图像加密解密算法
数字图像加密算法的研究与实现
数字图像加密算法的研究与实现摘要数字图像加密是进行数字图像信息保密的一种手段。
随着信息技术的飞速发展，数字图像在各个领域中有着极为广泛的运用，那么数字图像中所包含的信息安全性应受到重视。
数字图像本身具有数据量较大的特点，用传统的的加密方法往往无法达到加密的要求，许多学者对数字图像的信息安全性进行了多次研究并提出了许多强而有效的算法。
本文研究并实现了一种基于混沌序列置乱的数字图像加密算法，通过密钥产生混沌序列，将该混沌序列进行逻辑排序，并以此排列方法对数字图像进行加密。
该算法隐私性较强，在数字图像的加密和解密过程中均需要密钥的参与，因此不知道密钥的用户无法恢复数字图像，具有良好的保密性。
关键词：数字图像混沌加密数据隐藏AbstractDigital image encryption algorithm is a method about keeping the information of digital image secret.With the quick development of informational technology,the digital image has been utilized in many areas,so the security of message that digital images carry should be paid attention.Particularly ,digital images have the characteristic of a large amount of data,it can not meet demands about encryption that encrypting data in traditional way,which leads to a lot of scholars have spent much time and energy on researching the security about digital image information and illustrated many effective algorithm.This article discuss and illustrate a kind of digital image encryption algorithm based on chaotic array disruption,producing chaotic array according to the key,then logically arranging existed chaotic array,finally encrypt digital image with same logic.It shows better privacy.This process requires keys participating in both encryption and deciphering,so anyone does not know the key who can not rebuild the original image.Key words:digital image chaotic encryption hiding data目录摘要 (I)Abstract (II)绪论 (1)1数字图像加密的基础理论 (4)1.1密码学的介绍 (4)1.2 图像加密技术 (4)1.3数字图像的置乱 (5)1.4混沌加密简介 (5)1.5混沌加密安全性分析 (6)2开发工具简介 (8)3基于混沌的数字图像加密算法 (11)3.1数字图像混沌加密算法总体设计 (11)3.2 数字图像混沌加密算法 (11)3.3数字图像混沌解密算法 (13)4实验仿真与结果 (14)4.1编程实现相关函数及其方法 (14)4.2仿真结果 (14)4.2.1非彩色图像实验仿真 (14)4.2.2彩色图像实验仿真 (16)结论 (18)附录1混沌加密与混沌解密算法代码 (19)绪论计算机和网络的飞速发展为多媒体数字产品的使用、传播提供了极其便利的途径，然而由于数字产品具有极易被复制和修改的特性，使得数字作品的信息安全问题和版权保护成为迫切需要解决的难题。
基于混沌的图像加密算法研究
基于混沌的图像加密算法研究图像加密算法是信息安全领域中的重要研究方向之一，它通过对图像进行加密和解密操作，实现保护图像隐私和安全传输等目的。
本文将重点探讨基于混沌的图像加密算法的研究，分析其原理、优势和应用场景。
首先，我们来了解一下混沌理论。
混沌理论是一种非线性动力学系统的研究分支，其在计算机科学和密码学领域有着广泛的应用。
混沌系统具有随机性、不可预测性和灵敏性等特点，这使得混沌可作为图像加密算法的基础。
基于混沌的图像加密算法主要包括两个部分，即混沌映射和置乱操作。
混沌映射是将图像像素映射到一个混沌的迭代序列上，而置乱操作则通过对混沌序列进行重新排列实现对图像的置乱加密。
下面我们将详细介绍这两个部分。
首先是混沌映射。
混沌映射通常选取经典的混沌系统，如Logistic映射和Henon映射等作为基础。
这些映射具有高度的不可预测性和混沌性质，适用于图像加密。
在加密过程中，首先将图像像素值归一化到[0,1]的范围内，然后通过混沌映射将像素值映射到一个混沌序列上。
通过迭代映射操作，可以得到一个与原图像无关的混沌序列。
这个序列将作为后续置乱操作的密钥，确保了加密的随机性和安全性。
接下来是置乱操作。
在加密过程中，通过对混沌序列进行重新排列，实现对图像像素的混乱置乱。
最常用的方法是基于Arnold置乱算法和Baker映射置乱算法。
Arnold置乱算法是一种二维置乱算法，通过对图像像素的行列位置进行迭代映射操作，实现像素位置的混乱。
而Baker映射置乱算法则是通过对图像像素进行乘积操作，实现图像像素值的混乱。
这两种置乱算法具有较高的随机性和不可逆性，能够有效地保障图像的安全性。
基于混沌的图像加密算法具有以下优势：第一，混沌映射和置乱操作具有高度的随机性和不可线性特征，使得加密过程中产生的密钥和置乱后的图像难以被破解和恢复。
这大大增强了图像的安全性。
第二，基于混沌的图像加密算法具有较好的抗攻击性。
混沌系统的不可预测性和随机性能够防止统计分析和密码分析等攻击手段。
基于混沌理论的图像加密算法
基于混沌理论的图像加密算法第一章：引言现代社会中，信息安全一直是一个倍受关注的话题。
随着技术的发展和网络的普及，人们越来越需要一种高效、安全的加密算法来保护自己的信息。
图像作为一种常见的信息载体，其保密性也备受关注。
传统的加密方法已经不能满足人们的需求，基于混沌理论的图像加密算法因其优异的加密性能和抗攻击性能而备受研究者的关注。
本文将重点介绍基于混沌理论的图像加密算法。
第二章：混沌理论2.1 混沌理论概述混沌理论起源于对复杂系统运动规律的探索，在这些系统中，微小差别对系统的演化产生极大影响。
混沌系统表现出非周期、高度敏感的特征，其抗干扰性能优异。
