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    重庆时时彩了解: 数字图像加解密的方法.pdf

    关 键 词:
    数字图像 解密 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510059294.X

    申请日:

    2015.02.04

    公开号:

    CN104680474A

    公开日:

    2015.06.03

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06T 1/00申请公布日:20150603|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 1/00申请日:20150204|||公开
    IPC分类号: G06T1/00 主分类号: G06T1/00
    申请人: 四川长虹电器股份有限公司
    发明人: 李珣
    地址: 621000四川省绵阳市高新区绵兴东路35号
    优先权:
    专利代理机构: 四川省成都市天策商标专利事务所51213 代理人: 秦华云
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510059294.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.09.21|||2015.07.01|||2015.06.03

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种数字图像加解密的方法,它包括:像素置乱,首先利用预存的随机第一映射表对待加密图像进行像素置乱,将像素点移至置乱矩阵对应表示的新位置处;分块置乱,然后利用预存的随机第二映射表对所述像素点移至置乱矩阵对应表示的新位置处进行分块矩阵置乱,以得到最终的加密图像;解密时逆向处理,分别使用与所述像素置乱和分块置乱相同的映射表,以还原出原始图像。采用随机性强的查找表方式进行像素置乱,查找表的数量、表内单元的取值、迭代次数、使用顺序,都是根据用户自定达到灵活变化的,从而提高了加密的安全性。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种数字图像加解密的方法,其特征在于它包括以下步骤:
    步骤一、像素置乱
    首先利用预存的随机第一映射表对待加密图像进行像素置乱,将像素点移 至置乱矩阵对应表示的新位置处;
    步骤二、分块置乱
    然后利用预存的随机第二映射表对所述像素点移至置乱矩阵对应表示的新 位置处进行分块矩阵置乱,以得到最终的加密图像;
    步骤三、解密时逆向处理
    分别使用与所述像素置乱和分块置乱相同的映射表,以还原出原始图像。

    2.  根据权利要求1所述的数字图像加解密的方法,其特征在于它还包括采 用行列数相同而取值不同的多个查找表置乱。

    3.  根据权利要求1所述的数字图像加解密的方法,其特征在于它包括:
    (一)对M×N的图像矩阵forigi(M,N)进行基于C_pixe_m×C_pixe_n的像素 置乱和C_matr_m×C_matr_n的矩阵置乱:
    1)先确定像素置乱矩阵的行列数——C_pixe_m和C_pixe_n:
    计算M÷C_pixe_m=m_pixe…re_pixe_m;
    N÷C_pixe_n=n_pixe…re_pixe_n;
    A.C_pixe_m的确定:
    首先令C_pixe_m=13,若re_pixe_m=0,则确定C_pixe_m取13;
    若re_pixe_m≠0,则再令C_pixe_m=12,11,……,当re_pixe_m=0时, 可确定C_pixe_m为对应的取值;
    若直到C_pixe_m=4都无法满足re_pixe_m=0的情况,则取C_pixe_m为 re_pixe_m最小,即余数最小情况下的对应值;若除数为10时余数最小,则取 C_pixe_m=10;
    B.同理确定C_pixe_n的值,使得re_pixe_n=0;若无re_pixe_n=0的情 况,则取C_pixe_n为re_pixe_n最小,即余数最小情况下的对应值;若除数为 10时余数最小,则取C_pixe_n=8;
    2)进行像素置乱:
    共有m_pixe×n_pixe个C_pixe_m×C_pixe_n的单位矩阵进行像素置乱;用 “C_pixe_m×C_pixe_n像素置乱查找表”进行像素置乱;用一个查找表置乱一 次,或迭代置乱多次,或置乱多次但每次用不同的查找表,从而得到像素置乱 矩阵fpixe(M,N);
    3)再确定分块置乱的矩阵行列数——C_matr_m和C_matr_n:
    m_pixe÷C_matr_m=m_matr…re_matr_m;
    n_pixe÷C_matr_n=n_matr…re_matr_n:
    当C_matr_m=13,若re_matr_m_x=0,则确定C_matr_m取13;若re_matr_m ≠0,则再令C_matr_m=12,11,……,当re_matr_m=0时,则确定C_matr_m为 对应值;
    若直到C_matr_m=4都无re_matr_m=0的情况,则取C_matr_m为re_matr_m最 小,即余数最小情况下的对应x值;比如若re_matr_m_5比其它情况下的余数都 小,则取C_matr_m=5;
    同理确定C_matr_n的值,使得re_matr_n=0;若无re_matr_n=0的情况, 则取C_matr_n为re_matr_n最小,即余数最小情况下的对应y值;比如若除数为7 时对应的余数最小,则取C_matr_n=7;
    4)进行分块置乱;共有m_matr×n_matr个C_matr_m×C_matr_n的分块矩阵; 把每个C_pixe_1×C_pixe_n的单位矩阵当作一个像素值,对每个m_matr× n_matr的分块矩阵用“C_matr_m×C_matr_n矩阵置乱查找表”进行矩阵置乱;
    5)最后得到两步置乱后的最终图像fperm(M,N);
    (二)对fperm(M,N)的图像矩阵进行基于C_matr_m×C_matr_n的分块矩阵 复原和C_pixe_m×C_pixe_n的像素复原:
    1)首先进行矩阵复原:对m_matr×n_matr个C_matr_m×C_matr_n的分块矩 阵,用“C_matr_m×C_matr_n矩阵置乱查找表”进行置乱复原;置乱迭代次数 和对应所用的查找表必须和之前的分块矩阵置乱时所用的一致;
    2)像素复原:对m_pixe×n_pixe个C_pixe_m×C_pixe_n的单位矩阵用 “C_pixe_m×C_pixe_n像素置乱查找表”进行置乱复原,置乱迭代次数和对应 的查找表必须和之前像素置乱时所用的一致。

