一种新的基于超混沌映射的图像融合加密算法

多聚焦图像融合方法综述

多聚焦图像融合方法综述 摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即： （1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙； （2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,

(完整版)基于MATLAB的混沌序列图像加密程序

设计题目：基于MATLAB的混沌序列图像加密程序 一.设计目的 图像信息生动形象，它已成为人类表达信息的重要手段之一，网络上的图像数据很多是要求发送方和接受都要进行加密通信，信息的安全与保密显得尤为重 要，因此我想运用异或运算将数据进行隐藏，连续使用同一数据对图像数据两次异或运算图像的数据不发生改变，利用这一特性对图像信息进行加密保护。 熟练使用matlab运用matlab进行编程，使用matlab语言进行数据的隐藏加密，确保数字图像信息的安全，混沌序列具有容易生成，对初始条件和混沌参数敏感等特点，近年来在图像加密领域得到了广泛的应用。使用必要的算法将信息进行加解密，实现信息的保护。 .设计内容和要求 使用混沌序列图像加密技术对图像进行处理使加密后的图像 使用matlab将图像信息隐藏，实现信息加密。 三.设计思路 1. 基于混沌的图像置乱加密算法 本文提出的基于混沌的图像置乱加密算法示意图如图1所示 加密算法如下：首先，数字图像B大小为MX N（ M是图像B的行像素数，N是图像B的列像素数），将A的第j行连接到j-1行后面（j=2，3, A，M，形成长度为MX N的序列C。其次，用Logistic混沌映射产生一个长度为的混沌序列｛k1，k2，A，kMX N｝，并构造等差序列D: ｛1，2，3, A，MX N-1，MX N｝。再次，将所

产生的混沌序列｛kl, k2. A, kMX N｝的M N个值由小到大排序，形成有序序列｛k1', k2'. A' kMX N' ｝，确定序列｛k1, k2, A, kMX N｝中的每个ki在有序序列｛k1', k2', A , kMX N' ｝中的编号，形成置换地址集合 ｛t1 , t2 , A, tM X N｝，其中ti为集合｛1 , 2, A, MX N｝中的一个；按置换地址集合｛t1 , t2 , A, tM X N｝对序列C进行置换，将其第i个像素置换至第ti列, i=1 , 2, A, MX N,得到C'。将等差序列D做相同置换，得到D'。 最后，B'是一个MX N 的矩阵，B' (i ,j)=C ' ((i-1) X M+j)，其中i=1 , 2, A, M j=i=1 , 2, A, N,则B'就是加密后的图像文件。 解密算法与加密算法相似，不同之处在于第3步中，以序列C'代替随机序列｛k1, k2, A, kMX N｝,即可实现图像的解密。 2. 用MATLAB勺实现基于混沌的图像置乱加密算法 本文借助MATLAB^件平台，使用MATLAB!供的文本编辑器进行编程实现加密功能。根据前面加密的思路，把加密算法的编程分为三个主要模块：首先，构造一个与原图a等高等宽的矩阵b加在图像矩阵a后面形成复合矩阵c: b=zeros(m1, n1); ifm1>=n1 ifm1> n1 fore=1: n1 b=(e,e); end else fore=1: n1 end fore=1:( n1-m1) b((m1+e-1),e)=m1+e-1 end end c=zeros(m1*2, n1); c=zeros(m1*2,1); c=[b,a]; 然后，用Logitic映射产生混沌序列:

基于混沌映射的图像加密研究

目录 摘要 ...................................................................................................................................... I Abstract ............................................................................................................................... II 目录 ................................................................................................................................... I V 第一章绪论 . (1) §1.1研究背景与意义 (1) §1.2国内外研究现状 (2) §1.3论文研究内容与章节安排 (5) §1.3.1论文的主要研究内容 (5) §1.3.2论文章节安排 (5) 第二章混沌图像加密基础 (7) §2.1混沌理论 (7) §2.1.1混沌的定义 (7) §2.1.2混沌的主要特征 (8) §2.1.3典型的混沌映射 (9) §2.2密码学基础 (12) §2.2.1密码系统的结构 (13) §2.2.2密码系统的分类 (14) §2.2.3密码分析 (15) §2.3图像加密概述 (16) §2.3.1图像的基本概念 (17) §2.3.2图像加密的分类 (17) §2.3.3图像加密原理 (18) §2.3.4图像加密的评价标准 (20) §2.4本章小结 (22) 第三章基于Lorenz映射和Logistic映射的图像分块加密算法 (23) §3.0引言 (23) §3.1混沌映射的选择 (23) §3.1.1 Lorenz 混沌映射 (23) §3.1.2 Logistic 混沌映射 (23) §3.2加密算法设计 (24) §3.2.1密钥的生成 (24) §3.2.2加密算法流程 (24)

