【文章內(nèi)容簡介】 術(shù)。 置亂加密技術(shù) 置亂加密技術(shù)的 思想可以說是在古羅馬時期就存在了 ， 當時古羅馬皇帝 愷撒 聰明的想 出的 一種保護戰(zhàn)爭中命令順利傳輸?shù)姆绞?， 就是將需要傳達的命令， 將其中的某幾個字母移動位置，將命令轉(zhuǎn)化成敵人看不懂的亂碼，在一定程度上達到了保護戰(zhàn)中命令的安全 。 隨著 隨著計算機科技和 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 的快速進步 ， 信息的安全傳輸就變得越來越重要。對 圖形 圖像 進行 安全傳輸和保密存儲的 技術(shù)有很多，其中 主要手段之一 就包含圖形圖像 置亂加密技術(shù) 。 它主要的原理就是利用相關(guān)的知識，對一幅圖像中像素點的位置或者顏色灰度值進行打亂 ， 把原有的圖像 信息置亂成非法人員 看不懂的 信息 ， 通過這種方式來達到 迷惑 不法分子 的目的。 對于圖像信息的加密傳輸來說， 為了保密程度更高，一般會使用密鑰來進行加解密 。 真正 的接收方會收到這個密鑰，并運用相同的加密算法對加密后的圖像進行解密 ， 這一過程又稱去亂 [8]。 到現(xiàn)在為止 ， 圖形 圖像置亂加密的方法 已經(jīng)發(fā)展處很多種類 ， 本文簡單列舉了四種置亂加密的技術(shù)。 這些加密技術(shù)針對不同的圖像有著很好的加密保護作用 。由于置亂加密不僅 可以 用于圖像信息的保密 ，同時也在 圖像信息隱藏、圖像信息分存、 數(shù)字水印技術(shù) [9][10]等 基礎(chǔ)性工作 中起 到很大的作用 ， 因此，置亂加密算法的優(yōu)點和缺點也直接影響到其他處理的結(jié)果 。 隨機打亂各層的行或列 隨機打亂各層的行或列這種圖像加 密方法運算步驟少，簡單快捷，運算速度快，適合于信息含量較大的圖像，因為信息量大的圖像重復(fù)率較低，加密效果較好。 缺點山東建筑大學(xué)畢業(yè)論文 8 是對于一些特殊的圖像 加密 效果極低 。 通過 imread 函數(shù)將 一副圖像信息讀入到計算機 Matlab 軟件中，圖像信息在 Matlab中顯示為數(shù)據(jù)矩陣的形式 ，將讀入的矩陣保存在 A 中， 假設(shè) 矩陣 A 是一個 m*n*3 的 3層數(shù)據(jù) 矩陣。 Randsample 這個函數(shù)能夠 生成 隨機 的數(shù)據(jù) 變量 ，用此函數(shù)產(chǎn)生一個與圖像矩陣 A 的行數(shù) m 相等的整數(shù)隨機數(shù)列并返回到 r 中。通過這樣的變換，便能夠把原來的 圖像矩陣的行 向量位置順序 隨機打亂， 把打亂后的數(shù)據(jù)矩陣信息保存在 B 中，就完成了把圖像信息加密的目的 。用 find 函數(shù)找出向量 r 內(nèi)從 1 到 m 的元素的位置并返回到向量 f。至此就可以將打亂的圖像還原 [11]。 基于 Matlab 實現(xiàn)打亂各層的行 首先清空 Matlab 中函數(shù)命令。 clear 然后引入圖像 。 A=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\畢業(yè)論文相關(guān) \39。)。 s=size(A)。 用 randsample 函數(shù)產(chǎn)生一個與圖像矩陣 A 的行數(shù) m 相等的整數(shù)隨機數(shù)列并返回到r 中，這樣就可以打亂矩陣中的行向量 的位置順序 。 r=randsample(s(1),s(1))。 B=A(r,:,:)。 過程逆推，完成解密。 t=1。j=1。f=1:r。 while t=length(r) f(j)=find(r==t)。 t=t+1。 j=j+1。 end f。 C=B(f,:,:)。 subplot(1,2,1)。imshow(B)。 title(39。加密 39。,39。fontsize39。,15)。 山東建筑大學(xué)畢業(yè)論文 9 subplot(1,2,2)。imshow(C)。 title(39。解密 39。,39。fontsize39。,15)。 圖 32 原圖 圖 33加 密后 圖 34 解密后 圖 35 原圖 圖 36加密后 圖 37解密后 通過 Matlab將兩幅不同的圖像進行加密，對比加密后的圖像可以發(fā) 現(xiàn)， 像 圖 32這種信息量較大的圖像使用這種方法加密更為合適，不僅 程序簡單快捷， 運算速度較快，而且還可以保證一定的加密效果。 但是對于圖 35這種 特殊類型的圖像來說，信息含量較少，圖像的各行之間重復(fù)率較高，加密后的效果不明顯，甚至可以直接猜測出加密前原有圖像的信息，所以說隨機打亂圖像各層中的行這種加密技術(shù)不適用這種特殊類型的圖像的加密。 基于 Matlab 實現(xiàn)打亂各層的列 基于 Matlab 實現(xiàn)打亂各層的列這種操作方法類似于打亂各行的加密方法。 clear A=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\畢業(yè)論文相關(guān) \39。)。 s=size(A)。 i=randsample(s(2),s(2))。 B=A(:,i,:)。 山東建筑大學(xué)畢業(yè)論文 10 t=1。j=1。f=1:i。 while t=length(i) f(j)=find(i==t)。 t=t+1。 j=j+1。 end f。 C=B(:,f,:)。 subplot(1,2,1)。imshow(B)。 title(39。加密 39。,39。fontsize39。,15)。 subplot(1,2,2)。