    说明书

    说明书数字图像加解密的方法
    技术领域
    本发明涉及数字图像处理技术领域,具体涉及一种数字图像加解密的方法。
    背景技术
    信息时代,数字图像逐渐成为一种信息存储和交流的重要手段。在图像存 储和传输过程中,可能会遭遇到数据的泄漏或恶意篡改。如何安全有效地对图 像进行加密解密是目前数字图像安全的一个研究热点。
    “图像置乱”是图像加密的一种重要手段。常见的图像置乱算法有Arnold 变换、Gray代码变换等。这些方法各有优缺点,比如Arnold变换堪称经典,但 因有明显的周期性,使得置乱程度时高时低缺乏稳定性,解密所需时间很长; Gray变换也因具有周期性,导致抗攻击性不高;且由于此类算法的明文算子是 事先确定的,所以容易受到密码分析的攻击。
    另一类基于混沌变换的图像置乱算法,如Baker变换、Fibonacci变换,此 类算法虽有其动态系统的伪随机性,但缺点是必须对混沌系统确定一个固定的 参数和初始值作为密钥,而且对图像矩阵尺寸有限制,只适用于方形矩阵,矩 阵大小必须是2的倍数或方幂,从而限制了算法的抗攻击性和适用范围。
    发明内容
    本发明克服了现有技术的不足,提供一种提高加密安全性的数字图像加解 密的方法。
    考虑到现有技术的上述问题,根据本发明公开的一个方面,本发明采用以 下技术方案:
    一种数字图像加解密的方法,它包括以下步骤:
    步骤一、像素置乱
    首先利用预存的随机第一映射表对待加密图像进行像素置乱,将像素点移 至置乱矩阵对应表示的新位置处;
    步骤二、分块置乱
    然后利用预存的随机第二映射表对所述像素点移至置乱矩阵对应表示的新 位置处进行分块矩阵置乱,以得到最终的加密图像;
    步骤三、解密时逆向处理
    分别使用与所述像素置乱和分块置乱相同的映射表,以还原出原始图像。
    为了更好地实现本发明,进一步的技术方案是:
    根据本发明的一个实施方案,它还包括采用行列数相同而取值不同的多个 查找表置乱。
    根据本发明的另一个实施方案,它还包括:
    (一)对M×N的图像矩阵forigi(M,N)进行基于C_pixe_m×C_pixe_n的像素 置乱和C_matr_m×C_matr_n的矩阵置乱:
    1)先确定像素置乱矩阵的行列数——C_pixe_m和C_pixe_n:
    计算M÷C_pixe_m=m_pixe…re_pixe_m;
    N÷C_pixe_n=n_pixe…re_pixe_n;
    A.C_pixe_m的确定:
    首先令C_pixe_m=13,若re_pixe_m=0,则确定C_pixe_m取13;
    若re_pixe_m≠0,则再令C_pixe_m=12,11,……,当re_pixe_m=0时, 可确定C_pixe_m为对应的取值;
    若直到C_pixe_m=4都无法满足re_pixe_m=0的情况,则取C_pixe_m为 re_pixe_m最小,即余数最小情况下的对应值。比如若除数为10时余数最小,则 取C_pixe_m=10;
    B.同理确定C_pixe_n的值,使得re_pixe_n=0;若无re_pixe_n=0的情 况,则取C_pixe_n为re_pixe_n最小,即余数最小情况下的对应值。比如若除 数为10时余数最小,则取C_pixe_n=8;
    2)进行像素置乱。共有m_pixe×n_pixe个C_pixe_m×C_pixe_n的单位矩阵 进行像素置乱。对它们用“C_pixe_m×C_pixe_n像素置乱查找表”进行像素置 乱??梢灾挥靡桓霾檎冶碇寐乙淮?,也可迭代置乱多次,还可置乱多次但每次 用不同的查找表,从而得到像素置乱矩阵fpixe(M,N);
    3)再确定分块置乱的矩阵行列数——C_matr_m和C_matr_n:
    m_pixe÷C_matr_m=m_matr…re_matr_m;
