基于整数小波变换的图像加密算法

基于整数小波变换的静止图像编解码研究与应用数字图像压缩编码技术是各种数字图像应用的关键技术。

在过去几十年之中,数字图像压缩编码技术取得了很大进步,由于小波变换在时频域的良好性能,小波变换编码成为当前编码的新的和重要的发展方向[1]。

随着数字图像压缩编码技术的广泛应用,人们对于压缩系统的要求越来越高,实时性作为一个重要的指标,正受到越来越多的关注。

本文正是着眼于实时处理的要求,主要研究小波图像编码,寻求更加快速的编码方法。

从算法改进和实现平台优化平台两大方面进行考虑:(1)算法改进。

小波图像编码算法主要分为两个部分:小波变换方法和对小波系数的量化编码方法。

一方面,本文采用基于提升方法的整数小波变换,实验证明整数小波变换比传统的浮点型小波变换节约了近一半的处理时间。

另一方面,零树编码[1]是公认的一种效果优良的方法,但由于它在编码过程中要对图像进行多次扫描导致编解码时间太长,针对这一缺点,本文介绍了一种新的基于树特征平面的数字图像编码方法,该算法只需对小波系数进行一次扫描即可完成编码过程,简单易行。

实验证明该算法性能优良,并且相比零树编码大大节约了处理时间。

本文设计并且实现了一个结合基于树特征平面的编码算法和整数小波变换算法的数字图像压缩编码系统,给出了该系统的实现框图,流程及具体实现方法,并在PC机上实现了该算法,结果表明该系统具有良好的压缩性能和实时性。

(2)实现平台的优化。

为了利用DSPs在数字图像处理方面的强大功能,进一步提高实时处理的性能和图像压缩处理的灵活性,我们将软件程序源代码移植到TI公司的TM320C6711DSK实验开发板上,成功地对数字灰度图像进行了压缩编码,并针对DSPs的开发特点对系统进行了包括CACHE优化、代码优化等在内的各种优化操作,提高了该图像压缩编码系统的编码速度和处理性能,为实时处理提供了可行性.。

基于整数小波变换的图像加密算法
目前，常用的图像加密算法有DES、AES、RSA等。

这些算法虽然有着较高的安全性，
但是它们在加密过程中需要大量的计算和存储空间，并且算法复杂度高，实现较为困难，
处理速度慢，因此无法满足对实时性和高效性有要求的应用。

该加密算法的流程如下：
1. 将明文图像分为若干个小块；
2. 将每个小块进行整数小波变换，并将其系数按照一个良好的规则进行排序；
3. 将排序后的系数进行置换和扰动，在加上密钥产生密文；
4. 解密时，按照加密的逆过程进行处理，即可以恢复原始图像。

其中，系数排序和系数置换是整个算法的核心步骤。

在系数排序时，可以采用较为复
杂的排序规则，如利用图像的各向异性信息进行排序。

在系数置换时，可以采用轮换加法、轮换置换、反转操作等方法进行扰动。

1. 加密速度快：整数小波变换算法具有较高的计算效率，因此加密速度快。

2. 存储空间小：整数小波变换的算法只需要存储变换系数，而无需存储密钥等附加
信息，因此存储空间小。

3. 数据保真度高：利用整数小波变换分析和重构图像系数，能够在保持图像大部分
特征的同时，达到一定的隐私保护效果。

基于整数小波变换的图像加密算法已经被广泛应用于计算机网络安全、军事保密、数
字仪表、遥感图像等领域。

未来随着计算机技术的进一步发展，该算法将拥有更为广泛的
应用前景。

基于整数小波变换的图像加密算法1. 引言1.1 背景介绍整数小波变换是一种图像处理技术，通过对图像进行小波变换可以实现图像的压缩、去噪、特征提取等功能。

随着计算机和通信技术的发展，图像数据的传输和存储需求越来越大，保护图像数据的安全性也变得尤为重要。

图像加密算法能够有效地对图像数据进行加密保护，防止未经授权的访问和篡改。

基于整数小波变换的图像加密算法结合了小波变换的优势和整数运算的高效性，能够有效地对图像数据进行加密处理，并且具有较高的安全性和性能表现。

目前，基于整数小波变换的图像加密算法在图像数据的安全传输、存储和处理等方面得到了广泛应用。

本文旨在探讨基于整数小波变换的图像加密算法的原理、设计、实现步骤、安全性分析和性能评估，并对该算法的优势和不足进行总结和展望。

通过本文的研究，可以为图像数据的安全处理提供一种有效的技术方案。

1.2 研究意义基于整数小波变换的图像加密算法能够提供更高的安全性保障，相比传统加密算法，整数小波变换能够更好地隐藏图像的特征，使得未授权用户无法轻易获取原始图像信息，有效防止图像数据的泄露和篡改。