imshow(C)。 title(39。解密 39。,39。fontsize39。,15)。 程序運行結(jié)果顯示 如下： 圖 38 原圖 圖 39加 密后 圖 310解密后 圖 311 原圖 圖 312加 密后 圖 313 解密后 通過對比可以發(fā)現(xiàn)，隨機打亂圖像各層中的列這種加密方式原理類似于行打亂加山東建筑大學(xué)畢業(yè)論文 11 密，只是將圖像中列向量的位置順序進行了打亂。同樣通過對兩幅不同類型 加密后的效果進行對比分析可以發(fā)現(xiàn)，這種加密方式適用于信息含量較大的圖像的加密，而對于信息含量少，在圖像的列向量中信息重復(fù)率很高的圖像信息就不適合這種加密方式了。 基于 Matlab 實現(xiàn)打亂各層的行和列 打亂各層的行和列這種加密方式類似于打亂各行與列的疊加 ，相對而言代碼稍多一點，但是其加密效果比上述兩種加密方式都要 好， 因為是將圖像中的行和列 向量的位置順序 都 被 打亂， 可以極大程度上隱藏圖像原有的信息。 因此，該方法 加密 效果很好，但方法簡單，容易被攻擊 破解 ，不適合重要圖像的加密。 Matlab實現(xiàn) 代碼如下： clear A=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\畢業(yè)論文相關(guān) \39。)。 s=size(A)。 i=randsample(s(1),s(1))。 B=A(i,:,:)。 t=1。j=1。f=1:i。 while t=length(i) f(j)=find(i==t)。 t=t+1。 j=j+1。 end i1=randsample(s(2),s(2))。 C=B(:,i1,:)。 t1=1。j1=1。f1=1:i1。 while t1=length(i1) f1(j1)=find(i1==t1)。 t1=t1+1。 j1=j1+1。 end 山東建筑大學(xué)畢業(yè)論文 12 RGB=C(:,f1,:)。 D=RGB (f,:,:)。 subplot(1,2,1)。imshow(C)。 title(39。加密 39。,39。fontsize39。,15)。 subplot(1,2,2)。imshow(D)。 title(39。解密 39。,39。fontsize39。,15)。 圖 314 原圖 圖 315加 密后 圖 316解密后 對比三種機密方式我們可以發(fā)現(xiàn)，隨機打亂各層中的行和隨機打亂各層中的列這種加密方式相對簡單，加密程度較低，但是其加密簡單，運算速度快，可以適用于信息含量較多、像素重復(fù)率較低的圖像加密。而隨機打亂各層中的行和列這種加密技術(shù)結(jié) 合了行打亂和列打亂兩種加密技術(shù)，加密效果較好，可以適用于大部分的圖像，并且這種加密方式相對而言比較簡單，速度快，但是它的缺點是保密性不高，在受到不法分子的攻擊后，容易被破解，不適用于一些比較重要的圖像加密。 像素點隨機打亂 像素，又稱畫素，為圖像顯示的基本單位。每 一 個像素 點都存在一個 特定 的顏色值，可采 三原色 顯示 。像素點隨機打亂算法 就是把一幅圖像中像素點的位置進行隨機打亂 。這種 圖像的 加密 算法的加密 后 效果非常好， 在圖像的 加密過程中使用隨機 產(chǎn)生的 數(shù)列更是提高了保密性 ， 但是這種加密技術(shù)也存在缺點，就是圖像的元素一般特別多，這就使得加密速度特別慢，對計算機要求較高 [12][15]。 用 Matlab中的 imread函數(shù)將圖像信息讀入到計算機中 Matlab軟件中 ， 圖像信息在Matlab中顯示為一個 m*n*3的三層數(shù)據(jù) 矩陣。 用 randsample函數(shù) 可 以 產(chǎn)生隨機 生成的 數(shù)值 ，用此函數(shù)產(chǎn)生一個值為從 1到 m*n*3的行向量并返回到 r中。這樣就可以將原圖像 數(shù)據(jù) 矩陣的所有像素點 位置信息 隨機打亂，把 打亂后的 數(shù)據(jù) 矩陣保存到 B中，再使 用 reshape山東建筑大學(xué)畢業(yè)論文 13 函數(shù)把 B中的所有元素重置為新的 m*n*3的矩陣并返回到 C中 ，就完成了對一幅圖像信息的加密過程 。用 find函數(shù)找出向量 r內(nèi)從 1到 m的元素的位置并返回到向量 f。至此就可以將打亂的圖像還原。 基于 Matlab 實現(xiàn)像素點隨機打亂 clear A=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\畢業(yè)論文相關(guān) \39。)。 s=size(A)。 %獲取維數(shù) n=s(1)*s(2)*s(3)。 r=randsample(n,n)。 % B=A(r)。 C=reshape(B,s(1),s(2),s(3))。%調(diào)整 RGBS 與 RGB 維數(shù)相同 t=1。j=1。 f=1:n。 while t=length(r) f(j)=find(r==t)。 t=t+1。 j=j+1。 end RGBE=B(f)。 RGBEE=reshape(RGBE,s(1),s(2),s(3))。 subplot(1,2,1)。imshow(C)。 title(39。加密 后 39。,39。fontsize39。,20)。 subplot(1,2,2)。imshow(RGBEE)。 title(39。解密后 39。,39。fontsize39。,20)。 山東建筑大學(xué)畢業(yè)論文 14 圖 317 原圖 圖 318加 密后 圖 319 解密后 圖 320 原圖 圖 321加 密后 圖 322 解密后 如圖 318 和圖 321 所見，這種