    n_pixe÷C_matr_n=n_matr…re_matr_n:
    当C_matr_m=13,若re_matr_m_x=0,则确定C_matr_m取13;若re_matr_m ≠0,则再令C_matr_m=12,11,……,当re_matr_m=0时,则确定C_matr_m为 对应值;
    若直到C_matr_m=4都无re_matr_m=0的情况,则取C_matr_m为re_matr_m最 小,即余数最小情况下的对应x值。比如若re_matr_m_5比其它情况下的余数都 小,则取C_matr_m=5;
    同理确定C_matr_n的值,使得re_matr_n=0;若无re_matr_n=0的情况, 则取C_matr_n为re_matr_n最小,即余数最小情况下的对应y值。比如若除数为7 时对应的余数最小,则取C_matr_n=7;
    4)进行分块置乱。共有m_matr×n_matr个C_matr_m×C_matr_n的分块矩阵; 把每个C_pixe_1×C_pixe_n的单位矩阵当作一个像素值,对每个m_matr× n_matr的分块矩阵用“C_matr_m×C_matr_n矩阵置乱查找表”进行矩阵置乱;
    5)最后得到两步置乱后的最终图像fperm(M,N);
    (二)对fperm(M,N)的图像矩阵进行基于C_matr_m×C_matr_n的分块矩阵 复原和C_pixe_m×C_pixe_n的像素复原:
    1)首先进行矩阵复原:对m_matr×n_matr个C_matr_m×C_matr_n的分块矩 阵,用“C_matr_m×C_matr_n矩阵置乱查找表”进行置乱复原。置乱迭代次数 和对应所用的查找表必须和之前的分块矩阵置乱时所用的一致;
    2)像素复原:对m_pixe×n_pixe个C_pixe_m×C_pixe_n的单位矩阵用 “C_pixe_m×C_pixe_n像素置乱查找表”进行置乱复原。置乱迭代次数和对应 的查找表必须和之前像素置乱时所用的一致。
    与现有技术相比,本发明的有益效果之一是:
    本发明的一种数字图像加解密的方法,采用随机性强的查找表方式进行像 素置乱,而不是采用某种固定的置乱公式进行像素置乱或复原,查找表的数量、 表内单元的取值、迭代次数、使用顺序,都是根据用户自定达到灵活变化的, 从而提高了加密的安全性。
    附图说明
    为了更清楚的说明本申请文件实施例或现有技术中的技术方案,下面将对 实施例或现有技术的描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下 面描述中的附图仅是对本申请文件中一些实施例的参考,对于本领域技术人员 来讲,在不付出创造性劳动的情况下,还可以根据这些附图得到其它的附图。
    图1示出了根据本发明一个实施例可使用的8×8的置乱查找表的示意图。
    图2示出了根据本发明另一个实施例可使用的8×8的置乱查找表的示意 图。
    图3示出了根据本发明一个实施例可使用的8×12的置乱查找表的示意图。
    图4示出了根据本发明另一个实施例的算法流程图示意图。
    具体实施方式
    下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明,但本发明的实施方式不限 于此。
    针对图像的加解密,一方面要求算法简洁有效、安全可靠,具有不可检测 性和随机性;另方面要求适用范围宽,置乱效果好,解密时能完美复原图像。
    基于以上考虑,本发明提供一种新的数字图像置乱方法:
    该算法分“像素置乱”和“分块置乱”两步:首先利用预存的随机映射表1 对待加密图像forigi(x,y)进行像素置乱,将像素点移至置乱矩阵对应表示的 新位置处,得到fpixe(x,y);然后利用预存的随机映射表2对fpixe(x,y)进行 分块矩阵置乱,得到最终的加密图像fperm(x,y)。解密时逆向处理,只要使用 的是原来的相同的映射表,即能可靠地还原出原始图像。
