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    重庆时时彩稳赚打法: 一种基于HENON映射的图像置乱及恢复方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410172772.3

    申请日:

    2014.04.25

    公开号:

    CN103971320A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 1/00申请日:20140425|||公开
    IPC分类号: G06T1/00; G06T5/00 主分类号: G06T1/00
    申请人: 河海大学
    发明人: 平萍; 毛莺池; 吕鑫; 许峰; 王志坚
    地址: 211100 江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号
    优先权:
    专利代理机构: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 朱小兵
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410172772.3

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.03.13|||2014.09.03|||2014.08.06

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于Henon映射的图像置乱及恢复方法,该方法包括图像置乱和图像恢复两个过程,利用Henon映射的迭代实现图像的置乱,利用Henon映射的逆变换的迭代实现置乱图像的恢复。本发明中原始图像通过Henon映射最少迭代2次即能达到满意的置乱程度,实现了图像的快速置乱;同时从置乱状态逆向迭代相同的步数便能很快恢复出原图像。此外,本方法抗攻击能力强,能抵抗一定的剪切、噪声的攻击,且恢复图像的可读性不受影响。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于Henon映射的图像置乱方法,其特征在于,该方法的具体实施步骤如下:
    步骤1,确定原始图像是否为正方形图像,如果不是正方形图像,则将该原始图像扩展为正方形图像,将扩展后的图像作为原始图像,记为P,其大小为N×N个像素;其中,N为正整数;
    步骤2,设定图像置乱次数L以及Henon映射的参数a、b的值,Henon映射的表达式如下:
    x=1-ax2+ymodNy=x+bmodN---(1)]]>
    其中,L的取值范围是2~10之间的整数;a的取值范围是1~2128之间的整数,并且排除其中是N的倍数的数;b的取值范围是0~2128之间的整数;(x,y)是原始图像P中的点坐标,且x,y∈{0,1,2,...,N-1};(x',y')是(x,y)经过Henon映射变换后的点坐标,即密文图像中的点坐标,且x',y'∈{0,1,2,...,N-1};
    步骤3,利用步骤2中的Henon映射对原始图像P进行置乱,置乱1次的方法如下:
    将原始图像P中点(x,y)处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射变换后的点(x',y')处,从而得到一幅置乱一次后的图像;
    步骤4,将置乱1次后的图像作为原始图像重复执行步骤3,直到置乱次数达到预先设定的L,从而得到置乱L次后的密文图像。

    2.  一种对采用如权利要求1所述的一种基于Henon映射的图像置乱方法进行置乱后的图像进行恢复方法,其特征在于,该方法的具体实施步骤如下:
    步骤1,由公式(1)推导出Henon映射的逆变换的表达式如下:
    y=x-1+ax2modNx=y-bmodN---(2)]]>
    其中,Henon映射的逆变换的参数a、b、N的设置与图像置乱中相应参数一致;图像逆置乱次数的设置与图像置乱次数L相同;
    步骤2,利用步骤1中Henon映射的逆变换对置乱L次后的密文图像进行图像恢复即逆置乱,逆置乱1次的方法如下:
    将密文图像中点(x',y')处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射逆变换后的点(x,y)处,从而得到一幅逆置乱1次后的图像;
    步骤3,将逆置乱1次后的图像作为密文图像重复执行步骤2,直到逆置乱次数达到预先设定的值,从而得到恢复的原始图像。

