基于小波变换的图像加密设计综述【文献综述】

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1、毕业论文文献综述电子信息工程基于小波变换的图像加密设计综述摘要：计算机网络和多媒体技术的快速发展造就了大量数字作品，也为信息的存储带来便利。随着通信技术的日益深入发展，数据的交换和传输得到了极为广泛的应用。而通过网络传输，却引发了具有知识产权的数字产品的所有权如何确定的问题。图像是人类获取和传播信息的主要载体之一，利用数字图像信息本身存在的冗余性及人眼对图像信息的掩蔽效应，可以将秘密信息嵌入到公开的图像中进行传送[1]。本文提出一种基于小波变换（wavelettransformation）的数字水印算法。首先对加

2、密图像进行置乱，然后将其嵌入原始图像的小波变换系数中。关键词：数字水印；小波变换；置乱；图像加密一、小波变换简介1）小波变换的定义。小波变换是以某些特殊函数为基将数据过程或数据系列变换为级数系列以发现它的类似频谱的特征，从而实现数据处理。2）小波变换的概念。小波变换是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。幸运的是，早在七十年代，A.Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解和无条件基的深

3、入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且J.O.Stromberg还构造了历史上非常类似于现在的小波基；1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的统一方法--多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来，其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的《小波十讲（TenLecturesonWavelets）》对小波的普及起了重要的推动作用。与Fourier变换、视窗Fourier变换（Gabor变换）相比，具有良好的时频局部化特性，因而能有效的从信号

4、中提取资讯，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（MultiscaleAnalysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，因而小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。3）小波变换的应用。小波变换已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图象和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。从数

5、学地角度来看，信号与图象处理可以统一看作是信号处理(图象可以看作是二维信号)，在小波分析地许多分析的许多应用中，都可以归结为信号处理问题。现在，对于其性质随时间是稳定不变的信号（平稳随机过程），处理的理想工具仍然是傅立叶分析。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的（非平稳随机过程），而特别适用于非稳定信号的工具就是小波分析。小波变换作为一种变换域信号处理方法，将图像在独立的频带和不同空间方向上进行分解。它不仅具有良好的空间-频率分解特性，而且能更好地与人类视觉系统相结合，是一种很有潜力的方法[2]。二、离散小波

6、变换算法原理一维信号离散小波变换（DWT）的基本思想是这样的：一个信号通常可以划分为高频和低频两部分，信号的边界部分通常被限制在高频部分，低频部分再次被分为高频低频两部分，这一过程可以被继续任意次[3]。二维信号x[m,n]的DWT可以通过分别对每一维m和n执行一维DWT来类似定义。如下图DWT金字塔分解所示：低-低频子带（LL1），低-高频子带(LH1)，高-低频子带(HL1),高-高频子带(HH1)等等三、图像加密3．1.图像加密的特点图像数据有着自己独特的性质，比如数据量大，冗余度高，像素间相关性强等。所以

7、图像加密的特殊性[4]在于：1）数据量大、冗余度高的特征通常使加密后的图像数据容易受到来自各种密码分析方法的攻击。数据量大，攻击者可以获得足够多的密文样本进行统计分析；冗余度高，邻近的像素很可能具有近似的灰度值2）数据量大造成图像的实时加密困难，加密图像需要花费较长时间，而且效率低下。对于实时图像处理，若加密算法运行速度很慢，即使保密性能非常好，也没有实际价值。3）图像中相邻像素之间有很强的相关性，这使得快速置乱数据变得非常困难。根据香农在信息论中提出的理论表明理想的密文应该拥有一幅均衡的直方图，它的任何两个相邻

8、像素应该是统计上互不相关的。4）数字图像信息不如文本信息敏感，它允许一定的失真度。3．2.常用的图像加密思想1）图像像素空间位置置乱。即通过某种方式打乱图像像素的排列，使原始图像内容变得杂乱无章。2）图像灰度值变换。这个方法主要是利用密钥产生的伪随机序列改变原始图像的灰度值。3）对空间位置和灰度值均进行加密操作。即将前两者结合起来应用。3．3.常用的图像加密方法数字图像加