2.2 混沌系统的特征混沌系统具有高度不稳定、迹象性无序、非周期性、高度敏感性等特点，这些特点使之成为一种非常优秀的加密工具。
基于混沌系统的加密算法也因其不可预测性而备受关注。
第三章：基于混沌理论的图像加密算法3.1 混沌映射混沌映射是基于混沌理论的重要工具，在图像加密算法中也得到广泛应用。
其具有宽带噪声、复杂性、不可预测性等特点。
3.2 基于混沌映射的图像加密算法基于混沌映射的图像加密算法主要包括图像置乱和加密两个过程。
在图像置乱过程中，通过使用混沌映射对图像像素进行乱序排列，使之达到任意混沌的效果。
加密过程则通过使用混沌映射对乱序图像进行加密，从而实现对图像的加密保护。
3.3 基于混沌扰动的图像加密算法基于混沌扰动的图像加密算法也是一种常见的加密方式。
其主要通过使用迭代映射的方法对图像像素进行扰动，使之达到混沌效果。
同时，在加密过程中，算法使用密钥对图像像素进行加密，提高加密的安全性。
第四章：基于混沌理论的图像解密算法4.1 图像解密算法图像解密算法需要和图像加密算法成对使用。
与加密过程相反，解密过程需要使用密钥解密图像像素，并且对乱序的像素进行重排。
目前，基于混沌理论的图像解密算法主要包括解密置乱算法和解密扰动算法两种。
4.2 基于混沌映射的图像解密算法基于混沌映射的图像解密算法主要是通过使用密钥和混沌映射对加密的图像像素进行解密，并通过对乱序像素进行重排来实现解密。
如何进行测绘数据的加密与解密
如何进行测绘数据的加密与解密测绘数据的加密与解密在现代社会中扮演着重要的角色，它涉及到对地理信息的保护和安全，同时也关系到国家安全和经济发展。
本文将探讨如何进行测绘数据的加密与解密，从技术和应用两个方面进行阐述。
一、加密技术的应用随着信息技术的飞速发展，加密技术在保护数据隐私和确保数据完整性方面起到了关键作用。
在测绘数据中，加密技术可以用于保护测绘图像、测量数据和地理坐标等重要信息。
常用的加密技术包括对称加密和非对称加密。
对称加密指的是使用同一个密钥进行加密和解密。
对称加密算法通常具有快速加密速度和较高的数据处理能力，因此在测绘数据传输过程中被广泛应用。
然而，对称加密算法存在着密钥管理的难题，如果密钥被泄露，数据的安全性将受到威胁。
非对称加密则利用了公钥和私钥的概念，其中公钥用于加密数据，私钥用于解密数据。
非对称加密算法具有更高的安全性，但也带来了更高的计算负载和处理时延。
在测绘数据中，非对称加密技术可以用于保护关键测绘数据的安全性，确保只有授权的用户能够访问和解密数据。
二、数据加密的实现实际应用中，测绘数据的加密过程通常有多个环节。
首先，需要确定需要加密的数据内容，例如地理坐标、测量数据或者测绘图像。
其次，选择合适的加密算法和相关参数，比如对称加密算法中的密钥长度或者非对称加密算法中的公钥和私钥。
然后，对数据进行加密操作，生成加密后的数据。
最后，将加密后的数据进行传输或存储。
在实际应用中，加密过程中需要注意以下几个关键点。
首先是密钥管理的安全性，必须确保密钥的机密性和完整性。
其次是密钥的合理分发和储存方式，可以采用密码策略管理系统和加密卡等方式。
再者是加密算法的选择，需要综合考虑安全性、计算负载和系统资源等因素。
最后是数据传输和存储的安全性，需要采取相应的保护措施，比如使用安全传输协议、设置访问控制权限等。
三、数据解密的应用在测绘数据中，加密和解密是紧密相连的。
解密是对加密数据进行还原的过程，可以通过合法的解密密钥将加密数据转化为原始数据，实现数据的可读性。
数字图像加密算法性能比较与优化
数字图像加密算法性能比较与优化1. 引言数字图像加密是信息安全领域的重要研究方向之一，它的目标是通过加密算法来保护图像的机密性和安全性。
随着计算机技术的发展和普及，数字图像的加密算法也得到了广泛的应用。
本文将对常见的数字图像加密算法进行性能比较，并讨论如何优化这些算法。
2. 常见的数字图像加密算法2.1 对称加密算法对称加密算法是最常见和广泛使用的数字图像加密算法之一。
它使用相同的密钥对图像进行加密和解密。
常见的对称加密算法有DES、AES、RC4等。
这些算法在加密速度上表现良好，但密钥管理和分发上存在一定的难度。
2.2 非对称加密算法非对称加密算法使用不同的密钥对图像进行加密和解密。
典型的非对称加密算法有RSA和椭圆曲线加密算法。
这些算法具有更高的安全性，但在加密速度上相对较慢。
3. 数字图像加密算法性能比较3.1 加密速度加密速度是衡量数字图像加密算法性能的重要指标之一。
对称加密算法的加密速度通常比非对称加密算法更快，因为它们使用相同的密钥进行加密和解密。
AES算法由于其高效的实现和优化，具有较快的加密速度，适用于大规模数字图像加密。
3.2 安全性安全性是评估数字图像加密算法的重要指标之一。
加密算法应该能够提供足够强的安全性，以防止未经授权的访问和攻击。
对称加密算法的安全性主要依赖于密钥的长度和密钥管理的机制。
非对称加密算法的安全性主要取决于数学问题的复杂性。
RSA算法和椭圆曲线加密算法都具有较高的安全性。
3.3 可逆性可逆性是数字图像加密算法的重要性能指标之一。
可逆性意味着加密后的图像可以完全恢复为原始图像，保证了图像数据的完整性。
对称加密算法和部分非对称加密算法具有可逆性，可以实现加密和解密的互逆过程。
但某些非对称加密算法可能是不可逆的，例如哈希函数。
4. 优化数字图像加密算法4.1 并行计算利用并行计算技术可以显著提高数字图像加密算法的效率。
对称加密算法的并行化实现相对容易，可以通过将图像划分为多个块，分别进行加密和解密。
数字图像加密技术的研究
数字图像加密技术的研究近年来，随着数字图像在各个领域的广泛应用，保护图像的安全性和隐私性变得尤为重要。
数字图像加密技术应运而生，成为保护图像隐私的重要手段。
本文将探讨数字图像加密技术的研究现状以及其在保护图像安全性方面的应用。
数字图像加密技术是一种基于密码学原理的技术，通过对图像进行加密转换，使得除了授权者之外的任何人无法理解图像的内容。
在图像加密过程中，首要考虑的是加密算法的安全性和效率。
常见的数字图像加密算法有DES（数据加密标准）、RSA （一种非对称加密算法）以及AES（高级加密标准）等。
这些算法通过对图像像素值的置乱、置换和替换等操作，实现对图像的加密保护。
同时，为了提高加密效率，研究者们还提出了很多优化算法，如基于混沌系统的加密算法和基于人工智能的加密算法等。
数字图像加密技术的研究不仅仅局限于加密算法的设计，也涉及到加密密钥的生成和管理、加密图像传输和解密等方面。
密钥的生成和管理是加密技术的核心问题之一。
目前，常用的密钥生成方法有基于密码学的方法、基于混沌系统的方法和基于生物特征的方法等。
这些方法都旨在生成强大的密钥，保证加密的安全性。
而加密图像的传输和解密则需要保证图像在传输过程中不被篡改，同时能够被授权者正确解密。
为了实现这一目标，研究者们提出了很多解决方案，如基于公钥密码学的数字签名、数字水印技术以及多重加密技术等。
数字图像加密技术的研究不仅在保护个人隐私方面具有重要意义，还在军事、医学、金融等领域有广泛的应用。