    说明书

    说明书一种基于Henon映射的图像置乱及恢复方法
    技术领域
    本发明涉及一种基于Henon映射的图像置乱及恢复方法,属于信息安全领域中的图像保密技术。
    背景技术
    数字图像置乱是指将图像搅乱,消除位置或灰度相关性,从而使人类或计算机系统无法理解原始图像所表达的真实含义。数字图像的置乱技术,可以看做数字图像加密的一种途径,也可以用作数字图像隐藏、数字水印图像植入和数字图像秘密共享的预处理和后处理过程。
    常见的图像置乱方法有Arnold变换、Fibonacci-Q变换、幻方变换、骑士巡游变换、Hilbert曲线、Conway游戏、混沌排序方法等。其中,以Arnold变换、Fibonacci-Q变换和幻方变换为代表的图像置乱算法在图像加密、信息隐藏和数字水印领域中应用最为广泛,它们具有变换阵构造简单、置乱实现容易等特点,且能抵御剪切、添加噪声等常规图像攻击。但缺点是需要进行多次重复置乱,才能达到满意的置乱效果,并且利用周期性来恢复图像耗时过长,不利于图像置乱后的快速恢复。
    发明内容
    本发明所要解决的技术问题是提供一种基于Henon映射的图像置乱及恢复方法,该方法只需要较少的置乱次数就能获得满意的置乱效果,并且利用Henon映射的逆变换对图像进行恢复较为简捷,减少了计算量、提高了置乱效率。
    本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
    本发明提供一种基于Henon映射的图像置乱及恢复方法,实现了图像的快速置乱,同时从置乱状态逆向迭代相同的步数便能很快恢复出原图像。
    首先,本发明提供一种基于Henon映射的图像置乱方法,具体实施步骤如下:
    步骤1,确定原始图像是否为正方形图像,如果不是正方形图像,则将该原始图像扩展为正方形图像,将扩展后的图像作为原始图像,记为P,其大小为N×N个像素;其中,N为正整数;
    步骤2,设定图像置乱次数L以及Henon映射的参数a、b的值,Henon映射的表达式如下:
    x=1-ax2+ymodNy=x+bmodN---(3)]]>
    其中,L的取值范围是2~10之间的整数;a的取值范围是1~2128之间的整数,并且排除其中是N的倍数的数;b的取值范围是0~2128之间的整数;(x,y)是原始图像P中的点坐标,且x,y∈{0,1,2,...,N-1};(x',y')是(x,y)经过Henon映射变换后的点坐标,即密文图像中的点坐标,且x',y'∈{0,1,2,...,N-1};
    步骤3,利用步骤2中的Henon映射对原始图像P进行置乱,置乱1次的方法如下:
    将原始图像P中点(x,y)处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射变换后的点(x',y')处,从而得到一幅置乱一次后的图像;
    步骤4,将置乱1次后的图像作为原始图像重复执行步骤3,直到置乱次数达到预先设定的L,从而得到置乱L次后的密文图像。
    其次,本发明提供一种对采用一种基于Henon映射的图像置乱方法进行置乱后的图像进行恢复方法,具体实施步骤如下:
    步骤1,由公式(3)推导出Henon映射的逆变换的表达式如下:
    y=x-1+ax2modNx=y-bmodN---(4)]]>
    其中,Henon映射的逆变换的参数a、b、N的设置与图像置乱中相应参数一致;图像逆置乱次数的设置与图像置乱次数L相同;
    步骤2,利用步骤1中Henon映射的逆变换对置乱L次后的密文图像进行图像恢复即逆置乱,逆置乱1次的方法如下:
    将密文图像中点(x',y')处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射逆变换后的点(x,y)处,从而得到一幅逆置乱1次后的图像;
    步骤3,将逆置乱1次后的图像作为密文图像重复执行步骤2,直到逆置乱次数达到预先设定的值,从而得到恢复的原始图像。
    本发明采用以上技术方案与现有技术相比,原始图像通过Henon映射最少迭代2次就能达到满意的置乱程度,实现了图像的快速置乱,同时从置乱状态逆向迭代相同的步数便能很快恢复出原图像。此外,本方法抗攻击能力强,能抵抗一定的剪切、噪声的攻击,且恢复图像的可读性不受影响。
    附图说明
    图1是本发明的流程框图。
    图2是原始图像。
    图3是置乱后的密文图像,其中,(a)为置乱一次后的密文图像;(b)为置乱两次后的密文图像;(c)为置乱三次后的密文图像。
    图4是添加椒盐噪声后的密文图像的恢复结果,其中,(a)为添加椒盐噪声后的密文图像;(b)为图像恢复结果。
    图5是添加高斯噪声后的密文图像的恢复结果,其中,(a)为添加高斯噪声后的密文图像;(b)为图像恢复结果。
    图6是剪切密文图像部分数据后的图像的恢复结果,其中,(a)为剪切密文图像部分数据后的图像;(b)为图像恢复结果。
    具体实施方式
    下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
    本技术领域技术人员可以理解的是,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
    本技术领域技术人员可以理解的是,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义?;褂Ω美斫獾氖?,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
    下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
    本发明设计一种基于Henon映射的图像置乱及恢复方法,如图1所示,该方法只需要较少的置乱次数就能获得满意的置乱效果,并且利用Henon映射的逆变换对图像进行恢复较为简捷,减少了计算量、提高了置乱效率。
    本发明中一种基于Henon映射的图像置乱方法,具体实施步骤如下:
    步骤1,确定原始图像是否为正方形图像,如果不是正方形图像,则将该原始图像扩展 为正方形图像,将扩展后的图像作为原始图像,记为P,其大小为N×N个像素;其中,N为正整数;
    步骤2,设定图像置乱次数L以及Henon映射的参数a、b的值,Henon映射的表达式如下:
