CN102833448B - 一种基于线性链表的图像置乱方法 - Google Patents

Abstract

一种基于线性链表的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。图像正置乱部分为：先找到待置乱图像行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r，置乱迭代次数为r次；迭代时先遍历第一行的所有元素，再遍历第一列的所有元素，接着按照行列递增的方式，遍历第二行和第二列的所有元素，依次这样下去，直到遍历到最后一行和最后一列的所有元素；这样迭代r次即将待置乱图像的所有元素都遍历到，遍历结果存储到一维数组里，再将此一维数组转换为图像大小，即可得到置乱后的图像。本发明置乱方法按照图像矩阵行列号的大小将图像数组元素一次链接到一维数组中，并将其转换成原始图像大小，从而实现了对原始图像的置乱。试验表明该方法能较快的达到理想的置乱效果，且置乱相当稳定；置乱通用性强，安全性好，置乱恢复的图像无损失；并且有较强的抵抗剪切、压缩、滤波和噪声攻击的能力。

Description

一种基于线性链表的图像置乱方法

技术领域

本发明涉及一种线性链表的图像置乱方法，是一种信息隐藏预处理方法和图像加密手段，属于数字图像处理领域。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展，当今社会已经进入了一个全新的网络信息时代，越来越多的数字图像得以在网络上传输，并逐步成为人们获取信息的主要手段。与此同时，网络安全由于涉及个人隐私、商业利益乃至国家机密等问题日益备受关注，由此，对数字图像进行可靠的加密处理进而显得即为迫切。同时，由于数字图像数据量大，要求加密具有实时性，传统的加密方法难以实现。在这种需求下，置乱技术被研究者提上日程。置乱技术是图像加密预处理的一种重要技术，当然，图像置乱除用于数字图像加密方法预处理外，也常用于更复杂的隐藏与数字水印的预处理或后处理，以增加隐藏和抗攻击能力。目前，已经有多种置乱方法可供选择，例如Baker映射方法，高维Arnold 变换和Fibonacci-Q 变换，Hilbert 方法，元胞自动机方法，仿射变换，幻方变换，骑士巡游变换等。但这些方法或多或少存在不少问题，有些置乱方法需要较大的计算量，置乱比较费时，置乱速度因此受到影响；有些方法通用性不好，对图像尺寸有要求；有些置乱方法存在周期性，这使得置乱保密性降低等。

已有方法各式各样，存在的问题也很多，因此研究一种简单且容易实现的置乱方法颇具有挑战性。

并且现在图像数据量大是常出现的问题，为了适应当前的需要，研究一种效率高的置乱方法有较大的意义。

发明内容

本发明的目的是提出一种线性链表的图像置乱方法，方法简单，安全性好，置乱度高，通用性强，并且能抵抗一定的攻击，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

一种基于线性链表的图像置乱方法，其特征在于：包括图像正置乱与逆置乱两个过程；

设定原始图像IMAGE，大小为M×N像素；迭代次数为cycle，置乱密钥为cycle，置乱后的图像为FIG；

所述的图像正置乱过程如下：

1）  定义迭代次数为cycle=k；按照原始图像IMAGE的行号和列号的大小对图像进行遍历，找到行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r；

2）  定义和原始图像大小相同的一维数组fig，用来存储遍历得到的元素；

3）  一次迭代开始：一次迭代中遍历的次数为r次，遍历从行号为1和列号为1的元素开始到行号为r和列号为r的元素结束，r次遍历正好遍历到图像数组的每一个元素，遍历结果存储到fig里，至此一次迭代结束；将一维数组fig转换成大小为M×N的二维结构，将其结果存储到Fig里；再将Fig赋给IMAGE；则一次迭代结束；

4）  如果cycle不等于k，说明迭代次数未完成，转到步骤（3）继续迭代，直到迭代次数为k，此时得到的Fig输出为FIG，FIG即为置乱后图像；正置乱过程结束；

所述图像的逆置乱过程如下：

1）定义迭代次数为cycle=k；按照原始图像IMAGE的行号和列号的大小对图像进行遍历，找到行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r；

2）  定义和置乱后的图像FIG大小相同的二维数组Out，用于存储逆置乱得到的元素；

3）  一次迭代开始：先将FIG转换成一维结构存储到out里；按照正置乱过程步骤（3）的逆过程进行遍历out，将遍历得到的元素依次存储到二维数组Out里，再将Out赋给FIG，以进行下一次的迭代；

4）  如果cycle不等于k，说明迭代次数未完成，转到步骤（3）继续迭代，直到迭代次数为k，此时得到的Out输出为OUT，OUT即为置乱恢复图像；逆置乱过程结束。