例如，在军事领域，加密技术可以用于保护机密图像的传输和存储，防止敌方获取敏感信息。
在医学领域，加密技术可以用于保护医学影像的隐私，防止未经授权的人员获取患者的隐私信息。
在金融领域，加密技术可以用于保护金融交易的安全性，防止黑客攻击和信息泄露。
综上所述，数字图像加密技术的研究对于保护图像的安全性和隐私性具有重要意义。
当前，这一领域的研究主要集中在加密算法的设计和密钥的生成管理等方面。
基于MATLAB的图像加密与解密技术研究
基于MATLAB的图像加密与解密技术研究图像加密与解密技术是信息安全领域中的重要研究内容，随着计算机和通信技术的不断发展，保护图像信息的安全性变得尤为重要。
本文将探讨基于MATLAB的图像加密与解密技术研究，包括加密算法、解密算法以及实验结果分析等内容。
一、图像加密技术概述图像加密技术是通过某种算法将原始图像转换为看似随机的形式，以保护图像内容不被未经授权的用户访问。
常见的图像加密算法包括DES、AES等对称加密算法以及RSA、ECC等非对称加密算法。
在MATLAB环境下，可以利用这些算法对图像进行加密处理。
二、基于MATLAB的图像加密算法实现在MATLAB中，可以使用各种加密算法对图像进行加密处理。
其中，DES算法是一种较为经典的对称加密算法，通过设置密钥对图像进行加密。
AES算法则是一种更为高级的对称加密算法，具有更高的安全性。
此外，还可以利用MATLAB实现非对称加密算法RSA对图像进行加密。
三、图像解密技术概述图像解密技术是将经过加密处理的图像恢复为原始图像的过程。
在解密过程中，需要使用相同的密钥或者解密算法来还原原始图像。
解密过程需要确保安全性和正确性，以保证解密后的图像与原始图像一致。
四、基于MATLAB的图像解密算法实现在MATLAB环境下，可以编写相应的解密算法来对经过加密处理的图像进行解密操作。
根据所采用的加密算法不同，解密过程也会有所差异。
通过编写相应的MATLAB代码，可以实现对DES、AES等对称加密算法以及RSA等非对称加密算法进行解密操作。
五、实验结果分析与讨论通过实验验证基于MATLAB的图像加密与解密技术，在不同场景下对不同类型的图像进行了加密和解密处理。
实验结果表明，在合适选择加密算法和参数设置的情况下，可以有效保护图像信息的安全性，并且能够高效地还原原始图像。
结语综上所述，基于MATLAB的图像加密与解密技术研究具有重要意义，可以有效保护图像信息的安全性，防止未经授权访问和篡改。
人脸识别技术的加密算法原理解析
人脸识别技术的加密算法原理解析人脸识别技术在现代社会中得到了广泛的应用，从手机解锁到安全监控系统，都使用了这一技术。
而在人脸识别技术中，加密算法起着至关重要的作用。
本文将对人脸识别技术的加密算法原理进行解析，探讨其工作原理和应用。
首先，我们需要了解什么是加密算法。
加密算法是一种将信息进行转换的数学算法，使得未经授权的人无法读取该信息。
在人脸识别技术中，加密算法用于将人脸图像转化为一系列数字特征，以便进行比对和识别。
人脸识别技术的加密算法主要分为两个阶段：特征提取和特征匹配。
在特征提取阶段，算法将人脸图像转化为数字特征向量，以便后续的比对和识别。
而在特征匹配阶段，算法将输入的人脸图像与数据库中的特征向量进行比对，以确定是否为同一个人。
在特征提取阶段，人脸识别技术使用了一种称为主成分分析（PCA）的算法。
PCA算法通过对人脸图像进行降维处理，将其转化为一组最重要的特征向量。
这些特征向量包含了人脸的关键信息，可以用于后续的比对和识别。
通过PCA算法，人脸图像可以被表示为一个低维度的向量，从而方便存储和处理。
在特征匹配阶段，人脸识别技术使用了一种称为欧氏距离的算法。
欧氏距离是一种用于衡量两个向量之间的相似度的指标，它表示两个向量之间的直线距离。
在人脸识别技术中，欧氏距离被用于比较输入的人脸图像与数据库中的特征向量之间的相似度。
如果两个向量之间的欧氏距离小于某个阈值，则认为它们表示同一个人。
除了PCA和欧氏距离算法，人脸识别技术还使用了其他一些加密算法，以提高准确性和安全性。
例如，人脸识别技术可以使用局部二值模式（LBP）算法来提取人脸图像的纹理特征。
LBP算法通过计算人脸图像中每个像素点与其周围像素点之间的差异，生成一个二进制编码，用于表示人脸的纹理特征。
这种纹理特征对于区分不同的人脸非常有效，可以提高人脸识别的准确性。
此外，人脸识别技术还使用了一些加密算法来保护人脸图像的隐私和安全。
例如，人脸识别技术可以使用哈希算法来对人脸图像进行加密和解密。
图像加密技术
基于密码学的图像加密技术综述摘要：Internet技术的发展，人们对通信隐私和信息安全技术越来越重视．综述了图像加密技术的进展状况，对其中的若干图像加密技术，如图像像素置乱技术、基于秘密分割和秘密共享的图像加密技术、基于现代密码学体制的图像加密技术以及基于混沌动力学体制的图像加密技术的原理、特点可算法实现都做了阐述，并对这些图像加密技术做了分析与比较，指出了它们各自的优缺点和应用局限性．并讨论了今后的发展方向．英文摘要：Development of Internet technology, people communicate privacy and information security technology more and more attention. Overview of the progress of image encryption technology, on which the number of image encryption technology, such as image pixel scrambling technology, based on a secret shared secret image segmentation and encryption technology, cryptography system based on modern technology and image encryption system based on chaotic dynamics the principle of image encryption technology, the characteristics can be described algorithm have done, and Liu made these images encryption technology analysis and comparison, pointing out their advantages and disadvantages and application limitations. And discussed the future direction of development.关键词：图像加密，像素置乱，秘密分享，密码学，混沌加密英文关键词：Image encryption, scrambling pixels, secret sharing, cryptography, chaotic encryption引言随着1nlernet技术的飞速发展．为信息的网络传播开辟了道路，很多信息都可以迅速方便地在网发布和传输，但这同时也带来了信息安全的隐患题．具统计，全世界几乎每20秒钟就有一起黑客入侵事件发生．现在，信息安全技术不但关系到个人通信的隐私问题，关系到一个企业的商业机密和企业的生存问题(仅美国每年由于信息安全问题所造成的经济损失就超过1000亿美元)，而且也关系到-个国家的安全问题．因此，信息安全技术正越来越受到全社会的普遍关注．由于图像信息形象、生动，因而被人类广为利用，成为人类表达信息的重要手段之一．现在，图像数据的拥有者可以在Internet上发布和拍卖他所拥有的图像数据，这种方式不但方便快捷，不受地域限制。
