[发明专利]一种基于Henon映射的图像置乱及恢复方法有效

专利信息
申请号: 201410172772.3 申请日: 2014-04-25
公开(公告)号: CN103971320B 公开(公告)日: 2018-03-13
发明(设计)人: 平萍;毛莺池;吕鑫;许峰;王志坚 申请(专利权)人: 河海大学
主分类号: G06T1/00 分类号: G06T1/00;G06T5/00
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司32200 代理人: 朱小兵
地址: 211100 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 henon 映射 图像 恢复 方法
【说明书】:

技术领域

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:

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:

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。

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