本发明的有益效果：本发明采用上述方案，通过按照原始图像行列号的大小对图像元素进行重新排序，实现了对原始数字图像的快速置乱。正置乱在置乱密钥的前提下得到了置乱后的图像FIG，从FIG中看不到原始图像的任何信息，FIG置乱效果好，保证了原始信息的安全性。整个实现过程只是简单的遍历，置乱方法相对简单，这就解决了已有方法置乱速度不理想以及实现困难的问题。本置乱方法是基于模拟线性链表链接的方式进行的，遍历后的元素是按照一维逻辑结构进行存储的，即本方法适用于任何尺寸的图像，对图像大小没有要求，因此该发明对图像的通用性较强。该方法能抵抗一定的剪切、缩放、滤波和噪声的攻击，且恢复图像的可读性不受影响，因而方法抗攻击能力较强，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。

附图说明

图1（a）是标准lena原始图像。

图1（b）是标准lena图经本方法置乱后的图。

图1（c）是标准lena图置乱后的恢复图。

图1（d）是长矩形lena图。

图1（e）是长矩形lena图经本方法置乱后的图。

图1（f）是长矩形lena图置乱后的恢复图。

图1（g）是高矩形lena图。

图1（h）是高矩形lena图经本方法置乱后的图。

图1（i）是高矩形lena图置乱后的恢复图。

图2是用灰度值连续置乱度评价方法对本方法的置乱程度进行的评价曲线图。

图3（a）本方法经过剪切攻击后的置乱图像。

图3（b）本方法经过剪切攻击后的恢复图像。

图3（c）本方法经过加入噪声密度为0.04的椒盐噪声攻击后的置乱图像。

图3（d）本方法经过加入噪声密度为0.04的椒盐噪声攻击后的恢复图像。

图3（e）本方法经过JPEG压缩攻击后的置乱图像。

图3（f）本方法经过JPEG压缩攻击后的恢复图像。

图3（g）本方法经过高斯低通滤波攻击后的置乱图像。

图3（h）本方法经过高斯低通滤波攻击后的恢复图像。

具体实施方式

本发明基于的理论基础说明如下：

1）线性结构

在数据元素的非空有限集中，有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都

最多只有一个直接前驱和一个直接后继。可表示为：（a1，a2，……，an）。

简言之，线性结构反映结点间的逻辑结构关系是一对一的。

线性结构包括线性表、堆栈、队列、字符串、数组等等，其中，最简单且最常用的是线性表。

线性表是一个线性结构，它是一个含有n≥0个结点的有限序列，对于其中的结点，有且仅有一个开始结点没有前驱但有一个后继结点，有且仅有一个终端结点没有后继但有一个前驱结点，其它的结点都有且仅有一个前驱和一个后继结点。一般地，一个线性表可以表示成一个线性序列：k1,k2,…,kn，其中k1是开始结点，kn是终端结点。

线性表具有如下的结构特点：

①均匀性：虽然不同数据表的数据元素可以是各种各样的，但对于同一线性表的各数据

元素必定具有相同的数据类型和长度。

②有序性：各数据元素在线性表中的位置只取决于它们的序与，数据元素之前的相对位

置是线性的，即存在唯一的“第一个“和“最后一个“的数据元素，除了第一个和最后一个外，其它元素前面均只有一个数据元素直接前驱和后面均只有一个数据元素（直接后继）。

2）线性链表

在实现线性表数据元素的存储方面，一般可用顺序存储结构和链式存储结构两种方法。

在链式存储结构中，存储数据结构的存储空间可以不连续，各数据结点的存储顺序与数据元素之间的逻辑关系可以不一致，而数据元素之间的逻辑关系是由指针域来确定的。链式存储方式即可以用于表示线性结构，也可用于表示非线性结构。

一般来说，在线性表的链式存储结构中，各数据结点的存储符号是不连续的，并且各结点在存储空间中的位置关系与逻辑关系也不一致。对于线性链表，可以从头指针开始，沿各结点的指针扫描到链表中的所有结点。

线性链表是具有链接存储结构的线性表，它用一组地址任意的存储单元存放线性表中的数据元素，逻辑上相邻的元素在物理上不要求也相邻，不能随机存取。一般用结点描述： 结点(表示数据元素) =数据域(数据元素的映象) + 指针域(指示后继元素存储位置)

3）图像置乱

静止图像可以看作是平面区域上的二元连续函数：Z=f(x,y)，0≤x≤L_x，0≤x≤L_y。

对区域中仟意的点(x,y)，则f(x,y)代表图像在这一点的灰度值，与图像在这一点的亮度相对应。并且图像的亮度值是有限的，因而函数Z=f(x,y)也是有界的．在图像数字化之后，Z=f(x,y)则相应于一个矩阵。矩阵的元素所住的行与列就是图像显示在汁算机屏幕上诸像素点的坐标，元素的数值就是该像素的灰度(通常有256等级，用整数0至255表示)。