图像加密与隐写技术研究
图像加密与隐写技术研究随着信息技术的快速发展，网络安全问题日益引起人们的关注。
图像加密与隐写技术作为信息安全领域的重要分支，已经得到了广泛的研究和应用。
本文将从理论和应用两个方面探讨图像加密与隐写技术的研究现状和发展趋势。
图像加密技术是通过采用一系列算法和方法，将图像数据转换为一种只有授权用户才能解析和还原的形式。
这种加密方式能够有效地保护图像的内容安全，防止其被未授权的人获取和窃取。
目前主要的图像加密技术包括传统的对称加密算法和公钥加密算法。
对称加密算法是目前应用较广泛的图像加密技术之一。
该算法使用相同的密钥对图像进行加密和解密，加密解密速度较快，适用于对图像进行实时传输和处理。
常见的对称加密算法有DES、AES等。
但对称加密算法存在密钥配送和管理的难题，且一旦密钥泄露，图像安全性将无法保证。
公钥加密算法是图像加密领域的另一种重要技术。
该算法使用一对密钥，包括公钥和私钥。
公钥用于加密图像，只有拥有对应私钥的用户能够解密图像。
公钥加密算法的优点在于密钥的管理和分发较为方便，能够解决对称加密算法的密钥问题。
RSA和椭圆曲线加密算法是常见的公钥加密算法。
除了图像加密技术，隐写技术也是图像安全领域的研究热点之一。
隐写是一种将秘密信息隐藏在看似普通的图像之中的技术。
隐写技术可以分为空域隐写和频域隐写两种形式。
空域隐写是指将秘密信息直接嵌入到图像的像素值中。
常见的空域隐写技术有最低有效位替换法、切比雪夫变换等。
最低有效位替换法是将秘密信息的二进制位嵌入到图像的最低位上，以实现信息隐藏的目的。
切比雪夫变换是一种将秘密信息嵌入到图像频谱中的方法，该方法在保证图像质量的同时，实现了信息的隐藏和提取。
频域隐写是指将秘密信息嵌入到图像的频域域中，包括傅里叶域和小波域两种形式。
频域隐写技术相对于空域隐写技术更加安全，能够抵抗一些空域隐写技术的攻击。
小波变换是目前应用较广泛的频域隐写技术之一，可以将秘密信息嵌入到图像的小波系数中，实现信息隐藏。
基于信息隐藏技术的图像加密与解密算法研究
基于信息隐藏技术的图像加密与解密算法研究随着互联网的发展和信息技术的进步，保护个人隐私和数据安全成为了重要的问题。
图像加密和解密算法作为信息隐藏技术的一种重要应用形式，可以有效地保护图像数据的安全性和机密性。
本文将对基于信息隐藏技术的图像加密与解密算法展开研究，探讨其背后的原理和技术。
首先，在了解图像加密与解密算法之前，我们需要了解信息隐藏技术的基本原理。
信息隐藏技术是指将重要的信息隐藏在载体中，使其对外界不可察觉，只有掌握密钥和解密算法的人才能够获得隐藏的信息。
图像加密和解密算法就是一种典型的信息隐藏技术应用，它通过对图像进行像素级别的处理和转换，改变其原有的数据结构和像素分布，从而实现图像的加密和解密过程。
图像加密算法是指将明文图像转换为密文图像的过程。
常见的图像加密算法包括DES（Data Encryption Standard）、RSA（Rivest-Shamir-Adleman）、AES（Advanced Encryption Standard）等。
这些算法通过使用不同的数学运算和密钥生成算法，改变图像中像素的分布和数值，使得密文图像与明文图像之间形成一种确定的、对外界难以理解的关系。
同时，加密算法还应考虑到图像数据的完整性和不可篡改性，以防止黑客对加密图像进行恶意破解和篡改。
图像解密算法是指将密文图像转换为明文图像的过程。
解密算法是加密算法的逆运算，可以通过使用相同的密钥和算法，将密文图像恢复为原始的明文图像。
在图像解密过程中，需要对加密过程中进行的像素变换和数学运算进行逆操作，以恢复图像的原始像素分布和数值。
信息隐藏技术的图像加密和解密算法具有以下特点和优势：1. 安全性高：基于信息隐藏技术的图像加密和解密算法采用了复杂的数学运算和密钥生成算法，使得加密过程对外界难以破解和理解。
只有掌握正确的密钥和解密算法，才能够获得隐藏的信息。
这种高安全性保证了图像数据的机密性和隐私性。
2. 容量大：信息隐藏技术的图像加密和解密算法可以隐藏较大容量的信息，可以将多个数据文件隐藏在一个载体图像中。
像素复用加密算法
像素复用加密算法
像素复用加密算法是一种图像加密技术，通过将像素进行复用，实现图像的加密和解密。
该算法通常包括以下步骤：
1. 对原始图像进行预处理，包括灰度化、去噪等操作，以提高加密效果和图像质量。
2. 将预处理后的图像进行分块，每个块包含若干像素。
3. 对每个像素块进行加密和解密操作。
加密时，将像素块中的像素进行重新排列和组合，生成密文；解密时，通过特定的算法还原像素块的原始排列，恢复明文。
4. 将加密后的像素块进行拼接，形成最终的加密图像。
像素复用加密算法的优点在于其安全性高、运算量小、实现简单等。
同时，该算法还可以根据具体需求进行定制和优化，例如调整加密算法的参数、改变像素块的尺寸等。
需要注意的是，像素复用加密算法仅适用于图像数据的加密，对于其他类型的数据加密，需要采用不同的加密算法和技术。
同时，加密算法的安全性也受到多种因素的影响，包括算法的复杂度、密钥的管理和保护等。
因此，在
实际应用中，需要根据具体情况选择合适的加密算法和技术，并采取有效的安全措施来保护密钥和加密数据的安全性。
基于DNA计算的图像加密与解密算法研究
基于DNA计算的图像加密与解密算法研究摘要：随着计算机技术的快速发展，数据的加密与解密技术变得越来越重要。
传统的加密算法在数据安全方面存在一些问题，因此科学家们开始寻找新的加密方法。
基于DNA计算的图像加密与解密算法就是一种新兴的研究领域，它使用DNA分子的特性来加密和解密图像数据。
本文将详细介绍基于DNA计算的图像加密与解密算法的原理、方法和应用。
1. 引言图像加密与解密是保护图像数据安全的重要手段。
传统的加密算法如DES、RSA等在一定程度上可以保障数据的安全性，但是随着计算机算力的提升，这些传统算法逐渐变得不安全。
因此，研究人员开始探索更加安全的加密方法，其中基于DNA计算的图像加密与解密算法成为研究热点。
2. 基于DNA计算的图像加密算法2.1 DNA计算的基本原理DNA计算是一种利用DNA分子的碱基配对规则进行计算的新型计算模型。
DNA分子的碱基只能按A-T、C-G的规则相互配对，这种特性赋予了DNA计算独特的计算能力。
DNA计算通过设计合适的DNA序列来进行计算，并通过观察DNA序列的形态和结构来获取计算结果。
