摘要：基于空间域的图像置乱变换,一般需要若干次迭代且有周期性,安全性不高;基于混沌的图像置乱的安全性比基于空间域的图像置乱变换高,但算法比较复杂;基于素数映射的图像置乱,其置乱效果依赖于密钥的选取。针对这些不足,设计了一种基于点阵行列变换的图像置乱算法,该算法利用素数的取模变换,采取逐行逐列的置乱方式,彻底打乱了像素点的空间位置,使得原图像的像素点在置乱图像中的排列杂乱无章。置乱图像的还原是置乱的逆过程,需要置乱时选取的密钥,若用错误的密钥还原就相当于对置乱图像的再次置乱,密钥的敏感性高。实验结果表明,该算法进行图像置乱无需迭代,置乱图像灰度分布均匀,置乱效果与密钥的选取无关,置乱图像抗干扰强,显示该算法的稳定性和鲁棒性。

摘要：传统的二维Arnold变换和三维Arnold变换在图像置乱过程中仅能改变图像的像素位置,导致图像置乱效果不理想.为此,利用二维等长Arnold变换构造三维等长Arnold变换的原理,将二维不等长Arnold变换及其反变换进行推广,得到了一种三维不等长Arnold变换及其反变换的算法.该算法将平面图像一一映射为立体空间二值图像,对其像素位置的置乱和恢复间接地改变了平面图像的像素位置和像素值大小;并采用小波多级分解和信息论相结合的方法实现了图像置乱效果的评价.实验结果表明,采用文中算法是可行的,对于图像置乱结果的评价与人的视觉感知基本相符.

摘要：传统的二维等尺度矩阵变换不能直接对矩形图像进行置乱,对于任意矩形图像需通过正方形扩展或分块处理,由此带来了一次迭代过程中额外的运算代价.为此,提出一种用于任意矩形图像置乱的二维双尺度矩形映射,并证明了双尺度矩形映射是任意二维双模线性映射满足一一映射的充分必要条件;然后结合二维等尺度矩阵变换和二维双尺度三角映射2类特殊映射的逆映射,给出了双尺度矩形映射的逆映射.实验结果表明了文中映射对任意矩形图像置乱的有效性,对矩形图像置乱和恢复的低代价性,以及对剪切、擦除和JPEG有损压缩攻击的鲁棒性.与已有方法相比,文中映射具有最小的一次置乱和恢复的代价、更大的变换阵生成空间,且无需计算最小可恢复周期.

摘要：为有效评价图像的置乱程度,设计了一种基于灰色块分析的图像置乱效果评价方法。该方法首先分析置乱图像的特点,归纳理想状态下置乱图像的特征,并构造其特征序列作为参考序列;然后将置乱图像分块,并计算各子块图像的方差,形成小样本方差序列,对该序列进行预处理后作为比较序列。最后,利用灰色关联分析理论计算两类序列之间的关联程度,得到图像置乱效果的性能指标。实验显示,用该方法评判图像置乱度不仅计算简单、运行速度快,而且不需要原图像的参与,就能得到更加客观、正确的评价结果。

摘要：针对许多基于Logistic图像置乱方法的设计只注重置乱规则和方法,没能很好地给出设计原理这一现象,文章遵循从坚实的数学理论到实际应用这一科学过程,给出了一个全新的具有坚实理论基础的基于Logistic图像置乱算法.依据混沌初值敏感性,密钥空间大这一特性,从混沌映射Logistic着手,结合概率相关理论,设计了基于Logistic映射(0,1)区间上的均匀分布随机变量产生算法,利用这一均匀分布变量生成基于位置互换的随机排列.为了度量该随机排列的置乱强度,设计了置乱强度测试算法.最后,利用这一基于Logistic均匀分布的随机排列驱动图像生成置乱图像.比较Baker算法、Ye算法和Yoon算法,结果显示,文章建议的Logistic图像置乱算法具有很大的密钥空间,很强的密钥敏感性,很强的使结构性数据相关性消失的性能,进而能够增加熵值,很好的抗攻击能力,可以有效地满足图像置乱需求.

摘要：基于可逆线性变换整型化的思想 ,提出一类新的可用于图像置乱的有限整数域上的拟仿射变换(QATLIG) ,重点研究了QATLIG的性质及构造方法 ,讨论了QATLIG的周期性 实验结果表明 :QATLIG有较好的置乱效果及较大的置乱周期 ,从图像信息加密的安全性角度来看 ,它优于Arnold 。

摘要：传统的数字水印方法在嵌入水印时都要对原始图像数据进行一定的修改导致嵌入水印图像的保真度下降.提出了一种基于仿射变换置乱与小波变换的零水印算法,该算法对嵌入的水印图像进行置乱,选择被嵌入图像的小波变换的低频子图与置乱的水印图像进行运算,对运算结果进行循环移位产生密钥图像。而小波变换的低频子图集中了图像的主要特征,所以该水印算法对各种攻击(例如:加噪,滤波,JPEG压缩,剪切)具有很高的鲁棒性,而且产生的水印为灰度图像而不是二值序列,具有很好的检测精度。仿真实验表明该算法的鲁棒性优于现有算法,而且在抗各种常见攻击方面性能良好。

摘要：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来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。

摘要：针对基于均方信噪比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,首先对置乱前后的图像进行差分运算并得到其相应的差分图像,其次计算两差分图像之间的均方信噪比值作为图像置乱效果评价的新准则,提出了基于差分图像和均方信噪比相结合的图像置乱效果评价新方法。实验结果表明,该方法能够有效地描述图像的置乱程度,能够反映出置乱次数与置乱程度之间的关系,并且与人的视觉感知基本一致。

摘要：简单幻方变换的图像置乱算法只是简单的元素迭代,使得图像置乱在较少迭代次数情况下难以达到满意的置乱效果。针对以上问题,分析了相乘法构造幻方应用于图像置乱的合理性,提出了一种新的基于幻方变换的双重迭代图像置乱算法。该算法采用小幻方通过相乘法来生成大幻方,应用幻方分块来实现双重迭代。实验结果表明,与简单幻方变换的图像置乱算法相比,该算法只需要在较少迭代次数下就能达到令人满意的置乱效果,而且在准周期问题方面也进行了改进。