所谓“置乱”，就是将图像的信息次序打乱，将a像素移动到b像素的位置上，b像素移动到c像素的位置上……，使其变换成杂乱无章难以辨认的图像。

数字图像置乱加密技术是指发送方借助数学或其他领域的技术，对一幅有意义的数字图像作变换使之变成一幅杂乱无章的图像再用于传输；在图像传输过程中，非法截获者无法从杂乱无章的图像中获得原图像信息，从而达到图像加密的目的；接收方经去乱解密，可恢复原图像。为了确保图像的机密性，置乱过程中一般引入密钥。

一幅灰度图像可以看作一个二维数组，按照数组行列号的大小将图像的所有元素链接在一起，即对原始图像进行了重新排序，对排序后的数组进行大小转换就可以得到置乱后的图像。整个置乱过程只需一个链接即可，实现相对简单；而且置乱过程对待置乱图像尺寸没有要求，因此方法可以适用于任意大小的图像。

综上所述，我们通过对线性链表的分析，并将其应用于待置乱图像的遍历，就可以得到一种新的基于线性链表的图像置乱方法，从而发明了一种线性链表的图像置乱方法。

下面本发明的方法进行详细说明如下：

一种线性链表的图像置乱方法，按照原始图像行号和列号的大小对图像进行遍历以对图像元素重新排序，实现了图像的快速置乱；并得到了毫无损失的置乱恢复图像；置乱图像有较高的置乱度，并能抵抗剪切、压缩、滤波和噪声的攻击。该置乱方法共分两部分：

第一部分是图像的正置乱过程：设定原始图像IMAGE，大小为M×N像素；迭代次数为cycle，置乱密钥为cycle，置乱后的图像为FIG；

所述的图像正置乱过程如下：

1） 定义迭代次数为cycle=k；按照原始图像IMAGE的行号和列号的大小对图像进行遍历，找到行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r；

2）定义和原始图像大小相同的一维数组fig，用来存储遍历得到的元素；

3）一次迭代开始：一次迭代中遍历的次数为r次，遍历从行号为1和列号为1的元素开始到行号为r和列号为r的元素结束，r次遍历正好遍历到图像数组的每一个元素，遍历结果存储到fig里，至此一次迭代结束；将一维数组fig转换成大小为M×N的二维结构，将其结果存储到Fig里；再将Fig赋给IMAGE；则一次迭代结束；

4）  如果cycle不等于k，说明迭代次数未完成，转到步骤（3）继续迭代，直到迭代次数为k，此时得到的Fig输出为FIG，FIG即为置乱后图像；正置乱过程结束；

正置乱在置乱密钥的前提下得到了置乱后的图像FIG，从FIG中看不到原始图像的任何信息，FIG置乱效果好，保证了原始信息的安全性。

第二部分是图像的逆置乱，即置乱图像的恢复。根据得到的置乱图像，按照正置乱的逆过程进行置乱图像的恢复。

所述图像的逆置乱过程如下：

1） 定义迭代次数为cycle=k；按照原始图像IMAGE的行号和列号的大小对图像进行遍历，找到行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r；

2）  定义和置乱后的图像FIG大小相同的二维数组Out，用于存储逆置乱得到的元素；

3）  一次迭代开始：先将FIG转换成一维结构存储到out里；按照正置乱过程步骤（3）的逆过程进行遍历out，将遍历得到的元素依次存储到二维数组Out里，再将Out赋给FIG，以进行下一次的迭代；

4）  如果cycle不等于k，说明迭代次数未完成，转到步骤（3）继续迭代，直到迭代次数为k，此时得到的Out输出为OUT，OUT即为置乱恢复图像；逆置乱过程结束。

在置乱密钥的前提下，经逆置乱过程恢复的图像OUT与原始图像无丝毫差别，达到完全恢复原始图像的目的。

下面结合附图对本发明置乱方法的性能作进一步说明：

1） 置乱效果观察

选用尺寸为方阵且大小为512                                                512像素的标准lena图和尺寸为矩形阵且大小分别为512333像素和333512像素的lena图，利用本发明方法对该图进行置乱操作。置乱密钥cycle为6；如图1示，（a）为大小为512512像素的原始lena图，（b）为（a）经正置乱过程得到的置乱图像，（c）为（b）经逆置乱过程得到的恢复图像；（d）为大小为512333像素的原始lena图，（e）为（d）经正置乱过程得到的置乱图像，（f）为（e）经逆置乱过程得到的恢复图像；（g）为大小为333512像素的原始lena图，（h）为（g）经正置乱过程得到的置乱图像，（i）为（h）经逆置乱过程得到的恢复图像。从（b）（e）（h）中可以看到图像置乱视觉效果良好，置乱后的图像类似于白噪声；从（c）（f）（i）中可以看到恢复的图像与原始图像相比基本没有任何损失。说明本发明置乱效果基本成功。