图像融合的研究背景和研究意义

图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法，把

一种基于混沌序列的数字图像加密算法

一种基于混沌序列的数字图像加密算法 周焕芹 (渭南师范学院数学与信息科学系,陕西渭南714000) 摘　要:基于混沌序列给出了一种图像加密算法.借助Logistic混沌动力学系统过程既非周期又不收敛,且对初始条件敏感性,生成混沌矩阵,对原图像进行融合操作,实现了对图像的加密过程.实验结果证明,算法简单易行,安全性好. 关键词:数字图像;混沌序列;图像加密;迭代;置乱 中图分类号T N911.73 文献标志码:A 文章编号:1009—5128(2008)02—0011—04 收稿日期:2007—05—31 基金项目:陕西省基础教育科研“十一五”规划课题(SJJY B06297);渭南师范学院科研基金资助项目(06YKF011);渭南师范学院教学改革研究项目(JG200712) 作者简介:周焕芹(1962—),女,陕西澄城人,渭南师范学院数学与信息科学系副教授 20世纪60年代人们发现了一种特殊的自然现象———混沌(chaos),混沌是一种非线性动力学规律控制的行为,表现为对初始值和系统参数的敏感性、白噪声的统计特性和混沌序列的遍历特性,其吸引子的维数是分维,有十分复杂的分形结构,具有不可预测性.由于混沌序列有如此优良的密码学特性,混沌密码学成为现代密码学的重要研究内容.最早将离散混沌动力学系统应用于加密算法的是M atthe w s[1],1990年,他给出了一种一维的混沌映射.该映射根据初始条件产生的具有混沌特性的伪随机序列可以直接应用于一次一密的加密算法中,但是该混沌映射在使用计算机实现时会退化成周期序列,而且该序列的周期一般较小.1990年,Habutsu等人也给出了一种基于线性的Tent映射的混沌加密系统[2],该方法保留了混沌系统对于初始条件的敏感性.1994年,B iance利用Logistic映射产生实数序列,应用范围较广[1-4]. 随着网络技术的发展,大量个人和公众信息在网络上传播.信息的安全问题成为人们关注的热点,而信息安全中图像安全是众所关心的.对于图像信息,传统的保密学尚缺少足够的研究.随着计算机技术与数字图像处理技术的发展,对此已有一些成果[6].近年来,相继召开了关于数据加密的国际学术会议,图像信息隐蔽问题为其重要议题之一,且有关的论文以数字水印技术为主.数字图像置乱技术,可以看做数字图像加密的一种途径,也可以用做数字图像隐藏、数字水印图像植入、数值计算恢复方法和数字图像分存的预处理和后处理过程.作为信息隐藏的基础性工作,置乱技术已经取得了较大的发展,提出了很多有效的方法如:基于A rnold变换,F ASS曲线,分形技术,幻方,正交拉丁方,骑士巡游,仿射变换,原根,Gray码变换的置乱方法[7]. 本文应用离散混沌动力系统设计了一种图像加密/解密算法.该方法的特点是:无论从加密还是解密算法的设计都是由不同的动力系统提供的.本文依赖于随机密钥的非线性迭代完成图像的像素融合,其中所用的子密钥由离散混沌系统产生.分析和仿真结果表明,经过这样的融合,算法具有良好的安全性及鲁棒性. 1　算法原理 由混沌矩阵对图像置乱.从构成图像的像素角度考虑,一幅图像大小为M×N,具有256级灰度的图像,设图像为I m age,对应于像素点(i,j)的灰度值记为I m age(i,j),其中1≤i,j≤L,Endi m age(i,j)为(i,j)坐标处融合操作后图像的像素灰度值,即要设计映射f,使得 f:I m age(i,j)→End i m age(i,j)(1)为了使得融合后的像素灰度值Endi m age(i,j)具有不可预测性,本文采用离散混沌映射生成离散混沌矩阵Keyi m age(i,j)来达到这个目的.生成Keyi m age(i,j)的方法如下:采用目前广泛研究的Logistic映射构造混沌序列.混沌系统表述为 α k+1=μ?αk?(1-αk),k=0,1,2, (2) 2008年3月第23卷第2期 渭南师范学院学报 Journal of W einan Teachers University M arch2008 Vol.23　No.2

