1) image scrambling transformation
图像置乱变换
1.
To solve the problem,in this paper,a novel 2-dimension non equilateral image scrambling transformation is proposed and the periodicity existence judgment criteria are presented.
传统的2维图像置乱变换一般用于正方形图像处理,对宽高不等的矩形图像,需进行正方形扩展,或使用高维置乱变换阵置乱。
2) image scrambling
图像置乱
1.
Digital halftone based on image scrambling technology;
基于图像置乱技术的数字半调
2.
Measurement of modern image scrambling degree;
现代图像置乱程度衡量方法综述
3.
An evaluation method of image scrambling degree based on correlation;
基于相关性的图像置乱程度衡量方法
3) digital image scrambling
图像置乱
1.
With the security problem of image information as the background,based on the method of determinant com-puting,a new class construction method for digital image scrambling encryption is presented.
以图像信息安全问题为背景,根据行列式计算的思想,提出了一类新的数字图像置乱加密算法的构造方法,具体构造了两个置乱加密算法,计算出了它们周期,并对图像置乱以后在伪装图像(Stego-image)中的隐藏效果和伪装图像(Stego-image)抗压缩和篡改的免疫性进行了实验分析,表明该类算法中存在一些算法用于图像置乱加密是有应用价值的。
2.
The technology of digital image scrambling is a supplemen.
图像置乱是图像信息隐藏技术的一种有效补充,图像置乱来源于传统的加密技术,它使置乱后的图像看起来不可辨认,从而达到保护信息的目的。
4) image scramble
图像置乱
1.
Moreover,the inverse transformation can be an image scramble transformation and its anti-scramble transformation is Arnold transformation.
该反变换也可作为图像置乱的正变换,相应的反变换就是Arnold变换。
2.
There are many applications using Arnold transformation in digital image watermark and digital image scramble technology,but because of the long periodicity of traditional anti-Arnold transformation,and large time and memory consumption of computation,the further development is limited.
数字图像置乱及数字图像水印技术中广泛应用了Arnold变换,传统的Arnold反变换迭代周期性长,运算耗费大量的时间和内存,限制了它的发展。
3.
In this paper, a definition of image scramble degree is given to form an objective measure, and then anti-Arnold transformation arithmetic is presented with mathematical proof.
本文首先给出了一个图像置乱度的定义,然后提出了一种Arnold反变换算法,并进行了数学推导。
6) scrambling transformation
置乱变换
1.
Shifting the Hilbert curve can get much more new paths for scrambling, and with the changing figure of the overlap ratio the rule of scrambling transformation is discussed in order to test the period and the quasi-period of the scrambling transformation.
研究了基于Hilbert曲线的数字图像置乱方法 ,引入二个概念 :“重合度”和“Hilbert曲线的平移” ,利用Hilbert曲线平移 ,获得了更多新的置乱路径 ,并根据重合度变化图探讨了置乱变换的规律 ,以测试置乱变换的周期和拟周期。
2.
Image scrambling transformation is a common method in information hiding and image encryption.
图像置乱变换是信息隐藏和图像加密常用的方法,如何衡量一种置乱变换的好坏,是研究的热点和难点问题。
3.
This paper provides an precise expression for the period T(A,N) under a 2-D random integer matrix scrambling transformation modulus N for any N, and provides the estimation of the upper bound of the period T(A,N).
给出了二维随机整数矩阵A决定的置乱变换在任意模N下周期T(A,N)的精确表达式及上界估计。
补充资料：图像变换
为了用正交函数或正交矩阵表示图像而对原图像所作的二维线性可逆变换。一般称原始图像为空间域图像，称变换后的图像为转换域图像，转换域图像可反变换为空间域图像。图像处理中所用的变换都是酉变换，即变换核满足正交条件的变换。经过酉变换后的图像往往更有利于特征抽取、增强、压缩和图像编码。
实现图像变换的手段有数字和光学两种形式，它们分别对应二维离散和连续函数运算。数字变换在计算机中进行，提高运算速度是这种方式的关键。常用的有三种变换方法。①傅里叶变换：它是应用最广泛和最重要的变换。它的变换核是复指数函数，转换域图像是原空间域图像的二维频谱，其"直流"项与原图像亮度的平均值成比例，高频项表征图像中边缘变化的强度和方向。为了提高运算速度，计算机中多采用傅里叶快速算法。②沃尔什-阿达玛变换：它是一种便于运算的变换。变换核是值+1或-1的有序序列。这种变换只需要作加法或减法运算,不需要象傅里叶变换那样作复数乘法运算,所以能提高计算机的运算速度，减少存储容量。这种变换已有快速算法，能进一步提高运算速度。③离散卡夫纳－勒维变换：它是以图像的统计特性为基础的变换，又称霍特林变换或本征向量变换。变换核是样本图像的协方差矩阵的特征向量。这种变换用于图像压缩、滤波和特征抽取时在均方误差意义下是最优的。但在实际应用中往往不能获得真正协方差矩阵，所以不一定有最优效果。它的运算较复杂且没有统一的快速算法。除上述变换外，余弦变换、正弦变换、哈尔变换和斜变换也在图像处理中得到应用。
实现图像变换的手段有数字和光学两种形式，它们分别对应二维离散和连续函数运算。数字变换在计算机中进行，提高运算速度是这种方式的关键。常用的有三种变换方法。①傅里叶变换：它是应用最广泛和最重要的变换。它的变换核是复指数函数，转换域图像是原空间域图像的二维频谱，其"直流"项与原图像亮度的平均值成比例，高频项表征图像中边缘变化的强度和方向。为了提高运算速度，计算机中多采用傅里叶快速算法。②沃尔什-阿达玛变换：它是一种便于运算的变换。变换核是值+1或-1的有序序列。这种变换只需要作加法或减法运算,不需要象傅里叶变换那样作复数乘法运算,所以能提高计算机的运算速度，减少存储容量。这种变换已有快速算法，能进一步提高运算速度。③离散卡夫纳－勒维变换：它是以图像的统计特性为基础的变换，又称霍特林变换或本征向量变换。变换核是样本图像的协方差矩阵的特征向量。这种变换用于图像压缩、滤波和特征抽取时在均方误差意义下是最优的。但在实际应用中往往不能获得真正协方差矩阵，所以不一定有最优效果。它的运算较复杂且没有统一的快速算法。除上述变换外，余弦变换、正弦变换、哈尔变换和斜变换也在图像处理中得到应用。
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参考词条