[发明专利]数字图像加解密的方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体涉及一种数字图像加解密的方法。

背景技术

信息时代，数字图像逐渐成为一种信息存储和交流的重要手段。在图像存储和传输过程中，可能会遭遇到数据的泄漏或恶意篡改。如何安全有效地对图像进行加密解密是目前数字图像安全的一个研究热点。

“图像置乱”是图像加密的一种重要手段。常见的图像置乱算法有Arnold变换、Gray代码变换等。这些方法各有优缺点，比如Arnold变换堪称经典，但因有明显的周期性，使得置乱程度时高时低缺乏稳定性，解密所需时间很长；Gray变换也因具有周期性，导致抗攻击性不高；且由于此类算法的明文算子是事先确定的，所以容易受到密码分析的攻击。

另一类基于混沌变换的图像置乱算法，如Baker变换、Fibonacci变换，此类算法虽有其动态系统的伪随机性，但缺点是必须对混沌系统确定一个固定的参数和初始值作为密钥，而且对图像矩阵尺寸有限制，只适用于方形矩阵，矩阵大小必须是2的倍数或方幂，从而限制了算法的抗攻击性和适用范围。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供一种提高加密安全性的数字图像加解密的方法。

考虑到现有技术的上述问题，根据本发明公开的一个方面，本发明采用以下技术方案：

一种数字图像加解密的方法，它包括以下步骤：

步骤一、像素置乱

首先利用预存的随机第一映射表对待加密图像进行像素置乱，将像素点移至置乱矩阵对应表示的新位置处；

步骤二、分块置乱

然后利用预存的随机第二映射表对所述像素点移至置乱矩阵对应表示的新位置处进行分块矩阵置乱，以得到最终的加密图像；

步骤三、解密时逆向处理

分别使用与所述像素置乱和分块置乱相同的映射表，以还原出原始图像。

为了更好地实现本发明，进一步的技术方案是：

根据本发明的一个实施方案，它还包括采用行列数相同而取值不同的多个查找表置乱。

根据本发明的另一个实施方案，它还包括：

(一)对M×N的图像矩阵forigi(M,N)进行基于C_pixe_m×C_pixe_n的像素置乱和C_matr_m×C_matr_n的矩阵置乱：

1)先确定像素置乱矩阵的行列数——C_pixe_m和C_pixe_n：

计算M÷C_pixe_m＝m_pixe…re_pixe_m；

N÷C_pixe_n＝n_pixe…re_pixe_n；

A.C_pixe_m的确定：

首先令C_pixe_m＝13，若re_pixe_m＝0，则确定C_pixe_m取13；

若re_pixe_m≠0，则再令C_pixe_m＝12，11，……，当re_pixe_m＝0时，可确定C_pixe_m为对应的取值；

若直到C_pixe_m＝4都无法满足re_pixe_m＝0的情况，则取C_pixe_m为re_pixe_m最小，即余数最小情况下的对应值。比如若除数为10时余数最小，则取C_pixe_m＝10；

B.同理确定C_pixe_n的值，使得re_pixe_n＝0；若无re_pixe_n＝0的情况，则取C_pixe_n为re_pixe_n最小，即余数最小情况下的对应值。比如若除数为10时余数最小，则取C_pixe_n＝8；

2)进行像素置乱。共有m_pixe×n_pixe个C_pixe_m×C_pixe_n的单位矩阵进行像素置乱。对它们用“C_pixe_m×C_pixe_n像素置乱查找表”进行像素置乱。可以只用一个查找表置乱一次，也可迭代置乱多次，还可置乱多次但每次用不同的查找表，从而得到像素置乱矩阵fpixe(M,N)；

3)再确定分块置乱的矩阵行列数——C_matr_m和C_matr_n：

m_pixe÷C_matr_m＝m_matr…re_matr_m；

n_pixe÷C_matr_n＝n_matr…re_matr_n：

当C_matr_m＝13，若re_matr_m_x＝0，则确定C_matr_m取13；若re_matr_m≠0，则再令C_matr_m＝12，11，……，当re_matr_m＝0时，则确定C_matr_m为对应值；

若直到C_matr_m＝4都无re_matr_m＝0的情况，则取C_matr_m为re_matr_m最小，即余数最小情况下的对应x值。比如若re_matr_m_5比其它情况下的余数都小，则取C_matr_m＝5；