一种新的基于混沌的彩色图像加密方案谢涛

收稿日期：2012-05-27；修回日期：2012-07-04 作者简介：谢涛（1983-），男，四川巴中人，实验师，硕士，主要研究方向为虚拟现实、图像处理（grabtiger@163．com ）． 一种新的基于混沌的彩色图像加密方案 谢 涛1 ，何 兴 2 （1．重庆师范大学计算机与信息科学学院，重庆401331；2．重庆大学计算机学院，重庆401331）摘 要：利用耦合logistic 映射产生随机性很强的密钥流，结合R 、G 、B 三者的关系，设计了一种初始简单扩散— 联合置乱—联合扩散的加密方法。仿真结果表明，比单独对每个颜色分量实施加密，该方法具有更强的安全性。关键词：图像加密；联合置乱；联合扩散；耦合logistic 映射中图分类号：TP391；TP309 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2013）01-0318-03 doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2013．01．082 New color image encryption scheme based on chaos XIE Tao 1，HE Xing 2 （1．College of Computer ＆Information Science ，Chongqing Nomal University ，Chongqing 401331，China ；2．College of Computer Science ，Chongqing University ，Chongqing 401331，China ） Abstract ：This paper firstly used the coupled logistic map to generate random strong key stream ，and then designed a kind of initial simple diffusion-joint scrambling-combined diffusion method from the point of the relationships of components RGB．The simulation results indicate that this algorithm has stronger security compared with the independent encryption of each color component． Key words ：image encryption ；joint scrambling ；combined diffusion ；coupled logistic map （CLM ） 0引言 随着计算机网络技术的飞速发展，多媒体安全变得越来 越重要。其中图像信息的传输扮演着非常重要的角色，而传统的加密技术将其作为普通数据流进行加密，并没有考虑到多媒体数据本身的特点，如很高的冗余性和很强的相关性。Shan-non ［1］ 曾在其经典文章中提到用于指导密码设计的两个基本原 则，即扩散和置乱。扩散是将明文冗余度分散到密文中使之分散开来，以便隐藏明文的统计结构，其实现方式是使明文的每一位影响密文中多位的值；而置乱是用于掩盖明文、密文和密钥之间的关系，使密钥和密文之间的统计关系变得尽可能复杂，导致密码攻击者无法从密文推理得到密钥。混沌所具有的混合、对参数和初值的敏感性等基本特性与密码学之间有着天然的联系， 并在结构上存在某种相似性。因此，近些年来，有许多中外学者提出了一些关于混沌图像的加密算法 ［2 6］ 。 对于彩色图像，每个图像的像素由R （红色）、G （绿色）、B （蓝色）三个颜色成分组成。与灰度图像相比，彩色图像提供更多信息，因此吸引了更多的关注 ［7 10］ 。一般的彩色图像加 密算法只是把彩色图像看成由三个灰度图像组成，从而对于每一个灰度图像分别进行处理，这样做很大的缺陷是忽略了R 、G 、B 之间的关系，与灰度图像加密没什么大的区别。鉴于此，本文设计了一种新型的彩色图像加密算法，用混沌系统同时对三个颜色部分加密使得它们之间充分地相互影响，而且运用联合型的置乱和扩散方法减少了R 、 G 、B 之间的相关性。仿真结果表明此方案能够有效地加密彩色图像，并抵抗不同类型的经典攻击。 1混沌系统 一维logistic 系统因为简单且高效，故常用来产生密钥流， 然而密钥空间太小，不能抵抗穷举攻击，因此安全性不是很好。本文采用CLM （耦合logistic 映射）来构造密码系统： x i n +1=（1－ε）g （x i n ）+ ε2 ［g （x i +1n ）+g （x i －1 n ）］（1） 其中：i =1，2，3，为空间方向变量；n =1，2，…，是时间方向变 量；x i n 代表状态变量；ε∈（0， 1）是耦合系数；g （x ）是logistic 映射，如式（2）所示。周期边界条件x 0n =x 3 n 。CLM 系统有两个正 的Lyaponuv 指数 ［11］ ，因此它是混沌的。 g （x ）=λx （1－x ） x ∈（0，1），λ∈（3．5699456， 4］（2） 当λ∈（3．57，4］时，logistic 映射可通过倍周期分叉演进至混沌状态。 2算法的设计与实现 加密过程如下： a ）准备工作和密钥产生。明文图像可表示为 P =｛R P n ，G P n ，B P n ｝ n =1，2，…，L （3） 其中，每一个颜色分量R 、G 、B 可变成一个向量，其元素值均为0 255。此处假设L =256?256，也就是图像的大小尺寸均为256?256；否则，可以对图像作一些分割，最后不足的部分可以 进行添加。设定初始参数λ和初始密钥值x 0 1、x 11、x 21， 迭代式（1）和（2）L +h 次，而h ＞0是为了提高初始敏感性，从而获得三个序列： 第30卷第1期2013年1月计算机应用研究 Application Research of Computers Vol．30No．1Jan．2013