该加密算法设计简单，计算速度快，适用于各种图像处理场景。

不仅可以保证图像数据的安全性，还可以提高图像传输和存储的效率，推动图像加密技术的发展和应用。

研究基于整数小波变换的图像加密算法对于提升图像数据的安全性，推动信息安全技术的发展具有重要的理论和实践意义。

【研究意义】。

1.3 研究现状一些研究表明，基于整数小波变换的图像加密算法相比传统方法具有更好的安全性和性能。

通过对图像进行整数小波变换处理，可以有效保护图像的隐私信息，提高图像的安全性。

而且整数小波变换具有良好的压缩性能，能够减小图像数据的大小，提高传输和存储效率。

通过对现有研究成果的分析，可以看出基于整数小波变换的图像加密算法在图像保护和传输方面具有很大的潜力。

目前仍存在一些挑战和问题需要解决，比如算法的复杂度、加密效率和安全性等方面仍有提升空间。

基于整数小波变换的图像加密算法作者：耿彧白涛来源：《中国管理信息化》2019年第02期[摘要]针对现有置乱过程不充分导致的安全性问题，将图像转换到频域中，提出一种基于整数小波变换的加密算法，采用整数小波变换对明文图像进行一层分解，提取与图像核心内容高度相关的低频信息。

实验结果表明，该算法在置乱度、密钥空间、抵御差分攻击和统计攻击等方面具有良好的效果。

[关键词]图像加密；混沌系统；整数小波变换doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.02.073[中图分类号]TP309.7 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2019）02-0-020 引言图像是一类重要的数据信息，适用于文本信息的传统加密算法，但不适用于图像加密。

置乱和扩散是图像加密的两个重要过程。

与基于空域的方法相比，基于频域的图像加密技术更高效、更健壮，主要通过改变图像频率及逆过程重构像素实现图像加密。

然而，基于频域的图像加密技术通常采用离散余弦（DCT）或傅立叶变换的图像加密方法，在处理边界块上存在缺陷，会影响图像恢复。

基于此，本文提出了一种整数小波变换方法实现置乱加密算法。

具体加密方案：①构建与明文图像相关的密钥体系，采用SHA-256哈希算法更新初值，提高对明文图像的敏感度，抵抗明文攻击；②采用整数小波变换方法将明文图像划分为4个频率，通过对携带重要信息的低频进行置乱与扩散处理实现图像加密。

1 加密算法由于2D Logistic混沌映射具有低周期性特点而更适用于图像加密。

因此采用2D Logistic 混沌映射，一次耦合项公式如下。

（1）其中，μ、λ1、λ2及γ为混沌系统的控制参数，为了使混沌系统工作处于稳定状态，取μ=4，λ1=λ2=[0.6，0.9]，γ=0.1，将2D Logistic的两个系统参数λ1和λ2及初始值x0、y0、x1、y1作为算法的加密密钥。

SHA-256是一种广泛应用于加密系统的哈希算法，且对明文图像的变化极其敏感。

基于小波转换的数字图像加密技术研究数字图像加密技术是一种将数字图像转换成不可读的密文的技术，以保证数字图像在传输、存储、共享等过程中不被非法获取和篡改。

而基于小波转换的数字图像加密技术则是一种目前较为流行的数字图像加密技术，它通过小波变换的多分辨率分析和重构特性，将明文图像转化为一组高度混沌的密文图像，具有高安全性、低复杂度、抵抗攻击等优点。

本文旨在对基于小波转换的数字图像加密技术进行深入探讨，阐述其加密原理、实现方法、研究进展和存在问题等方面的内容。

一、基于小波转换的数字图像加密技术原理1. 小波变换原理小波变换是数学上一种多尺度分析方法，能够将信号分解为不同尺度和频率的小波基函数。

通过对信号进行小波分解和重构，可以得到信号的频域和时域信息，从而达到信号去噪、压缩、辨识等目的。

小波变换具有优秀的局部性、时间-频率集中性和自适应性，成为处理时变信号和高斯噪声的有效工具。

2. 数字图像加密的过程数字图像加密技术的基本过程包括明文图像的分解、加密、解密和重构。

基于小波转换的数字图像加密技术中，明文图像首先被分解成不同尺度和方向的小波系数，然后对分解后的小波系数进行混沌加密，生成密文小波系数，最后通过小波重构得到密文图像。

3. 小波系数的加密方法小波系数的加密方法是基于混沌序列的。

混沌序列是一种无规律的序列，具有高度的随机性和不可预测性，在密码学中得到了广泛应用。

基于混沌序列的小波系数加密方法一般采用修改和置换两种方式：（1）小波系数的修改小波系数的修改是指对小波分解后得到的系数进行加减、乘除等运算，生成修改后的混沌小波系数。

