基于像素值相关性的数字图像置乱程度衡量方法的研究

论文摘要

随着计算机网络和多媒体技术的飞速发展,大量的图像数据信息通过Internet进行传输,这些信息的安全性逐渐成为人们所关心的问题。由于传统技术无法对图像这样数据量大的信息进行加密,于是产生了许多种数字图像加密方法,图像置乱就是其中一种被广泛使用的方法。如基于矩阵变换的置乱方法、基于像素值的置乱方法、基于混沌映射的置乱方法等。尽管越来越多的图像置乱技术被提出,但针对于这些技术的衡量方法却很少,已提出的置乱程度衡量方法也主要是针对某一特定的置乱算法而提出的。由于数字图像是一幅含有大量信息的清晰图像,相邻点的像素值是渐变的,因此相邻点间的相关性较大。经过置乱变换后,数字图像的各个像素点位置发生了改变,相应的原像素点的像素值也发生了变化,所以相关性也随之变化。当置乱后的图像相关性最小,即相邻点像素值差距最大时,置乱效果最好。根据这个原理,本文提出了一种基于像素值相关性的衡量图像置乱程度的方法。采用的具体方式是将置乱后的数字图像相邻点像素值的差值与假定的理想置乱图像的相邻点像素值的差值进行比较。并且利用Matlab软件进行实现,通过大量实验数据及结果分析表明,本文提出的方法是正确的,有效的。针对一种数字图像置乱方法,它可以很好的反映置乱次数与置乱程度的关系;针对不同的数字置乱方法,它可以很好的评断出哪种方法置乱效果好,哪种方法置乱效果差。另外,本文在分析现有的经典数字图像置乱方法的基础上,结合混沌序列提出一种基于图像分割思想的数字图像置乱方案,该方法是通过密钥的设计对像素点进行重新排列以实现位置置乱,从而达到图像加密的目的。用Matlab软件进行仿真实验,结果证明了该方法的实用性,具有密钥空间大、算法简单易实现等优点,并分析密钥的长度、复杂度与置乱结果的关系。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 数字图像置乱程度衡量技术的发展现状
• 1.3 本课题研究的主要内容
• 第2章 数字图像置乱技术
• 2.1 基于矩阵变换的置乱方法
• 2.1.1 Arnold 变化
• 2.1.2 幻方变换
• 2.1.3 仿射变换
• 2.2 基于像素值变换的置乱方法
• 2.3 基于伪随机序列的置乱方法
• 2.4 基于混沌序列的置乱方法
• 2.5 本章小结
• 第3章 数字图像置乱程度衡量方法概述
• 3.1 数字图像置乱程度衡量技术
• 3.2 基于相关性的数字图像置乱程度的衡量方法
• 3.3 基于灰度方差的图像置乱程度的衡量方法
• 3.3.1 基于基本灰度均值方差的算法
• 3.3.2 基于位置关系结合灰度方差的算法
• 3.4 基于置乱评价参数的图像置乱程度的衡量方法
• 3.4.1 不动点比
• 3.4.2 信息熵
• 3.4.3 灰度平均变化值
• 3.4.4 图像的自相关度
• 3.4.5 图像相似度
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于像素值相关性的数字图像置乱程度衡量方法
• 4.1 基本原理
• 4.2 实验分析
• 4.3 对于其它置乱算法的应用
• 4.3.1 仿射变换
• 4.3.2 Fibonacci 变换
• 4.4 基于像素值相关性的置乱程度衡量方法的特点
• 4.4.1 原理理论分析
• 4.4.2 实验结果分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于图像分割的数字图像置乱算法及其置乱程度分析
• 5.1 基于图像分割的数字图像置乱算法
• 5.1.1 置乱算法的基本原理
• 5.1.2 置乱算法的计算方法
• 5.1.3 加密密钥的设计
• 5.2 基于像素值相关性的衡量方法的置乱程度分析
• 5.3 基于置乱评价参数的衡量方法的置乱程度分析
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