2.2 基于DNA计算的图像加密算法的步骤基于DNA计算的图像加密算法一般包括以下步骤：（1）图像预处理：将需要加密的图像进行预处理，包括图像分割、颜色量化等操作，以准备进行后续的加密操作。
（2）DNA序列设计：根据图像数据的特点，设计符合DNA计算要求的DNA序列，包括编码和解码DNA序列。
（3）信息嵌入：将图像数据转化为DNA序列，并将其嵌入编码DNA序列中，得到加密后的DNA序列。
（4）密钥生成：根据加密算法设定的规则，生成密钥来确保数据的安全性。
（5）加密运算：将加密后的DNA序列与密钥进行异或运算，以增加加密的强度。
（6）密文提取：使用逆向的方法将DNA序列还原为图像数据，达到解密的目的。
3. 基于DNA计算的图像解密算法基于DNA计算的图像解密算法与加密算法相对应，通过逆向的方法将加密后的DNA序列转化为图像数据。
基于LSB图像隐藏和解密算法深度讲解
基于LSB图像隐藏和解密算法深度讲解 本⼈错误之处，欢迎指正。
LSB（LeastSignificant Bits）加密算法：将秘密信息嵌⼊到载体图像像素值的最低有效位，也称最不显著位，改变这⼀位置对载体图像的品质影响最⼩。
普及⼀下常识：RGB图像，蓝⾊，红⾊，绿⾊混合⽽成的彩⾊图像，读取后由三个⼋位m*n的矩阵组成，m*n代表图像的⼤⼩，也就是像素的多少，⼋位指的是⼀个像素占了⼋位⼆进制的⼤⼩，转为⼗进制也就是0-255。
最低有效位是低四位，本系统使⽤低四位进⾏储存数据。
本次仿真实验通过MATALB进⾏仿真，并且只分析灰⾊图像，原因是因为彩⾊图像是三个灰度图像代表了三种颜⾊混合⽽成。
编写两个界⾯，如下图所⽰： 本次讲解给出的代码加密算法代码和解密算法代码，涉及到的界⾯算法不与给出和解释。
算法思想：1，读⼊⼀个m*n的灰度图像，把每⼀位的像素的低四位⽤或运算清0，得到我称之为的“载体图像”。
2，读⼊信息图像，也就是需要隐藏的图像（也可以是其他的信息），将图像的⼋位拆开成⾼四位和低四位。
3，在载体前6个的低四位数据中，放⼊信息图像的⼤⼩信息。
3，按照先⾼后低的顺序，存⼊载体图像，先从左到右，再换下⼀⾏。
4，解密⽆⾮就是上⾯步骤的逆序⽽已。
看完思想后，⼀般情况下就可以⾃⼰尝试写程序了，其实⽤C语⾔对位操作更加⽅便，但是，考虑到需要显⽰图⽚，所以决定使⽤MATLAB进⾏仿真。
此处只提供加密和解密的算法，供需要的⼈学习，界⾯只是单纯的调⽤，所以在这没必要介绍。
%%%%%%%%%加密算法%%%%%%%%%%%clc;close all;clear;Inimage=imread('2222.jpg');Inimage=rgb2gray(Inimage);%真彩转灰度imwrite(Inimage,'car.jpg');figure(1);subplot(221),imshow(Inimage);title('原图');carrierl=bitand(Inimage,240);%清空低四位subplot(222),imshow(carrierl),title('清空低四位');%读取信息%text=158;text=imread('mess3.jpg');text=rgb2gray(text);imwrite(text,'messss.jpg');subplot(223),imshow(text),title('信息图');textu8=uint8(text);%读取输⼊图⽚的⼤⼩[m,n]=size(Inimage);m=double(m);n=double(n);%清空低四位数据after=carrierl;%读取信息⼤⼩[m1,n1]=size(textu8);%计数器count=1;count=double(count);%前六位⽤来放信息⼤⼩的信息m1,n1bit4=m1;%提出⾼⾼四位hhtext=bitand(bit4,3840);%右移⼋位位hhtext=bitshift(hhtext,-8);%提出⾼四位hightext4=bitand(bit4,240);%右移四位hightext4=bitshift(hightext4,-4);%提出低四位lowtext=bitand(bit4,15);%计算第⼏⾏locationy=ceil(count/n);%计算第⼏列locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊⾼四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),hhtext); count=count+1;%计算第⼏⾏locationy=ceil(count/n);%计算第⼏列locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊⾼四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),hightext4); count=count+1;locationy=ceil(count/n);locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊低四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),lowtext); %计数count=count+1;bit4=n1;%提出⾼⾼四位hhtext=bitand(bit4,3840);%右移⼋位位hhtext=bitshift(hhtext,-8);%提出⾼四位hightext4=bitand(bit4,240);%右移四位hightext4=bitshift(hightext4,-4);%提出低四位lowtext=bitand(bit4,15);%计算第⼏⾏locationy=ceil(count/n);%计算第⼏列locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊⾼四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),hhtext); count=count+1;%计算第⼏⾏locationy=ceil(count/n);%计算第⼏列locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊⾼四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),hightext4); count=count+1;locationy=ceil(count/n);locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊低四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),lowtext); %计数count=count+1;%开始载⼊数据for i=1:m1for