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公开(公告)号：CN102915520B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210345284.9
申请日：2012-09-14
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 一种基于Kirkman女生问题解决方案的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。本发明分图像正置乱和图像逆置乱两部分。图像正置乱部分：将原始图像转换成二进制序列，再将二进制序列转换成一维的；将一维二进制序列进行分组，15个为一组，剩余不足一组的自由处理；然后按照Kirkman女生问题解决方案中的一种或几种对每组序列进行重新排序；排序后的二进制序列转换成二维大小，最后将二维大小的二进制序列转换成十进制，再转换成原始图像大小，即得到正置乱图像。本发明利用Kirkman女生问题的解决方案对图像进行置乱，试验表明该方法能较快的达到理想的置乱效果，且置乱通用性强，安全性好，置乱恢复的图像无损失；并且有较强的抵抗剪切、缩放、滤波和噪声攻击的能力。
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公开(公告)号：CN102843493A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210246848.3
申请日：2012-07-17
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于局部平衡三叉树理论的快速图像置乱方法，其置乱方法为：将原始图像的第一个元素作为三叉树的根结点，第一个元素紧邻的三个元素作为根结点的左、中、右子结点；中结点紧邻的三个元素作为该结点的左中右三个子结点，左结点紧邻的一个元素作为该结点的子结点，右结点紧邻的一个元素作为该结点的子结点；以此类推，整个图像矩阵作为局部平衡三叉树；遍历过程：遍历根结点，按照树的层次进行遍历，每一层按照中左右结点顺序遍历。遍历的元素存储在一维数组中，将一维数组转换成原始图像大小，完成正置乱图像。该方法能快速达到理想置乱效果，且置乱稳定，置乱恢复的图像无损失；并且有较强的抵抗剪切、压缩、滤波和噪声攻击的能力。
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公开(公告)号：CN103617590A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310634006.X
申请日：2013-11-28
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于魏尔斯特拉斯函数的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。图像正置乱过程如下：先将待置乱图像IMAGE的八个位平面按照某种方式进行交换，改变图像的像素灰度值，得到图像Image；将Image转换为一维结构fig，按照此一维结构fig的长度设置魏尔斯特拉斯函数的变量值及参数值，并按照公式求得魏尔斯特拉斯函数的函数值y，再将魏尔斯特拉斯函数的函数值y按照升序排序，然后根据排序结果对fig序列进行位置调整，这样就可以将fig置乱成h序列，最后将h序列进行升维操作，转化为待置乱图像IMAGE一样的大小，即可得到置乱后的图像FIG。本方法置乱比较稳定且置乱度相对较高；置乱的通用性强，安全性好；置乱恢复的图像无损失；并且有一定的抗攻击能力。
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公开(公告)号：CN103606126A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310627540.8
申请日：2013-11-28
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 一种基于三维Logistic映射的图像双重置乱方法，属于数字图像处理领域。图像正置乱过程：先获取待置乱图像IMAGE的尺寸为M×N，根据三维Logistic映射公式分别获取5×M×N个三维Logistic映射函数值，分别取5×M×N的末尾M个第一维、5×M×N的末尾N个第二维和5×M×N的末尾M×N个第三维的Logistic函数值，并分别对他们进行升序排序，得到位置序列index1、index2和index3；用序列index1和index2对IMAGE进行像素位置置乱，得到图像Image，再将Image一维化为image；再用index3取余255的结果与image进行异或运算，改变图像像素值，得到图像fig，并将fig转换为IMAGE图像尺寸大小，得到图像FIG，即为置乱图像。本发明利用三维Logistic映射的函数值序列分别改变待置乱图像的像素位置和像素值，实现了对图像的双重置乱；具有置乱的通用性强，安全性好的优点。
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公开(公告)号：CN102833458A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210263660.X
申请日：2012-07-28
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于Hankel矩阵扫描的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。包括图像正置乱和图像逆置乱过程两部分。图像正置乱部分：先生成一个递增的非负序列A，再生成这个非负序列的Hankel矩阵，然后截取图像大小的Hankel矩阵；按序列A的顺序扫描Hankel矩阵，同时也按照扫描Hankel矩阵的方式扫描待置乱图像，并存储至一维数组中，最后转换为原始图像大小，得到置乱后的图像。图像逆置乱为图像正置乱的逆过程。本发明是Hankel矩阵扫描的图像置乱方法，并利用扫描Hankel矩阵的方式扫描待置乱图像，实现了对图像的快速置乱，试验表明该方法能快速达到理想的置乱效果，置乱相当稳定，置乱度高，通用性强，安全性好，且置乱恢复的图像无损失；并有较强的抵抗剪切、缩放、滤波和噪声攻击的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102833448B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210263651.0