    每一步可以只置乱一次,也可以置乱多次,还可以用行列数相同而取值不 同的多个查找表置乱多次。迭代次数越多,耗时越长,但随机性也就越好,越 不易被破解。
    该方法的好处是算法简洁有效,不需要事先确定置乱移动路径,也不需要 先基于某参数生成混沌序列;对图像尺寸无方形限制,可对任意M×N的灰度图 像进行置乱处理(彩色图也可先经过算法处理转换成灰度图,再用此方法进行 置乱),可以遍历整幅图像,因而具有较高的执行效率。又因为还原步骤即为置 乱的逆向过程,所以可保证完美还原。
    具体地,一种数字图像加解密的方法,它包括以下步骤:
    步骤一、像素置乱
    首先利用预存的随机第一映射表对待加密图像进行像素置乱,将像素点移 至置乱矩阵对应表示的新位置处;
    步骤二、分块置乱
    然后利用预存的随机第二映射表对所述像素点移至置乱矩阵对应表示的新 位置处进行分块矩阵置乱,以得到最终的加密图像;
    步骤三、解密时逆向处理
    分别使用与所述像素置乱和分块置乱相同的映射表,以还原出原始图像。
    它还包括采用行列数相同而取值不同的多个查找表置乱。
    一实施例的具体步骤可包括:
    (一)对M×N的图像矩阵forigi(M,N)进行基于C_pixe_m×C_pixe_n的像 素置乱和C_matr_m×C_matr_n的矩阵置乱:
    1)先确定像素置乱矩阵的行列数——C_pixe_m和C_pixe_n:
    计算M÷C_pixe_m=m_pixe…re_pixe_m;
    N÷C_pixe_n=n_pixe…re_pixe_n;
    A.C_pixe_m的确定:
    首先令C_pixe_m=13,若re_pixe_m=0,则确定C_pixe_m取13;
    若re_pixe_m≠0,则再令C_pixe_m=12,11,……,当re_pixe_m=0时, 可确定C_pixe_m为对应的取值;
    若直到C_pixe_m=4都无法满足re_pixe_m=0的情况,则取C_pixe_m为 re_pixe_m最小,即余数最小情况下的对应值;若除数为10时余数最小,则取 C_pixe_m=10;
    B.同理确定C_pixe_n的值,使得re_pixe_n=0;若无re_pixe_n=0的 情况,则取C_pixe_n为re_pixe_n最小,即余数最小情况下的对应值;若除 数为10时余数最小,则取C_pixe_n=8;
    2)进行像素置乱:
    共有m_pixe×n_pixe个C_pixe_m×C_pixe_n的单位矩阵进行像素置乱; 用“C_pixe_m×C_pixe_n像素置乱查找表”进行像素置乱;用一个查找表置乱 一次,或迭代置乱多次,或置乱多次但每次用不同的查找表,从而得到像素置 乱矩阵fpixe(M,N);
    3)再确定分块置乱的矩阵行列数——C_matr_m和C_matr_n:
    m_pixe÷C_matr_m=m_matr…re_matr_m;
    n_pixe÷C_matr_n=n_matr…re_matr_n:
    当C_matr_m=13,若re_matr_m_x=0,则确定C_matr_m取13;若re_matr_m ≠0,则再令C_matr_m=12,11,……,当re_matr_m=0时,则确定C_matr_m 为对应值;
    若直到C_matr_m=4都无re_matr_m=0的情况,则取C_matr_m为re_matr_m 最小,即余数最小情况下的对应x值。比如若re_matr_m_5比其它情况下的余 数都小,则取C_matr_m=5;
    同理确定C_matr_n的值,使得re_matr_n=0;若无re_matr_n=0的情况, 则取C_matr_n为re_matr_n最小,即余数最小情况下的对应y值。比如若除数 为7时对应的余数最小,则取C_matr_n=7;
