其初始值,根据其随机序列的量化密钥流来设计8方向折叠机制,从8个方向对置乱图像进行高度加密,对于每一个方向的像素扩散,利用不同的加密函数来改变其像素值,显著降低了置乱、扩散的周期性.测试数据显示:与当前的图像加密机制相比,本文所提算法具有更高的安全性与用户响应值,其密文像素分布更为均匀.