基于相关性的图像置乱程度衡量方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com2008弃第2期中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1009—2552(2008)02—0071—03基于相关性的图像置乱程度衡量方法罗信瑶，王远志(1．哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，哈尔滨150080；2．安庆师范学院计算机系，安庆246011)摘要：为了对数字图像置乱程度进行有效的衡量，根据数字图像相邻点之间像素值的相关性随像素点位置的变化而改变这一原理，提出了一种基于各相邻点之间像素值差异的图像置乱程度衡量新算法。并由Maflab软件仿真结果表明，该方法可以清楚的表现出图像置乱程度与置乱次数的关系。关键词：图像置

2、乱；相关性；Amold变换；置乱程度Anevaluati0methodofimagescramblingdegreebasedoncorrelationLUOXin．yao．WANGYuan-zhiZ(1．ColegeofMeasm'e-ControlTechnologyandConmaunicationEIlgiIlee衄，HarbinUniversityofScienceandTechnology，Harbin150040，China；2．ComputerDepartmentofAnqingNormalCollege，Anqing246011，China)Abstract：Ino

3、Mertoevaluatetheimagescramblingdegreeefectively，consideringthecorrelationbetweenneighborpointsofthedigi~image，whenthepointsintheimagearechanged，thecorrelationwillbechangedtoo，anewevaluationarithmeticofimagescramblingdegreebasedonthecorelationdiversityisprovidedinthispaper．ThesimulationresultofM

4、atlabshowsthatthemethodcanmeasuretherelationshipbetweenthetimesofimagescramblingandscramblingdegreeefectively．Keywords：imagescrambling；correlation；Amoldtransformation；scramblingdegre0引言不同结论的情况。因此需要提出一种具体算法来衡量置乱效果的好坏。本文提出了一种衡量图像置乱随着网络技术和多媒体技术的飞速发展，数字图像信息作为一种重要的资源，被广泛地在网络上程度的算法，并且通过对Arnold变换、仿射变换

5、等置传播。人们通过这种新的媒体互相传递信息，简单乱方法的分析，利用Matlab进行多次仿真实验，具快捷，但随之而来的是这些信息的安全隐患，越来越有很好的衡量效果。多的图像信息被泄露、篡改和假冒。给个人隐私、公1图像置乱程度衡量算法司利益，甚至国家安全都带来了重大的威胁。因此，数字图像可以看成为一个矩阵，其中的元素即网络信息加密成为首要研究的问题，其中数字图像为图像的像素值，因此相邻点之间的像素值都存在置乱技术是其重要的组成部分。几年来，国内外研或大或小的相关性。由于原始图像是一幅含有大量究者提出了许多种图像置乱算法，主要有Arnold变信息的清晰图像，相邻点的像素值是渐变的，故相邻换

6、1J、Hilbert曲线2]、仿射变换b]，基于混沌序列的置乱方法等等。一般地，置乱后的图像相对于原收稿日期：2O07—09—10始图像越“乱”，表明该置乱算法越有效，越不容易被作者简介：罗信瑶(1983一)，女，哈尔滨理工大学测控技术与通信工别人识别，加密效果越好，但是“乱”只是人的视觉感程学院，硕士研究生，主要研究方向为信息安全、图像处觉，并不完全代表事实，并且可出现不同观察者得出理和混沌理论。一71—维普资讯http://www.cqvip.com点间的相关性较大，经过置乱变换后，图像的各个像素点位置发生了改变，相应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

7、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，提出了一种新的衡量图像置乱程度的方法，并且它更好地放映了置乱次数和置乱程度的关系。对于m×n的图像来说，衡量置乱程度的表达式如式(1)所示。图1置乱程度与置乱次数的关系效果和理论数值的比较。表1是随机抽出8次置乱∑∑s程度的数值，相应置乱图像如图2所示。=(1)表1置乱程度与置乱次数其中：S=Kl(i，J)+(i，J)+(i，J)+K4(i，J)K(，)=II厂(i一1，)一厂(i，)I—I，(