計(jì)算機(jī)視覺課設(shè)答辯ppt

1、姓名姓名: : 陳永秀陳永秀專業(yè)：專業(yè)： 精密儀器及機(jī)械精密儀器及機(jī)械計(jì)算機(jī)視覺課設(shè)計(jì)算機(jī)視覺課設(shè)圖像置亂的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)圖像置亂的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)1234圖像置亂的概述圖像置亂的概述基于變換矩陣的圖像置亂基于變換矩陣的圖像置亂 基于基于Arnold變換基礎(chǔ)上的置亂變換基礎(chǔ)上的置亂圖像置亂的分析與總結(jié)圖像置亂的分析與總結(jié)一、圖像置亂的概念一、圖像置亂的概念圖像置亂技術(shù)屬于圖像加密技術(shù)，它通過對(duì)圖像像素矩陣的重排，破壞了圖像矩陣的相關(guān)性，以此實(shí)現(xiàn)信息的加密，達(dá)到安全傳輸圖像的目的。圖像置亂的實(shí)質(zhì)是破壞相鄰像素點(diǎn)間的相關(guān)性，使圖像“面目全非”，看上去如同一幅沒有意義的噪聲圖像。單純使用位置空間的變換來置亂圖

2、像，像素的灰度值不會(huì)改變，直方圖不變，只是幾何位置發(fā)生了變換。置亂算法的實(shí)現(xiàn)過程可以看做是構(gòu)造映射的過程，該映射是原圖的置亂圖像的一一映射，如果重復(fù)使用此映射，就構(gòu)成了多次迭代置亂。二、基于變換矩陣的圖像置亂二、基于變換矩陣的圖像置亂 通過數(shù)學(xué)中矩陣的初等變換可以將圖像轉(zhuǎn)換為另一幅圖像，從而達(dá)到置亂的目的，但其置亂作用較差，因?yàn)槌醯茸儞Q是整行或整列進(jìn)行變換，并不是對(duì)矩陣中每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行變換。而一些非線性變換則有可能對(duì)圖像置亂起到較好的作用。2.1 2.1 二維坐標(biāo)置亂加密原理二維坐標(biāo)置亂加密原理將圖形分解成二維坐標(biāo)上的一個(gè)個(gè)點(diǎn)的組合，用G(i,j)(i=1,2,.M，j=1,2.,N)表示各個(gè)點(diǎn)，

3、然后通過一個(gè)方程將有序的點(diǎn)置亂，置亂的點(diǎn)組合起來的圖便是加密后的圖。G(i,j)為原圖各點(diǎn)，G1(i,j)為加密圖各點(diǎn)，用方程G1(i,j)=0.1*G(i,j)+0.9*Gadd(i,j)（對(duì)原來的點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)求和）得到G1(i,j)，再將其按順序輸出，記得到置亂后的圖像。2.1.1 2.1.1 用用MATLABMATLAB實(shí)現(xiàn)圖像置亂的程序如下：實(shí)現(xiàn)圖像置亂的程序如下：G=imread(D:Miss256G.bmp);subplot(1,3,1)imshow(G)title(原圖)Gadd=fix(256*rand(256,256,3);for i=1:256 for j=1:256 G(i

4、,j)=0.1*G(i,j)+0.9*Gadd(i,j); %進(jìn)行加權(quán)求和 endendsubplot(1,3,2)imshow(G); %顯示圖像title(置亂后的圖像)結(jié)果如下：結(jié)果如下： 2 2.2 .2 二維坐標(biāo)置亂解密原理二維坐標(biāo)置亂解密原理 將置亂后的點(diǎn)G1(i,j)通過與原來方程的逆運(yùn)算，得到G2(i,j)，并將其組合起來，即得到恢復(fù)后的圖像。2.2.1 2.2.1 恢復(fù)圖像程序如下：恢復(fù)圖像程序如下：G=imread(D:Miss256G.bmp);subplot(1,3,1)imshow(G)title(原圖)Gadd=fix(256*rand(256,256,3);for