2） 置乱效果评价

我们用灰度值连续置乱度评价方法对本发明的方法进行置乱程度评价：

数字图像的置乱程度

                      （3）

式（3）中，表示置乱后图像矩阵中连续性区域的个数，表示原始图像矩阵中连续区域性的个数。

置乱度评价结果如图2所示，选择大小为512512像素的lena图，置乱次数为200次，从置乱度评价曲线图2中可以看到：置乱无周期，不存在安全性恢复的问题；置乱能很快达到稳定状态；置乱度相对较高。

3） 置乱速度测试

下面测试方法是对于不同大小图像以及在不同置乱次数下的运行时间，结果显示在表1和表2中。其中，置乱次数单位为次，置乱时间单位为秒。

表1 在相同图像尺寸（512512像素）基础上经不同置乱次数置乱所需的置乱时间

置乱次数	5	10	50	100	300
						置乱时间	6.168503	10.669203	41.699035	83.514561	247.886757

表2 在相同置乱次数（5次）基础上对不同尺寸的图像置乱所需的置乱时间

图像尺寸（像素）	200200	512512	10241024	20482048	40964096
						置乱时间	0.952086	6.168503	24.500479	97.853383	384.010200

由表1数据分析知：在测试图像大小为512512像素的情况下，经本方法置乱300次的时

间没有超过5分钟；从表2数据分析知：在置乱次数为5次的情况下，置乱大小为20482048像素的图像所需的置乱时间还不到2分钟，置乱大小为40964096像素的图像所需的置乱时间约为6分钟。综合表1和表2可知，本方法的这种置乱速度相对来说是比较理想的。

4）抗攻击测试

置乱图像的抗攻击测试就是置乱图像经过剪切、加噪、压缩以及滤波等处理后，仍具有良好的可恢复性。实验选用512512像素的lena图，分别对置乱图像进行剪切、加噪、压缩以及滤波处理。其中剪切部分为图像的(175:330,155:335)；加入的噪声为椒盐噪声，噪声密度为0.04；JPEG压缩的品质因子为45；滤波用的是大小为55的高斯低通滤波器标准偏差为0.65。置乱图像经过攻击处理后的结果如图3(a)(c)(e)(g)所示，攻击处理后得到的恢复图像如图3(b)(d)(f)(h)所示。可以看到：置乱图像经过一定攻击处理后，不影响恢复图像的可知性,而且本方法能够抵抗较强的攻击，这表明本方法有较强的抗攻击能力。

Claims (1)

1.一种基于线性链表的图像置乱方法，其特征在于：包括图像正置乱与逆置乱两个过程；

设定原始图像IMAGE，大小为M×N像素；迭代次数为cycle，置乱密钥为cycle，置乱后的图像为FIG；

所述的图像正置乱过程如下：

（1）  定义迭代次数为cycle=k；按照原始图像IMAGE的行号和列号的大小对图像进行遍历，找到行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r；

（2）  定义和原始图像大小相同的一维数组fig，用来存储遍历得到的元素；

（3）  一次迭代开始：一次迭代中遍历的次数为r次，遍历从行号为1和列号为1的元素开始到行号为r和列号为r的元素结束，r次遍历正好遍历到图像数组的每一个元素，遍历结果存储到fig里，至此一次迭代结束；将一维数组fig转换成大小为M×N的二维结构，将其结果存储到Fig里；再将Fig赋给IMAGE；则一次迭代结束；

（4）  如果cycle不等于k，说明迭代次数未完成，转到图像正置乱步骤（3）继续迭代，直到迭代次数为k，此时得到的Fig输出为FIG，FIG即为置乱后图像；正置乱过程结束；

所述的图像逆置乱过程如下：

（1）  定义迭代次数为cycle=k；按照原始图像IMAGE的行号和列号的大小对图像进行遍历，找到行列号较小的，并将这个较小的值赋值给r；

（2）  定义和置乱后的图像FIG大小相同的二维数组Out，用于存储逆置乱得到的元素；

（3）  一次迭代开始：先将FIG转换成一维结构存储到out里；按照图像正置乱过程步骤（3）的逆过程进行遍历out，将遍历得到的元素依次存储到二维数组Out里，再将Out赋给FIG，以进行下一次的迭代；

（4）  如果cycle不等于k，说明迭代次数未完成，转到图像逆置乱的步骤（3）继续迭代，直到迭代次数为k，此时得到的Out输出为OUT，OUT即为置乱恢复图像；逆置乱过程结束。