一种基于明文特征的图像置乱方法技术

本发明专利技术公开了一种基于明文特征的图像置乱方法，利用明文图像的明文特征对初值产生扰动，使得图像的置乱不仅依赖于密钥还依赖于图像的本身，明文图像的细小变化都会导致置乱图像的不同，同时图像的置乱不会改变像素值，不需要额外的传递明文特征值。此外，本方法不仅实现了图像的快速置乱，且抗攻击能力强，能抵抗已知明文攻击和选择明文攻击，且恢复图像的可读性不受影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于明文特征的图像置乱方法
本专利技术涉及信息安全领域中的图像保密技术，尤其是一种基于明文特征的图像置乱方法。
技术介绍
数字图像置乱是指将图像像素值变化位置，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的含义。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，但缺点是很多图像置乱算法都难以抵抗选择明文和已知明文攻击。
技术实现思路
专利技术目的：针对上述现有技术存在的缺陷，本专利技术旨在提供一种基于明文特征的图像置乱方法，只需要较少的置乱次数就能获得较好的置乱效果，并且置乱结果依赖于明文特征，具有很强的抵抗力，可以抵御已知明文攻击和选本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于明文特征的图像置乱方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据明文图像计算两个明文特征val1和val2，其表达式为：val1＝∑i，jP(i，j)mod 256，val2＝∑i，jP(i，j)

【技术特征摘要】
1.一种基于明文特征的图像置乱方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据明文图像计算两个明文特征val1和val2，其表达式为：val1＝∑i，jP(i，j)mod256，val2＝∑i，jP(i，j)2mod256；其中，i和j分别代表像素点的位置，即在第i行的第j列；∑i，jP(i，j)是求和公式，将图像内位置为(i，j)的像素值累加起来，其中i的范围是(1，r)，j的范围是(1，c)，r和c分别是图像的行数和列数；(2)计算两个扰动值α1和α2，其表达式为：(3)对Henon映射的初值进行扰动，扰动方法为：式中，x′0是经上述公式计算产生后的扰动值；y′0是经过上述公式计算产生后的扰动值；符号代表向下取整；符号“±”是指取“+”或者取“-”；当取“+”时，如果x′0或y′0的值有一个不在-1至1的范围内，则对应产生x′0或y′0的方法取“-”；当取“-”时，如果x′0或y′0的值有一个不在-1至1的范围内，则对应产生x′0或y′0的方法取“+”；(4)对扰动后的图像进行置乱，得到加密后的图像Ck。2.根据权利要求1所述的一种基于明文特征的图像置乱方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括如下子步骤：(4.1)设定图像置乱次数为k，将(x′0，y′0)作为Henon映射的初值，Henon映射迭代L次，产生序列x1，x2……xL和y1，y2……yL，Henon映射的表达式为：式中(xn，yn)表示第n次的迭代值，(xn+1，yn+1)表示Henon映射第n+1次的迭代值，n的取值范围为0，1，2...，L；其中，L＝l+r*c*k次，r和c分别是明文图像的行和列，k是置乱次数，l是舍弃的长度。(4.2)分别对序列x1，x2……xL和y1，y2……yL进行截取，取第l+1个到L个序列；接着分别将两个序列中第l+1个到l+r*c个序列按排列顺序放入三维r*c*k矩阵的第一层；将第l+r*c+...

【专利技术属性】
技术研发人员：平萍，樊金阳，吴金杰，毛莺池，许国艳，戚荣志，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32