5、 i=1:256 for j=1:256 G1(i,j)=0.1*G(i,j)+0.9*Gadd(i,j); %進(jìn)行加權(quán)求和 endendsubplot(1,3,2)imshow(G1); %顯示圖像title()for i=1:256 for j=1:256 G2(i,j)=(G1(i,j)-0.9*Gadd(i,j)./0.1; %進(jìn)行加權(quán)求和 endendsubplot(1,3,3)imshow(G2); %顯示圖像title(復(fù)原后的圖像)結(jié)果如下：結(jié)果如下： 三、基于三、基于ArnoldArnold變換基礎(chǔ)上的置亂變換基礎(chǔ)上的置亂 3.1 變換原理變換原理 Arnold變換又稱貓臉變

6、換，設(shè)想在平面單位正方形內(nèi)繪制一個(gè)貓臉圖像，通過下述變換，貓臉圖像將由清晰變的模糊。矩陣表示即為： （3.1.1） 是圖像中 的像素變換后的新的位置。反復(fù)進(jìn)行此變換，即可得到置亂的圖像。1 1mod( )1 2xxNyy 圖像的二維Arnold變換，實(shí)現(xiàn)像素位置的置亂，所以經(jīng)過Arnold變換處理的圖像，其灰度直方圖與原圖一樣。下面以256256的圖像進(jìn)行1次、192次置亂之后的圖像，在192次置亂后，又回到原始圖像3.1.1 3.1.1 用用MATLABMATLAB實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)ArnoldArnold變換的程序如下：變換的程序如下：G=imread(D:Miss256G.bmp); w0 = d

7、ouble (G) / 255 ;m,n=size(w0);w1 =w0 ;subplot(1,3,1)imshow(w1 , ) ;title(原圖)for k = 1:1 % 置換1次 for x = 1:mfor y = 1 :n x1 = x + y ; y1 = x + 2*y ; if x1 m x1 = mod(x1 ,m) ;end if y1 n y1 = mod(y1 ,n) ; end if x1= 0 x1 = m ; end if y1 = 0 y1 = n ; end w1 (x1 ,y1) =w0 (x ,y) ; end end w0 =w1;end subpl

8、ot(1,3,2)imshow(w1 , );title(置換1次) w0 = double (G) / 255 ;m,n=size(w0);w2=w0 ;for k = 1:192 %置換192次 for x = 1:m for y = 1 :n x1 = x + y ; y1 = x + 2*y ; if x1 m x1 = mod(x1 ,m) ; end if y1 n y1 = mod(y1 ,n) ; end if x1= 0 x1 = m ; end if y1 = 0 y1 = n ; end w1 (x1 ,y1) =w0 (x ,y) ; end end w0 =w1;en

9、d subplot(1,3,3)imshow(w2 , );title(置換192次)3.3.2 2 基于基于ArnoldArnold變換的圖像恢復(fù)變換的圖像恢復(fù) Arnold變換具有周期性，當(dāng)?shù)侥骋徊綍r(shí)，將重復(fù)得到原始圖像。傳統(tǒng)的Arnold變換的圖像恢復(fù)是利用Arnold變換的周期性。如下圖所示3.2.1 3.2.1 用用MATLABMATLAB實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)ArnoldArnold變換圖像的復(fù)原程序如下變換圖像的復(fù)原程序如下：G=imread(D:Miss256G.bmp); w0 = double (G) / 255 ;m,n=size(w0);w1 =w0 ;subplot(1,2,1

10、)imshow(w1 , ) ;title(原圖)for k = 1:192 %置換192次 for x = 1:m for y = 1 :n x1 = x + y ; y1 = x + 2*y ; if x1 m x1 = mod(x1 ,m) ; end if y1 n y1 = mod(y1 ,n) ; end if x1= 0 x1 = m ; end if y1 = 0 y1 = n ; end w1 (x1 ,y1) =w0 (x ,y) ; end end w0 =w1;end subplot(1,2,2)imshow(w1 , );title(置換192次)四、圖像置亂的分析與總結(jié)四、圖像置亂的分析與總結(jié)其中二維坐標(biāo)置亂法，原理簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，但加密過于簡(jiǎn)單，容易被解密，卻置亂效果不是很好；Arnold置亂方式實(shí)現(xiàn)容易，置亂效果較好，但由于在圖像置亂過程中使用的矩陣形式是固定的，圖像的隱秘性只能依賴于置亂的次數(shù)，安全性仍需加強(qiáng)；但是問題仍然存在，如果非法破譯者不在乎恢復(fù)運(yùn)算可能要花費(fèi)的巨大計(jì)算時(shí)