j=1:n1bit4=textu8(i,j);%提出⾼四位hightext4=bitand(bit4,240);%右移四位hightext4=bitshift(hightext4,-4);%提出低四位lowtext=bitand(bit4,15);%计算第⼏⾏locationy=ceil(count/n);%计算第⼏列locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊⾼四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),hightext4); %计数count=count+1;locationy=ceil(count/n);locationx=count-(locationy-1)*n;%放⼊低四位after(locationy,locationx)=bitor(carrierl(locationy,locationx),lowtext); %计数count=count+1;endendsubplot(224),imshow(after),title('载⼊信息后');%保存图⽚,为tif格式⽆损耗imwrite(after,'after.tif');capity=num2str(m*n+4);messc=num2str(m1*n1);xlabel(['总像素容量为:',capity,';载体信息⼤⼩为',messc],'Color','b'); %%%%%%%%解密算法%%%%%%%%%%%%%clc;clear;close all;Inimage2=imread('after.tif');figure(1);subplot(221),imshow(Inimage2);title('原图'); %%%%%%读取图⽚的⼤⼩信息%%%%%%%提取⾼⾼四位m1hh=bitand(Inimage2(1,1),15);%提取⾼四位m1high=bitand(Inimage2(1,2),15);%提取低四位m1low=bitand(Inimage2(1,3),15);%⾼四位左移m1high=bitshift(m1high,4);%⾼⾼四位左移⼋位m1hh=double(m1hh);m1hh2=bitshift(m1hh,8);%合成数据m1=double(m1high+m1low)+m1hh2;%提取⾼⾼四位n1hh=bitand(Inimage2(1,4),15);%提取⾼四位n1high=bitand(Inimage2(1,5),15);%提取低四位n1low=bitand(Inimage2(1,6),15);%⾼四位左移n1high=bitshift(n1high,4);%⾼⾼四位左移⼋位n1hh=double(n1hh);n1hh=bitshift(n1hh,8);%合成数据n1=double(n1high+n1low)+n1hh;m1=double(m1);n1=double(n1);%%%%%%%开始读出数据，⽣成图⽚%%%%% %⽣成2个空⽩矩阵messagehigh=zeros(m1,n1);messagelow=zeros(m1,n1);result=zeros(m1,n1);%载体⼤⼩[m,n]=size(Inimage2);%初始化数值count=1;oddc=0;evenc=0;for i=1:mfor j=1:n%信息读取结束⾃动跳出if count==m1*n1*2+4break;%前四位已经读取elseif(count>6)dataout=bitand(Inimage2(i,j),15);locount=count-6;if rem(locount,2)==0evenc=evenc+1;%计算第⼏⾏locationy=ceil(evenc/n1);%计算第⼏列locationx=evenc-(locationy-1)*n1; messagelow(locationy,locationx)=dataout;elseoddc=oddc+1;%计算第⼏⾏locationy=ceil(oddc/n1);%计算第⼏列locationx=oddc-(locationy-1)*n1; messagehigh(locationy,locationx)=dataout;endendcount=count+1;endendfor i=1:m1for j=1:n1messagehigh(i,j)=bitshift(messagehigh(i,j),4); result(i,j)=bitor( messagehigh(i,j),messagelow(i,j)); endendcompare=imread('mess2.jpg');compare=rgb2gray(compare);result=uint8(result);subplot(222),imshow(result);title('结果');subplot(223),imshow(compare);title('信息'); compare=imread('mess.jpg');compare=rgb2gray(compare);。
【2017年整理】二维Arnold的图像置乱加密及解密
二维Arnold 的图像置乱加密及解密——Matlab实现二维Arnold 的图像置乱加密及解密（1）：RGB图像的处理基于Arnol变换的图像置乱Arnold变换是俄国数学家Vladimir I. Arnold提出的一种变换,一幅N ×N的数字图像的二维Arnold变换定义为:注意：x,y是原图像的像素坐标，x',y'是变换后的像素坐标。
保证｜ad-bc｜＝1，如置换矩阵系数设为a＝b＝1,c＝2，d=3，置换次数n=20，则他们被当作密钥key，用于解密。
Arnol变换的图像类型只能是N*N的图片。
RGB图像的二维Arnold 的图像置乱加密及解密（1）编写一个arnold.m文件与iarnold.m文件（见上一篇日志《二维Arnold 的图像置乱加密及解密——Matlab实现(1)》）（2）图像处理程序图像加密置乱：a=imread('flower.jpg'); %取预处理图像R=a(:,:,1); %取图像的R层像素G=a(:,:,2); %取图像的G层像素B=a(:,:,3); %取图像的B层像素subplot(2,2,1);imshow(a);title('original');subplot(2,2,2);imshow(R);title('R');subplot(2,2,3);imshow(G);title('G');subplot(2,2,4);imshow(B);title('B');keyR=[5,5,2,7,3];keyG=[3,1,1,2,1];keyB=[6,3,2,4,3]; %分别为RGB三层设计三个不同密钥aR=arnold(R,keyR);aG=arnold(G,keyG);aB=arnold(B,keyB);%对各层用不同的密钥加密figure;subplot(2,2,1);imshow(aR);title('aR')；%加密后的图像subplot(2,2,2);imshow(aG);title('aG');subplot(2,2,3);imshow(aB);title('aB');aa=cat(3,aR,aG,aB); %各层加密后在合成彩色图像subplot(2,2,4); imshow(aa); title(' Permuted');%RGB图像加密后的结果imwrite(aa,'aflower.bmp');图像解密还原：b=imread('aflower.bmp'); %取加密后的图像aR1=b(:,:,1); %取图像R层的像素aG1=b(:,:,2); %取图像R层的像素aB1=b(:,:,3); %取图像R层的像素subplot(2,2,1);imshow(b);title('original');keyR=[5,5,2,7,3];keyG=[3,1,1,2,1];keyB=[6,3,2,4,3];%由加密方提共的密钥iaR=iarnold(aR1,keyR);iaG=iarnold(aG1,keyG);iaB=iarnold(aB1,keyB);%对各层进行解密subplot(2,2,2);imshow(iaR);title('iaR');subplot(2,2,3);imshow(iaG);title('iaG');subplot(2,2,4);imshow(iaB);title('iaB');c=cat(3,iaR,iaG,iaB); %将RGB三层合成彩色图像figure; imshow(c); title(' Decrypted'); %最后还原的图像imwrite(c,'jiemi.bmp');加密的复杂性分析：（1）置乱度图像置乱的目的在于打乱图像,使非法获取图像者无法识别图像内容,图像置乱度表明了图像被打乱的程度,图像经过置乱变换,越“乱”效果越好,保密性越好。
毕业论文—基于Matlab的光学图像加密解密技术【范本模板】
本科毕业论文题目:基于Matlab的光学图像加密解密技术院（部）:理学院专业：光信息科学与技术班级：光信122姓名:韩硕学号：20121212082指导教师:王惠临完成日期：2016年6月4日目录摘要 (IV)ABSTRACT (V)1前言 (1)1。
1 选题背景及意义 (1)1。
2 Matlab软件介绍 (1)1.3 Matlab的主要特点 (2)1。
4 本文结构安排 (3)2基于Matlab进行图形图像处理基础 (4)2.1 Matlab中图形图像的分类 (4)2.1。
1 索引图像 (4)2。
1.2 灰度图像 (4)2。
1。
3 RGB图像 (4)2.1。
4 二值图像 (4)2.2 Matlab常用的图形图像处理函数（命令） (4)3图形图像的加密解密技术 (6)3。
1 图形图像加密传输理论框图以及图形图像加密特点 (6)3.2 置乱加密技术 (7)3.2。
1 随机打乱各层的行或列 (7)3.2。
2 像素点随机打乱 (12)3.2。
3 像素点RGB值的放大 (14)3。
2.4 灰度变换置乱 (15)3.3 基于混沌的图像加密解密技术 (17)3.3。
1 混沌加密原理 (17)3.3.2 用Matlab的实现基于混沌的图像置乱加密算法 (18)3.4 基于秘密分割加密解密技术 (19)3.4。
1 秘密分割加密算法的原理 (19)3.4.2秘密分割加密算法的Matlab实现 (20)4结论 (24)4。
1 总结 (24)4.2 展望 (24)谢辞 (26)参考文献 (27)摘要社会在进步，时代在发展，计算机技术在飞速发展,互联网技术也在日益进步,各种迹象都表明着我们已经进入了一个信息大爆炸的时代。
人们每天通过互联网获取大量的数字图像的信息，然而在信息的传送中，未经加密的原始的数据非常容易遭受非法途径的截取并被恶意更改。
因此，互联网时代如何确保图像信息安全传送越来越受到人们的重视。
基于此，也提出了不少图形加密解密的算法.本文基于Matlab语言的编程环境，对图像的加密和解密的技术进行了相关验证性的研究。
一种新的彩色图像加密和解密算法
输出的三维混沌序列进行改进 ，使其具有理想的伪 随机特性 。根据这三维序列依次改变 Ｒ Ｂ 三分量组合 图像的像素位置 和像素值 ，从而 Ｇ
实现图像加密 ；在解密时 ，给 出一种基于邻域相邻 像素特性 的加密图像抗剪切攻击恢复算法 。应用评价指标对加解密效果 和安全性进行分 析。理论分析和实验结果表明，该算法密钥空间大，具有较好的加解密效果和效率 ，对统计分析具有较好 的安全性和较 强的抗剪切攻ｎ ｏ ｉ ａ ｉ ｎ ｉ ａ ｅ Ｓｐ ｘ ｌ ｏ ｉ ｏ ｅ ｓ ｆ ｄ ａ ｈ ｉ ｅ ａ ｕ ｓａｔ ｒ ｄｂａ ｅ ｎ ｔ Ｄ ｅ ｕ ｎ ｅ Ｓ ｈ ｔ ｈ ａ ｅ ｗｉｌ ｔｒ ｅ ｃ ｍ ｏ ｅ ｔ ｍｂ ｎ ｔ ｇ ’ ｉ ｅ ｓｔ ｎｓａ ｈｉ ｅ ｎｄ ｔ ｅｐ ｘ ｌ ｌ ｅ ｉ ｌ ｅ ｓ ｄ ｏ ｃ ｏ ｍ ｐ ｉ ｒ ｔ ｖ ｅ ｈｅ ３ ｓ ｑ ｅ ｃ Ｏ ｔ ａ ｅｉ ｇ ｌ ｔ ｍ
第 ３ 卷 第 ｌ 期 ６ ７
Ｖ Ｌ３ ｏ ６
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ０年 ９月
Ｓ ｐｔ ｍ ｂｅ ０１ ｅ ｅ ｒ２ ０
Ｎｏ １ ．７
Ｃｏｍ ｐｕｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒｎｇ ｅ ｉ ｅｉ
安全技术 ・
一
文 编 １ ０ ３ ８０ ）— １ —ｌ 文 标 码 Ａ 章 号： ｏ ＿ ４ （ １１ ｏ４ Ｉ ０＿ ２２ ０ ７ ４ ３ ＿ 献 识 ：
一种图像加密解密方法和图像加密解密系统[发明专利]
![一种图像加密解密方法和图像加密解密系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/fe8cdf60d0d233d4b04e6905.png)
专利名称：一种图像加密解密方法和图像加密解密系统专利类型：发明专利
发明人：陈曦,乾帅,余飞,张梓楠,蔡烁
申请号：CN202011336541.3
申请日：20201125
公开号：CN112636895A
公开日：
20210409
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种图像加密解密方法和图像加密解密系统。
一种图像加密解密方法，包括图像加密操作步骤：S1、通过对原始图像的比特平面进行分解和重建得到明文图像；S2、获取伪随机密钥，将所述明文图像通过随机置乱得到加密图像。
本发明提供的图像加密解密方法中，使用加密操作得到的加密图像经过安全性分析、抗差分攻击分析保证了该算法的有效性，实现了加密图像的像素相关性趋于0。
并与现有的加密算法进行了性能比较，反馈得到的结果证明使用本发明的图像加密方法得到的加密图像的安全性能极佳。
申请人：长沙理工大学
地址：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
国籍：CN