这种方法可以保证小波系数的统计特性得到保留，但加密速度较慢，容易受到攻击。

（2）小波系数的置换小波系数的置换是指对小波分解后得到的系数进行置换及其反置换，生成被混沌加密的小波系数。

这种方法可以保证加密速度快，但容易导致小波系数的统计特性被破坏，加密强度降低。

二、基于小波转换的数字图像加密技术实现方法基于小波转换的数字图像加密技术实现方法主要包括小波变换过程、小波系数的加密过程和小波重构过程三部分。

基于整数小波变换的图像加密算法引言：图像加密技术在当今信息时代中发挥着重要作用。

它是将图像信息经过特定算法进行转换和处理，以实现对图像的保护和安全传输。

在图像加密算法中，整数小波变换是一种常用的方法，它能够对图像进行高效的变换和加密处理。

本文将详细介绍基于整数小波变换的图像加密算法。

一、整数小波变换简介整数小波变换是一种基于离散时间信号进行的小波变换方法。

它将连续的时间信号离散化成为离散的时间序列，并通过小波滤波器组合来对信号进行变换。

整数小波变换可以将信号的高频和低频信息分离出来，并能够实现信号的多尺度分解。

整数小波变换在图像处理领域中得到了广泛应用。

二、整数小波变换的特性整数小波变换具有以下特性：1. 多分辨率：整数小波变换可以对图像进行多尺度的分解，得到不同尺度上的频域信息。

2. 高效性：整数小波变换可以通过简单的计算实现对图像的变换，具有较高的运算效率。

3. 能量聚集：整数小波变换可以将图像的能量集中在一个有限的频域范围内，方便进行加密处理。

4. 抗噪性：整数小波变换对噪声的干扰较小，能够提高加密图像的抗噪性。

三、基于整数小波变换的图像加密算法基于整数小波变换的图像加密算法主要包括以下步骤：1. 图像分块：将待加密的图像分成多个大小相等的块。

2. 整数小波变换：对每个图像块进行整数小波变换，得到图像的频域信息。

3. 加密处理：对图像的频域信息进行加密处理，采用随机数生成器生成密钥，并使用密钥对频域信息进行置乱和混淆操作。

4. 逆整数小波变换：对加密后的频域信息进行逆变换，还原出加密后的图像。

5. 图像合并：将还原出的图像块合并成为完整的加密图像。

四、加密算法的优化和安全性分析为了进一步提高加密算法的安全性，可以采用以下优化措施：1. 秘钥管理：对生成的密钥进行密钥管理，包括密钥的生成、存储和传输等。

可以采用公钥加密算法进行密钥的传输，提高密钥的安全性。

2. 加密算法的随机性：加密算法中的随机数生成器应该具有一定的随机性，可以采用物理随机数发生器或伪随机数发生器生成随机数，增加密钥的复杂性。

基于小波变换的图像加密技术研究随着信息技术的发展和应用的广泛，数据的加密和保护已经成为了重要的问题。

特别是对于图像这种大量被使用和传输的多媒体数据，保护和加密的问题尤为突出。

近年来，基于小波变换的图像加密技术已经得到了广泛应用和研究。

本文就基于小波变换的图像加密技术展开了研究和探讨。

一、小波变换原理简介小波变换是一种线性变换，它将时间或者空间信号分解成不同频率的子信号，然后再对这些子信号进行分解。

小波变换广泛应用于信号处理、图像处理、音频处理等领域中，此处仅以图像处理为例进行说明。

图像信号通过小波变换后，可以分解成不同频率的子图像，而这些子图像可以重新组合成一幅全新的图像。

这样，小波变换可以实现图像的特征提取、信息压缩和重构等操作。

同时，小波变换还可以对图像进行滤波、去噪和平滑等操作。

二、基于小波变换的图像加密技术基于小波变换的图像加密技术可以分为两大类：一类是基于小波系数加密的方法，另一类是基于小波域的加密方法。

方法一：小波系数加密这种方法将图像分解成小波系数，然后对小波系数进行混沌扰动或者加密映射等处理，最后再将加密后的小波系数转换成图像。

相对于基于像素加密的方法，基于小波系数加密的方法更加难以破解。

方法二：小波域加密这种方法将图像变换到小波域中进行加密处理，在小波域中对图像进行处理和加密，然后再将加密后的小波系数逆变换回图像，从而实现对图像的加密保护。

三、基于小波变换的图像加密技术的优点相对于传统的图像加密方法，基于小波变换的图像加密技术有许多优点：1. 数据保密性：基于小波变换的图像加密技术可以实现对图像的高效加密保护，可以在不影响图像质量的前提下，对图像进行保密。

2. 处理速度快：基于小波变换的图像加密技术可以利用小波变换的特性，对图像进行高效的压缩和处理，从而加快处理速度。

3. 难以破解：基于小波变换的图像加密技术可以进行多重加密和混淆处理，使得加密后的图像难以被破解，从而实现图像的高效保护。