ENVI中的融合方法

ENVI下的图像融合方法 图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有： ?HSV变换 ?Brovey变换 这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。 这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。 （1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。 （2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。 （3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。 （4） Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名，点击OK输出结果。 对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术： ?Gram-Schmidt ?主成分（PC）变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。 这四种方式操作基本类似，下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。 （1）打开融合的两个文件。

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。 关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日，鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE，所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本，新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品，就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

基于混沌系统的图像加密算法研究[开题报告]

开题报告 通信工程 基于混沌系统的图像加密算法研究 一、课题研究意义及现状 意义: 随着计算机技术和网络通信技术不断发展和迅速普及，通信保密问题日益突出。信息安全问题已经成为阻碍经济持续稳定发展和威胁国家安全的一个重要问题，而密码学是用来保证信息安全的一种必要的手段，现代密码学便应运而生，如经典的私钥密码算法DES、IDEA、AES和公钥密码算法RSA、EIGamal等，新颖的量子密码、椭圆曲线密码算法等，在信息安全的保密方面都发挥了重要作用。图像信息生动形象，它已经成为人类表达信息的重要手段之一，网络上的图像数据有很多是要求发送方和接收方要进行保密通信的，信息安全与保密显得越来越重要。目前，国际上正在探讨使用一些非传统的方法进行信息加密与隐藏，其中混沌理论就是被采纳和得到广泛应用的方法之一。混沌加密是近年来兴起的一个研究课题，基于混沌理论的保密通信、信息加密和信息隐藏技术的研究已成为国际非线性科学和信息科学两个领域交叉融合的热门前沿课题之一，也是国际上高科技研究的一个新领域，基于混沌理论的密码学近来成为很热门的科学。对于数字图像来说，具有其特别的一面就是数字图像具有数据量大、数据相关度高等特点，用传统的加密方式对图像加密时存在效率低的缺点；而新型的混沌加密方式为图像加密提供了一种新的有效途径。基于这种原因，本论文主要探讨基于混沌理论的数字图像加密算法。 混沌现象是在非线性动力系统中出现的确定性、类似随机的过程，这种过程既非周期又非收敛，并且对初值具有极其敏感的依赖性，混沌系统所具有的这些基本特性恰好能够满足保密通信及密码学的基本要求。图像加密过程就是通过加密系统把原始的图像信息(明文)，按照加密算法变换成与明文完全不同的数字信息(密文)的过程。 国内外现状: 1963年，洛伦兹发表论文“决定论非周期流”，讨论了天气预报的困难和大气湍流现象，给出了著名的洛伦兹方程，这是在耗散系统中，一个确定的方程却能导出混沌解的第一个实例，从而揭歼了对混沌现象深入研究的序幕。混沌出现，古典科学便终止了。 1975年，美籍华人李天岩和美国数学家约克(Yorke)一篇震动整个学术界的论文“周期3