    4)进行分块置乱;共有m_matr×n_matr个C_matr_m×C_matr_n的分块矩 阵;把每个C_pixe_1×C_pixe_n的单位矩阵当作一个像素值,对每个m_matr ×n_matr的分块矩阵用“C_matr_m×C_matr_n矩阵置乱查找表”进行矩阵置乱;
    5)最后得到两步置乱后的最终图像fperm(M,N);
    (二)对fperm(M,N)的图像矩阵进行基于C_matr_m×C_matr_n的分块矩阵 复原和C_pixe_m×C_pixe_n的像素复原:
    1)首先进行矩阵复原:对m_matr×n_matr个C_matr_m×C_matr_n的分块 矩阵,用“C_matr_m×C_matr_n矩阵置乱查找表”进行置乱复原;置乱迭代次 数和对应所用的查找表必须和之前的分块矩阵置乱时所用的一致;
    2)像素复原:对m_pixe×n_pixe个C_pixe_m×C_pixe_n的单位矩阵用 “C_pixe_m×C_pixe_n像素置乱查找表”进行置乱复原,置乱迭代次数和对应 的查找表必须和之前像素置乱时所用的一致。
    预存查找表包括以下维数大?。?
    13×13,12×12,11×11,10×10,9×9,8×8,7×7,6×6,5×5,4× 4,
    13×12,13×11,13×10,13×9,13×8,13×7,13×6,13×5,13×4,
    12×13,12×11,12×10,12×9,12×8,12×7,12×6,12×5,12×4,
    11×13,11×12,11×10,11×9,11×8,11×7,11×6,11×5,11×4,
    10×13,10×12,10×11,10×9,10×8,10×7,10×6,10×5,10×4,
    9×13,9×12,9×11,9×10,9×8,9×7,9×6,9×5,9×4,
    8×13,8×12,8×11,8×10,8×9,8×7,8×6,8×5,8×4,
    7×13,7×12,7×11,7×10,7×9,7×8,7×6,7×5,7×4,
    6×13,6×12,6×11,6×10,6×9,6×8,6×7,6×5,6×4,
    5×13,5×12,5×11,5×10,5×9,5×8,5×7,5×6,5×4,
    4×13,4×12,4×11,4×10,4×9,4×8,4×7,4×6,4×5
    共100种。
    另一实施例,参见图1至图4所示,例如256×256的图像矩阵:先对32 ×32个单位矩阵用预存的某“8×8查找表”进行像素置乱;然后再对4×4个 分块矩阵用预存的某“8×8查找表”进行分块矩阵置乱。复原时,先对4×4个 分块矩阵用分块置乱时所用的“8×8查找表”进行矩阵复原;然后再对32×32 个单位矩阵用像素置乱时所用的“8×8查找表”进行像素复原。
    1366×768的图像矩阵:先对136×96个单位矩阵用“10×8查找表”进行 像素置乱;然后再对17×8个分块矩阵用“8×12查找表”进行分块矩阵置乱。 复原时,先对17×8个分块矩阵用“8×12查找表”进行分块置乱复原;然后再 对136×96个单位矩阵用“8×8查找表”进行像素置乱复原。
    1920×1024的图像矩阵,则先对160×128个单位矩阵用“12×8查找表” 进行像素置乱;然后再对16×16个分块矩阵用“10×8查找表”进行分块置乱。 复原时,先对16×16个分块矩阵用“10×8查找表”进行分块矩阵置乱复原; 然后再对160×128个单位矩阵用“12×8查找表”进行像素置乱复原。
    以下以1024×768的图像forigi(1024,768)置乱来详细说明本发明:
    一.进行像素置乱和分块置乱:
    1.先确定像素置乱的矩阵行列参数——C_pixe_m和C_pixe_n值:
    A.C_pixe_m的确定:
    首先令C_pixe_m=13,计算1024÷13=78…10;
    令C_pixe_m=12,计算1024÷12=85…4;