    x=1-ax2+ymodNy=x+bmodN---(5)]]>
    其中,L的取值范围是2~10之间的整数;a的取值范围是1~2128之间的整数,并且排除其中是N的倍数的数;b的取值范围是0~2128之间的整数;(x,y)是原始图像P中的点坐标,且x,y∈{0,1,2,...,N-1};(x',y')是(x,y)经过Henon映射变换后的点坐标,即密文图像中的点坐标,且x',y'∈{0,1,2,...,N-1};
    步骤3,利用步骤2中的Henon映射对原始图像P进行置乱,置乱1次的方法如下:
    将原始图像P中点(x,y)处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射变换后的点(x',y')处,从而得到一幅置乱一次后的图像;
    步骤4,将置乱1次后的图像作为原始图像重复执行步骤3,直到置乱次数达到预先设定的L,从而得到置乱L次后的密文图像。
    本发明中一种对采用一种基于Henon映射的图像置乱方法进行置乱后的图像进行恢复方法,具体实施步骤如下:
    步骤1,由公式(5)推导出Henon映射的逆变换的表达式如下:
    y=x-1+ax2modNx=y-bmodN---(6)]]>
    其中,Henon映射的逆变换的参数a、b、N的设置与图像置乱中相应参数一致;图像逆置乱次数的设置与图像置乱次数L相同;
    步骤2,利用Henon映射的逆变换对置乱L次后的密文图像进行图像恢复即逆置乱,逆置乱1次的方法如下:
    将密文图像中点(x',y')处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射逆变换后的点(x,y)处,从而得到一幅逆置乱1次后的图像;
    步骤3,将逆置乱1次后的图像作为密文图像重复执行步骤2,直到逆置乱次数达到预先设定的值,从而得到恢复的原始图像。
    下面根据具体实施例对本发明的技术方案作进一步阐述:
    本具体实施例采用Mathematica8软件进行仿真,原始图像选用大小为256×256的标准测试灰度图像Lena,图像的每一个像素由8比特组成,如图2所示。
    对Lena图像进行3次置乱,其具体过程如下:
    步骤1,被置乱的图像是正方形图像,满足要求,其中N=256;
    步骤2,设定图像置乱次数L=3、Henon映射的参数值a=53、b=170,则该Henon映射的表达式如下:
    x=1-53x2+ymod256y=x+170mod256---(7)]]>
    其中,(x,y)是原始图像P中的点坐标,且x,y∈{0,1,2,...,255};(x',y')是(x,y)经过Henon映射变换后的点坐标,即密文图像中的点坐标,且x',y'∈{0,1,2,...,255}
    步骤3,利用上述Henon映射对Lena图像进行置乱,其中置乱一次的方法是:将原图像P中点(x,y)处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射变换后的点(x',y')处,从而得到一幅置乱1次后的图像,如图3中(a)所示;
    步骤4,将置乱1次后的图像作为原始图像重复执行步骤3,直到置乱次数达到预先设定的L=3,从而得到置乱3次后的密文图像,如图3中(c)所示。
    图3中(a)、(b)、(c)分别为置乱1次、2次、3次后得到的密文图像,Lena图像在置乱2次后就完全不能被识别,显著可见本发明中的图像置乱方法具有很好的置乱效果。
    对上述置乱3次后的密文图像进行恢复,其具体过程如下:
    步骤1,设置图像逆置乱次数,其取值与图像置乱次数相同,即L=3;恢复图像采用Henon映射的逆变换,由公式(7)推导出Henon映射的逆变换的表达式如下:
    y=x-1+53x2mod256x=y-170mod256---(8)]]>
    令Henon映射的逆变换的参数a、b、N与图像置乱阶段相应参数完全一致,即a=53、b=170、N=256;
    步骤2,利用公式(2)对置乱3次后的密文图像进行恢复及逆置乱,逆置乱一次的方法是:将密文图像中点(x',y')处像素对应的灰度值或RGB颜色值移动到Henon映射逆变换后的点(x,y)处,从而得到一幅逆置乱1次后的图像;
    步骤3,将逆置乱1次后的图像作为密文图像重复执行步骤2,直到逆置乱次数达到预先 设定的值L=3,从而得到恢复的原始图像。
    下面对本发明的图像置乱方法进行安全性分析。
    一、密钥空间分析
    密钥空间是指在密码系统中所有可能的密钥。一个密码系统安全的必要非充分条件是有足够大的密钥空间来抵抗穷举搜索攻击。
    在本发明的图像置乱方法中,Henon映射的参数a、b均为密钥,其中,a的取值范围是1~2128之间的整数,并且排除那些是N的倍数的数;b的取值范围是0~2128之间的整数。依因此,本发明的置乱方法有足够大的密钥空间抵抗穷举攻击。
    二、抗干扰能力分析
    图像在传输、保存和处理的过程中经?;崾艿皆肷母扇?,一个好的加密算法应当具有较强的抗干扰能力。
    通过实验中对采用本发明中图像置乱方法置乱后的密文图像分别添加椒盐噪声和高斯噪声,如图4和图5所示。其中,图4中(a)是添加密度为0.02的椒盐噪声后的密文图像,采用本发明中图像恢复方法恢复后的图像如图4中(b)所示;图5中(a)是添加方差为0.05的高斯噪声后的密文图像,该密文图像恢复后的图像如图5中(b)所示。
    同时,实验还对采用本发明中图像置乱方法置乱后的密文图像进行剪切变换,如图6所示,图6中(a)是剪切密文图像中部分数据后的图像,该图像恢复后的图像如图6中(b)所示。
    从以上实验结果可以看到,密文图像经过噪声添加和剪切变换后,仍可在一定程度上恢复,可见本发明的图像置乱算法具有良好的抗干扰能力。
    以上所述,仅为本发明中的具体实施方式,但本发明的?;し段Р⒉痪窒抻诖?,任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内,可理解想到的变换或替换,都应涵盖在本发明的包含范围之内,因此,本发明的?;し段вΩ靡匀ɡ笫榈谋;し段?。

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