图像融合算法概述

图像融合算法概述 摘要：详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词：图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言： 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论

基于MATLAB的混沌序列图像加密算法的研究的开题报告

吉林农业大学 本科毕业设计开题报告

课题名称：基于MATLAB的混沌序列图像加密算法的研究 学院（系）：信息技术学院 年级专业：2009级电子信息科学与技术2班 学生姓名：XX 指导教师：刘媛媛 完成日期：2013年2月27日 目录 一、设计目的及意义 (3) 二、研究现状 (3) 三、设计内容 (3) 四、开发环境 (3) 五、分析设计 (3) 1、设计要求 (3) 2、设计原理 (3) 3、涉及到的程序代码 (4)

4、主要思想 (6) 六、结果及分析 (6) 1、运行示例 (6) 2、结果评估 (8) 七、参考文献 (9) 八、研究工作进度 (10) 一、设计目的及意义 熟练使用matlab运用matlab进行编程，使用matlab语言进行数据的隐藏加密，确保数字图像信息的安全，混沌序列具有容易生成,对初始条件和混沌参数敏感等特点，近年来在图像加密领域得到了广泛的应用。使用必要的算法将信息进行加解密，实现信息的保护。 二、研究现状 随着Internet技术与多媒体技术的飞速发展，数字化信息可以以不同的形式在网络上方便、快捷地传输。多媒体通信逐渐成为人们之间信息交流的重要手段。人们通过网络交流各种信息，进行网上贸易等。因此，信息的

安全与保密显得越来越重要。信息的安全与保密不仅与国家的政治、军事和外交等有重大的关系，而且与国家的经济、商务活动以及个人都有极大的关系。随着信息化社会的到来，数字信息与网络已成为人们生活中的重要组成部分，他们给我们带来方便的同时，也给我们带来了隐患：敏感信息可能轻易地被窃取、篡改、非法复制和传播等。因此信息安全已成为人们关心的焦点，也是当今的研究热点和难点。 多媒体数据，尤其是图像，比传统的文字蕴涵更大的信息量，因而成为人类社会在信息利用方面的重要手段。因此针对多媒体信息安全保护技术的研究也显得尤为重要，多媒体信息安全是集数学、密码学、信息论、概率论、计算复杂度理论和计算机网络以及其它计算机应用技术于一体的多学科交叉的研究课题。 三、设计内容 使用混沌序列图像加密技术对图像进行处理使加密后的图像 四、开发环境 MATLAB? & Simulink? Release 2010a windows7环境 五、分析设计 1.实验要求 使用matlab将图像信息隐藏，实现信息加密。 2.设计原理 运用异或运算将数据进行隐藏，连续使用同一数据对图像数据两次异或运算图像的数据不发生改变，利用这一特性对图像信息进行加密保 护。用户输入的密码必须在0~1之间任何一个数据进行加密，并且加密 的程序与解密的程序输入的密码必须一致才能正确解密。