    令C_pixe_m=11,计算1024÷11=93…1;
    令C_pixe_m=10,计算1024÷10=102…4;
    令C_pixe_m=9,计算1024÷9=113…7;
    令C_pixe_m=8,计算1024÷8=128…0;所以,取C_pixe_m=8。
    B.同理确定C_pixe_n=12
    2.进行像素置乱。共有128×64个8×12的单位矩阵进行像素置乱。对它 们依次用某“8×12”像素置乱查找表进行像素置乱。这里可依据实际所需迭代 两次,即先用某“8×12”查找表置乱一次,暂存到图像存储器中;然后用此查 找表将暂存图像数据再置乱一次,进而得到最终的像素置乱矩阵 fpixe(1024,768)。
    3.再确定矩阵置乱的分块矩阵行列参数大小——C_matr_m和C_matr_n值:
    A.C_matr_m的确定:
    首先令C_matr_m=13,计算128÷13=9…11;
    令C_matr_m=12,计算128÷12=10…8;
    令C_matr_m=11,计算128÷11=11…7;
    令C_matr_m=10,计算128÷10=12…8;
    令C_matr_m=9,计算128÷9=14…2;
    令C_matr_m=8,计算128÷8=16…0;所以,取C_matr_m=8。
    B.同理确定C_matr_n=8。
    1.进行矩阵置乱。共有128个8×8的分块矩阵;把每个8×12的单位矩阵 当作一个像素值,对每个16×8的分块矩阵用“8×8查找表”进行分块置乱。 这里同样只用一种查找表,迭代两次。
    2.最后得到两种置乱后的图像矩阵fperm(1024,768)。
    二.对fperm(1024,768)的图像矩阵进行基于8×8的分块矩阵复原和8× 12的单位矩阵像素复原:
    1.首先进行矩阵复原:对16×8个分块矩阵,用“8×8矩阵置乱查找表” 进行置乱复原。置乱次数和对应所用的查找表必须和置乱时一致,从而还原出 像素置乱图像矩阵fpixe(1024,768)。
    2.像素复原:对128×64个8×12的单位矩阵用“8×12像素置乱查找表” 进行置乱复原。置乱次数和对应的查找表必须和置乱时一致,从而还原出原始 图像矩阵forigi(1024,768)。
    本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是 与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分相互参见即可。
    在本说明书中所谈到的“一个实施例”、“另一个实施例”、“实施例”、等, 指的是结合该实施例描述的具体特征、结构或者特点包括在本申请概括性描述 的至少一个实施例中。在说明书中多个地方出现同种表述不是一定指的是同一 个实施例。进一步来说,结合任一实施例描述一个具体特征、结构或者特点时, 所要主张的是结合其他实施例来实现这种特征、结构或者特点也落在本发明的 范围内。
    尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对本发明进行了描述,但是,应 该理解,本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式,这些修改和 实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说,在本申请公 开和权利要求的范围内,可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变 型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变型和改进外,对于本领域技术人 员来说,其他的用途也将是明显的。

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