申请日：2012-07-28
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于线性链表的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。图像正置乱部分为：先找到待置乱图像行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r，置乱迭代次数为r次；迭代时先遍历第一行的所有元素，再遍历第一列的所有元素，接着按照行列递增的方式，遍历第二行和第二列的所有元素，依次这样下去，直到遍历到最后一行和最后一列的所有元素；这样迭代r次即将待置乱图像的所有元素都遍历到，遍历结果存储到一维数组里，再将此一维数组转换为图像大小，即可得到置乱后的图像。本发明置乱方法按照图像矩阵行列号的大小将图像数组元素一次链接到一维数组中，并将其转换成原始图像大小，从而实现了对原始图像的置乱。试验表明该方法能较快的达到理想的置乱效果，且置乱相当稳定；置乱通用性强，安全性好，置乱恢复的图像无损失；并且有较强的抵抗剪切、压缩、滤波和噪声攻击的能力。
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公开(公告)号：CN102833458B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210263660.X
申请日：2012-07-28
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于Hankel矩阵扫描的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。包括图像正置乱和图像逆置乱过程两部分。图像正置乱部分：先生成一个递增的非负序列A，再生成这个非负序列的Hankel矩阵，然后截取图像大小的Hankel矩阵；按序列A的顺序扫描Hankel矩阵，同时也按照扫描Hankel矩阵的方式扫描待置乱图像，并存储至一维数组中，最后转换为原始图像大小，得到置乱后的图像。图像逆置乱为图像正置乱的逆过程。本发明是Hankel矩阵扫描的图像置乱方法，并利用扫描Hankel矩阵的方式扫描待置乱图像，实现了对图像的快速置乱，试验表明该方法能快速达到理想的置乱效果，置乱相当稳定，置乱度高，通用性强，安全性好，且置乱恢复的图像无损失；并有较强的抵抗剪切、缩放、滤波和噪声攻击的能力。
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公开(公告)号：CN102915520A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210345284.9
申请日：2012-09-14
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 一种基于Kirkman女生问题解决方案的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。本发明分图像正置乱和图像逆置乱两部分。图像正置乱部分：将原始图像转换成二进制序列，再将二进制序列转换成一维的；将一维二进制序列进行分组，15个为一组，剩余不足一组的自由处理；然后按照Kirkman女生问题解决方案中的一种或几种对每组序列进行重新排序；排序后的二进制序列转换成二维大小，最后将二维大小的二进制序列转换成十进制，再转换成原始图像大小，即得到正置乱图像。本发明利用Kirkman女生问题的解决方案对图像进行置乱，试验表明该方法能较快的达到理想的置乱效果，且置乱通用性强，安全性好，置乱恢复的图像无损失；并且有较强的抵抗剪切、缩放、滤波和噪声攻击的能力。
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公开(公告)号：CN103617590B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310634006.X
申请日：2013-11-28
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于魏尔斯特拉斯函数的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。图像正置乱过程如下：先将待置乱图像IMAGE的八个位平面按照某种方式进行交换，改变图像的像素灰度值，得到图像Image；将Image转换为一维结构fig，按照此一维结构fig的长度设置魏尔斯特拉斯函数的变量值及参数值，并按照公式求得魏尔斯特拉斯函数的函数值y，再将魏尔斯特拉斯函数的函数值y按照升序排序，然后根据排序结果对fig序列进行位置调整，这样就可以将fig置乱成h序列，最后将h序列进行升维操作，转化为待置乱图像IMAGE一样的大小，即可得到置乱后的图像FIG。本方法置乱比较稳定且置乱度相对较高；置乱的通用性强，安全性好；置乱恢复的图像无损失；并且有一定的抗攻击能力。
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公开(公告)号：CN102843493B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210246848.3
申请日：2012-07-17
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于局部平衡三叉树理论的快速图像置乱方法，其置乱方法为：将原始图像的第一个元素作为三叉树的根结点，第一个元素紧邻的三个元素作为根结点的左、中、右子结点；中结点紧邻的三个元素作为该结点的左中右三个子结点，左结点紧邻的一个元素作为该结点的子结点，右结点紧邻的一个元素作为该结点的子结点；以此类推，整个图像矩阵作为局部平衡三叉树；遍历过程：遍历根结点，按照树的层次进行遍历，每一层按照中左右结点顺序遍历。遍历的元素存储在一维数组中，将一维数组转换成原始图像大小，完成正置乱图像。该方法能快速达到理想置乱效果，且置乱稳定，置乱恢复的图像无损失；并且有较强的抵抗剪切、压缩、滤波和噪声攻击的能力。
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