图像融合算法的分析与比较

摘要：图像拼接技术一直是计算机视觉、图像处理和计算机图形学的热点研究方向。图像融合算法是图像拼接过程中非常重要的一个步骤，本文介绍了几种常用图像融合算法，并且结合实验对它们的进行了分析和比较。 关键词：图像融合；图像拼接 一、引言图像拼接(image stitching)技术是由于摄像设备的视角限制，不可能一次拍出很大图片而产生的。图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角和大小的局限，不可能一次拍出很大图片而产生的问题。它利用计算机进行自动匹配，合成一幅宽角度图片，因而在实际使用中具有很广泛的用途，同时对它的研究也推动了图像处理有关的算法研究。图1 图像拼接流程图图像拼接技术的基本流程如图1-1所示，首先获取待拼接的图像，然后是图像配准和图像融合，最终得到拼接图。图像拼接技术主要包括两个关键环节，即图像配准和图像融合。图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取，在提取出的信息后寻找图像间的变换模型，然后由待拼接图像经变换模型向参考图像进行对齐，变换后图像的坐标将不再是整数，这就涉及到重采样与插值的技术。图像拼接的成功与否主要是图像的配准。待拼接的图像之间，可能存在平移、旋转、缩放等多种变换或者大面积的同色区域等很难匹配的情况，一个好的图像配准算法应该能够在各种情况下准确找到图像间的对应信息，将图像进行匹配。图像融合的任务就是把配准后的两幅图像根据对准的位置合并为一幅图像。由于两幅相邻图像之间存在重叠区域，因此，采用配准算法可以实现图像的对齐。然而图像拼接的目的是要得到一幅无缝的拼接图像[1]。所谓无缝，就是说在图像拼接结果中，不应该看到两幅图像在拼接过程中留下的痕迹，即不能出现图像拼接缝隙。由于进行拼接的两幅图像并不是在同一时刻采集的，因此，它们不可避免地会受到各种不定因素的影响。由于这些无法控制的因素的存在，如果在图像整合过程结束之后，只是根据该过程中所得到的两幅相邻图像之间的重叠区域信息，将两幅图像简单的叠加起来，那么，在它们的结合部位必然会产生清晰的拼接缝隙，这也就达不到图像拼接所要求的无缝的要求。如何处理图像整合过程中无法解决的拼接缝隙问题，实现真正意义上的无缝拼接，正是图像融合过程中所要解决的问题。对于重叠部分，如果只是简单的取第一幅图像或第二幅图像的数据进行叠加，会造成图像的模糊和拼接的痕迹，这是不能容忍的。图像融合就是要消除图像光强或色彩的不连续性。它的主要思想是让图像在拼接处的光强平滑过渡以消除光强的突变。二、常见的图像融合算法 1、平均值法令，，分别表示第一幅图像、第二幅图像和融合图像在点处的像素值，则融合图像中各点的像素值按式(4-1)确定。 (1) 式(4-1)中，表示第一幅图像中未与第二幅图像重叠的图像区域，表示第一幅图像与第二幅图像重叠的图像区域，表示第二幅图像中未与第一幅图像重叠的图像区域。取两幅图像的平均值的算法速度很快，但效果一般不能令人满意，在融合部分有明显的带状感觉，用眼睛能够观察出区别。本文以左图像所在的坐标系为参考坐标空间，将右图像经过变换矩阵向参考图坐标进行映射，由于双线性插值法在计算效率和精度方面可以达到一个很好的平衡，因此在变换过程中本文采用双线性插值。然后采用平均值法对图像重叠区进行融合，得到图2(a)和图2(b)。从图中可以看出由于采用本文的配准方法拼接出来的图像在拼接点处结合得很好，但是由于重叠区域采用了简单的平均值法来进行融合，有明显的拼缝。 (a) 校园广场图片（b）足球场图片图2 采用平均值法来对图像进行融合 2、重叠区线性过渡为了消除重叠区的拼缝问题，目前采用较多的是重叠区线性过渡的方法. 实现的具体方法是假设重叠区域宽度为l。取过渡因子是（）。两幅图像重叠区的x轴和y轴最大和最小值分别为、和、，则过渡因子，重叠区的像

Henon混沌图像加密研究

基于Henon 混沌映射的图像加密DSP 系统实现 一 实验目的 1． 熟悉具有分组密码结构特性的混沌映射； 2． 熟悉DSP 实验箱进行图像加密研究； 3． 掌握利用二维Henon 混沌映射实现图像像素扩散加密的原理； 4． 培养学生从事高维信号安全保护的动手编程能力。 二 实验内容 1.实验原理 用Henon 映射产生的序列对图像进行异或运算，实现图像的加解密。 Henon 混沌映射是典型的二维离散混沌映射，其方程： 12 1++-=+n n n y px x n n qx y =+1 2.实验步骤 图像加密算法步骤： 设 ()n m y x I ?,为初始图像，其中y x , 代表像素的位置信息，n m ?表示 图像的大小，其中加密过程可描述如下: (1) 生成混沌序列，设定初始值 x(1)与 y(1)，Henon 混沌系统的控制 参数 p 与 q ，利用 Henon 映射生成两个长度为() 2n m ? 的混沌序列 x(i)、y(j)，其中 p =1.4，q =0.3，0≤x(1)≤1，0≤y(1)≤1，i = j = 0，1，…，()2n m ?， 将x(i)与 y(j)按顺序保存在n m ?数组中，进而将其转换成n m ?矩阵，表示为I1。 (2) 异或运算:将初始图像表示为 I ，做异或运算 I2= I ⊕I2，从而实现对初始图像的置乱加密，得到最终的加密图像 I2。该算法流程图如下所示：