代理机构：长沙楚为知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：李大为
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中北大学
信息商务学院
课程设计说明书
学生姓名：学号：
系别：电子信息工程
专业：电子信息工程
题目：专业综合实践之多维信息处理部分：
图像加密解密算法研究指导教师：赵英亮徐美芳职称: 副教授2016 年 1 月 8 日
中北大学
信息商务学院
课程设计任务书
15/16 学年第一学期
系别：电子信息工程
专业：电子信息工程
课程设计题目：专业综合实践之多维信息处理部分：
图像加密解密算法研究
起迄日期：2015年12月28 日～2016年1月8日
课程设计地点：机房
指导教师：赵英亮徐美芳
系主任：王浩全
下达任务书日期: 2015 年12月27 日
设计说明书应包括以下主要内容：
（1）封面：课程设计题目、班级、姓名、指导教师、时间
（2）设计任务书
（3）目录
（4）设计方案简介
（5）设计条件及主要参数表
（6）设计主要参数计算
（7）设计结果
（8）设计评述,设计者对本设计的评述及通过设计的收获体会（9）参考文献
目录
1 引言 (1)
2设计目的 (2)
3 设计方案简介 (2)
3.1基于像素点置乱算法的图像加密技术 (3)
3.2基于行列乱序算法的图像加密技术 (3)
3.3基于色彩饱和度混乱算法的图像加密技术 (3)
4 设计条件及主要参数表 (3)
4.1像素点置乱 (3)
4.2行列乱序 (3)
4.3色彩饱和度混乱 (3)
5设计主要参数计算 (5)
6设计结果 (5)
7 设计的收获体会 (7)
8 参考文献 (7)
1 引言
随着20世纪90年代internet的迅速发展，多媒体技术的逐渐成熟和电子商务的兴起，网上多媒体信息量急剧膨胀，使得多媒体信息的安全问题变的越来越重要，多媒体信息安全成为学术界和工业界共同关注的新的研究方向。
数字图像是目前最流行的多媒体形式之一，在政治、经济、国防、教育等方面均有广泛应用。
Matlab里的imread函数可用于读取图片文件中的数据。
读进去的数据为一个三层的矩阵，矩阵的行或列表示图像每一个像素点的位置。
矩阵的第一层、第二层、第三层分别代表红、绿、蓝三种像素（RGB色域）。
对此，可设计以下几种加密方法：①随机打乱各层的行或列。
②随机打乱像素点③像素点RGB值的缩放。
2 设计目的
图像加密是对于在数据传输中，保持图像的安全性有一定的工程实用价值。
本课题要求同学对图像加密原理进行学习，在此基础上利用编程语言进行程序的编写，并对不同的加密效果进行比较分析。
3 设计方案简介
目前，图像加密的方案主要有一下几类：1.基于像素点置乱算法的图像加密技术2基于行列乱序算法的图像加密技术3.基于色彩饱和度混乱算法的图像加密技术在这些方案中，基本上都采用了图像置乱技术，只是不同的方案的安全性、复杂性和加密、解密的速度不同，我们将重点讨论基于混沌的图像加密算法。
3.1 基于像素点置乱算法的图像加密技术
图像置乱的功能是将图像中像素的位置或者像素的颜色打乱，将原始图像变换成一个杂乱无章的新图像，如果不知道所使用的置乱变换，就很难恢复出原始图像。
基于置乱技术的图像加密技术总体上来说可以等效为对图像矩阵进行有限不的初等变换，从而打乱像素的排列位置。
但是初等变换时一维线性变换，其保密性不高。
通常，图像置乱是图像信息隐藏、图像信息分存和数字水印等任务的基础性工作，置乱方法的优劣将直接影响其任务的效果，因此我们需要从置乱效果、计算复杂性、抗干扰能力等方面评价一个图像置乱算法的优劣。
3.2 基于行列乱序算法的图像加密技术
打乱矩阵行或列的方法运算步骤少、运算速度快，可对较大图像文件进行加密，缺点是对于一些特殊的图像无法进行加密。
下面以随机打乱行为例介绍加密解密方法。
3.3 基于色彩饱和度混乱算法的图像加密技术
像素点RGB值的缩放每个像素都有各自的颜色值，其颜色值按一定倍数缩放，将其原数值进行覆盖，便产生了与原图像不同的图像，起到了加密的作用。
这种加密方法加密效果会随倍数的增加其效果会更好，但由于过于简单，易被解密。
4 设计条件及主要参数表
4.1像素点置乱
用imread函数将图像读入矩阵RGB中,假设RGB是一个m行n列3层的矩阵。
randsample可产生随机向量，用此函数产生一个值为从1到m*n*3的行向量并返回到r中。
这样就可以将原图像矩阵的所有像素点随机打乱，将打乱后的矩阵返回至RGBS中，在用reshape函数将RGBS中的所有元素重置为新的的矩阵并返回到RGBSS中。
用find函数找出向量r内从1 到m的元素的位置并返回到向量f。
至此就可以将打乱的图像还原。
4.2行列乱序
用imread函数将图像读入矩阵RGB中,假设RGB是一个m行n列3层的矩阵。
randsample可产生随机向量，用此函数产生一个与图像矩阵RGB的行数m相等的整数随机数列并返回到r中。
这样就可以将原图像矩阵的行随机打乱，将打乱后的矩阵返回至RGBS中。
用find函数找出向量r内从1到m的元素的位置并返回到向量f。
至此就可以将打乱的图像还原。
4.3色彩饱和度混乱
用imread函数将图像读入矩阵RGB中,假设RGB是一个m行n列3层的矩阵。
Rand函数产生一个m行n列3层的由随机数组成的矩阵，并返回到r中，再返回时可以数乘一个数改变其缩放倍数。
用矩阵的点运算，通过点乘、点除，可得到加密解密图像。
5 设计主要参数计算
code
decrypt
加密后
解密后
加密后解密后6 设计结果
原
图
置乱后的图
像恢复后的图像
7设计的收获体会 两周的课程设计结束了，在这次的课程设计中不仅检验了我所学习的知识，也培养了我如何去把握一件事情，如何去做一件事情，又如何完成一件事情。
在设计过程中，与同学分工设计，和同学们相互探讨，相互学习，相互监督。
学会了合作，学会了运筹帷幄，学会了宽容，学会了理解，
也学会了做人与处世。
课程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，着是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程．”千里之行始于足下”，通过这次课程设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义．我今天认真的进行课程设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础． 8参考文献
【1】阮秋琦. 数字图像处理学. 电子工业出版社，2001
【2】龚声蓉，刘纯平，王强.数字图像处理与分析. 清华大学出版社，2006 【3】陈桂明，张明照，戚红雨.应用matlab语言处理数字信号与数字图像.科学出版社，2000
【4】向世明.Visual C++数字图像与图形处理.电子工业出版社，2001
【5】张博.基于Matlab的数字图像置乱方法研究[J].计算机与数字工程,2010,38(007):139- 142.。