加密算法流程图 3. 实验源代码（见附录） 三 实验内容及步骤 1．采用Matlab 编写图像加解密程序并仿真测试（详细代码见附录1）； 2．采用在DSP 环境下实时运行的图像加解密实际程序； 3. 对加密图像1维直方图计算出灰度概率方差。 四 实验结果及分析 实验结果如下图所示 混沌序列 混沌映射 进行异或 加密图像 原始图像

基于Gram-Schmidt的图像融合方法概述

基于Gram-Schmidt的图像融合方法概述 摘要遥感图像融合的目的是综合来自不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感信息，生成一幅具有新空间特征和波谱特征的合成图像。它具有重要的意义和广泛的应用前景。而由于采用的算法或变换方法的不同，融合方法有多种。在众多的融合方法相互比较的过程中，我们发现Gram-Schmidt具有较高的图像保真效果，是一种高效的图像融合方法。由于该算法在遥感图像融合中的应用尚处于起步阶段，对于Gram-Schmidt光谱锐化高保真的影像融合算法的了解尚不全面。对此，对Gram-Schmidt的原理、方法、优势等做了较为详尽的介绍。 关键词遥感融合保真Gram-Schmidt 概述 1 引言 对于光学系统的遥感影像，其空间分辨率和光谱分辨率一直存在着不可避免矛盾。在一定的信噪比的情况下，光谱分辨率的提高必然导致牺牲空间分辨率为代价。然而，通过将较低空间分辨率的多光谱影像和较高空间分辨率的影像的全色波段影像的融合，可以产生多光谱和高空间分辨率的影像。因此，各种基于不同算法的融合方法得到了迅速地发展和广泛地应用。 随着遥感技术的发展，由于对图像解译和反演目标参数的需要，一些简单的融合方法在很大程度上已经无法满足对于光谱信息保持，空间纹理信息增加的迫切需求。例如，对于检测植被活力和生长状态，反演陆地生产力，进行环境评价和矿产勘测等，如果融合后的图像信息的保真度无法满足要求，将会导致错误结果的产生。 通常采用的遥感图像融合方法有IHS变换、Brovey变换、主成分变换、小波变换等。虽然，这些融合方法都能够增加多光谱影像的空间纹理信息特征。但IHS、Brovey、主成分变换等方法易使融合后的影像失真；小波变换光谱信息虽保真相对较好，但小波基选择困难，且计算相对复杂（李存军等，2004）。 基于Gram-schmidt算法的图像融合方法既能使融合影像保真度较好，计算又较为简单。本文将对该影像融合算法的原理、方法以及所具备的优势做较为详尽的介绍。 2 算法简介

图像加密技术的开题报告

燕山大学 本科毕业设计（论文）开题报告 课题名称：图像加密技术的 JAVA实现 学院（系）：里仁学院 年级专业：08自动化2班 学生姓名：杨合如 指导教师：刘剑鸣 完成日期：2012.3.23

一、综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义 （一）本课题国内外研究动态 数字图像加密源于早期的经典加密理论，其目的是隐藏图像本身的真实信息，使窃取者或无关人员，在收到加密消息后无法获得原始图像，而接收方，则可用预先约定的密钥和解密方法，方便地把收到的加密信息解密出来。 图像加密主要有以下几种方法：基于矩阵变换/像素置换的图像加密算法、基于密钥分割与秘密共享的图像加密算法、基于现代密码体制的图像加密算法和基于混沌理论的图像加密算法。下面简要阐述它们各自加密算法的原理、特点，分析各种算法的优缺点及发展趋势。 （1）基于矩阵变换／像素置换的图像加密技术 基于矩阵变换/像素置换的图像加密技术，基于Arnold变换的系列置乱方法，可以等效为对图像矩阵进行有限步地初等矩阵变换，从而打乱图像像素的排列位置。但初等矩阵变换是一种线性变换，其保密性不高。基于Arnold变换的加密算法和基于幻方的加密算法是不能公开的，这是因为加密算法和秘钥没有有效地分开，这和现代密码体制的要求是不相容的，即它不符合Kerckhoffs准则，而属于古典密码体制的范畴。在实际应用中应该加以适当的改进，有两种方法：一是使这类加密算法的保密性提高；二是要使这类加密算法符合Kerckhoffs准则，适应现代密码学的要求。另外，基于Arnold变换的图像加密算法含有其动力学系统的庞加莱回复特性，而幻方矩阵也是由有限域上的元素所组成的，因而都容易受到唯密文迭代攻击，因而从根本上来说这类算法是不能公开的。从加密算法不能公开、秘密不是完全依赖密钥这一点来看，这类加密算法是属于被淘汰之列的，除非它们能和其它的加密算法有效地结合，从而符合现代加密体制的规范。 （2）基于秘密分割与秘密共享的图像加密 基于秘密共享的加密算法是基于Shamir在1979年提出的密钥分存的概念。之后，在1994年欧密会上Naor和Shamir共同提出二值图像信息的共享方案。密钥分存的优点在于个别子密钥的泄漏不至于引起密钥的泄漏，而个别子密钥的损失也不至于影响密钥的恢复。算法简单直观，安全性好，具

matlab使用混沌序列进行图像加密

用MATLAB编写的混沌序列图像加密程序实验报告

目录 一、实验目的及意义 (3) 二、研究现状 (3) 三、实验内容 (3) 四、开发环境 (3) 五、分析设计 (3) 1、实验要求 (3) 2、设计原理 (3) 3、涉及到的程序代码 (4) 4、主要思想 (6) 六、结果及分析 (6) 1、运行示例 (6) 2、结果评估 (8) 七、心得体会 (8) 八、参考文献 (9)

用MATLAB编写的混沌序列图像加密程序 一、实验目的及意义 熟练使用matlab运用matlab进行编程，使用matlab语言进行数据的隐藏加密，确保数字图像信息的安全，混沌序列具有容易生成,对初始条件和混沌参数敏感等特点，近年来在图像加密领域得到了广泛的应用。使用必要的算法将信息进行加解密，实现信息的保护。 二、研究现状 随着Internet技术与多媒体技术的飞速发展，数字化信息可以以不同的形式在网络上方便、快捷地传输。多媒体通信逐渐成为人们之间信息交流的重要手段。人们通过网络交流各种信息，进行网上贸易等。因此，信息的安全与保密显得越来越重要。信息的安全与保密不仅与国家的政治、军事和外交等有重大的关系，而且与国家的经济、商务活动以及个人都有极大的关系。随着信息化社会的到来，数字信息与网络已成为人们生活中的重要组成部分，他们给我们带来方便的同时，也给我们带来了隐患：敏感信息可能轻易地被窃取、篡改、非法复制和传播等。因此信息安全已成为人们关心的焦点，也是当今的研究热点和难点。 多媒体数据，尤其是图像，比传统的文字蕴涵更大的信息量，因而成为人类社会在信息利用方面的重要手段。因此针对多媒体信息安全保护技术的研究也显得尤为重要，多媒体信息安全是集数学、密码学、信息论、概率论、计算复杂度理论和计算机网络以及其它计算机应用技术于一体的多学科交叉的研究课题。 三、实验内容 使用混沌序列图像加密技术对图像进行处理使加密后的图像 四、开发环境 MATLAB? & Simulink? Release 2010a windows7环境 五、分析设计 1.实验要求 使用matlab将图像信息隐藏，实现信息加密。 2.设计原理 运用异或运算将数据进行隐藏，连续使用同一数据对图像数据两次异或运算图像的数据不发生改变，利用这一特性对图像信息进行加密保护。用户输入的密码必 须在0~1之间任何一个数据进行加密，并且加密的程序与解密的程序输入的密码必 须一致才能正确解密。