專利名稱:一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法
技術領域:
本發明涉及圖像處理與信息安全領域,特別涉及一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法。
背景技術:
計算機網絡和多媒體通信技術的飛速發展,使得信息在網絡上傳輸的更為便捷、流暢。圖像正成為個人、公司企業、政府機關等進行網絡信息交流的重要載體。同時,基于圖像的信息安全問題日益突出,圖像安全保密技術的研究越來越受到人們的關注。置亂是圖像加密中研究比較廣泛的一種方法。圖像的置亂技術是指,發送方借助數學或其他領域的技術,對圖像的空間域(位置空間、色彩空間)作變換使之生成一幅面目 雜亂的再用于傳輸;在傳輸過程中,非法截獲者無法從中獲得原圖像信息,從而達到圖像保密的目的;接受方經去亂過程,可恢復原圖像。即使攻擊者能夠恢復出原始圖像,也將要耗費大量的人力、物力和財力,同時時間的消耗也使破譯失去了意義。目前圖像置亂技術大體上可以分為三類像素位置變換、像素灰度值變換以及像素位置和灰度值同時變換。圖像置亂的目的是達到信息的隱藏,確保信息的安全,而一種置亂技術的好壞需要一個評價標準,以此來確保置亂的有效性以及圖像的安全性。此外,數字水印技術也是數據版權保護的重要方法,置亂程度衡量方法對于圖像置亂到什么程度時水印算法的魯棒性最強起到重要的指導作用。因此,如何評價圖像的置亂程度是一個很值得研究的領域,具有重要的實際意義。現有的大部分圖像置亂程度評估方法均要依賴于采用置亂技術進行置亂前的原始圖像,實用性不高,且有些只適用于某類置亂技術的評估,無對常見類型置亂技術均適用的高泛化性,限制了其實際應用。
發明內容
為了克服現有技術存在的缺點與不足,本發明提供一種基于信息熵的圖像置亂程
度衡量方法。本發明所采用的技術方案如下一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法,包括如下步驟(I)獲取圖像;(2)對圖像進行分塊;(3)分別計算各個圖像分塊的信息熵,所述各個圖像分塊的信息熵H由下式獲得
_3] i/ = -X->(^)l0g2 P(^1)式中T(Xi)表示圖像分塊中灰度值為i的像素出現的概率,L為圖像的灰度等級數,常見的圖像的灰度等級數為256 ;在灰度等級數為256的圖像里,i的取值范圍為O彡i彡255。(4)計算各個圖像分塊信息熵的方差;所述圖像分塊的信息熵方差varH由下式獲得\mH =…(//, - Hf ) / t式中,Hk表示第K個圖像分塊的信息熵,互表示所有圖像分塊的信息熵的平均值,t表示圖像分塊的總塊數,(5)把步驟(4)中的信息熵的方差代入到置亂程度衡量公式,即得到圖像的置亂程度;所述圖像的置亂程度SD為
SD=I-VarH式中,varil表示所有圖像分塊的信息熵方差。所述步驟(2)中采用Matlab軟件中的bestblk函數對圖像進行分塊,圖像被分成t塊,每一塊大小為aXb,所述獲取圖像的大小為MXN,則16 < a < m, 16 < b < n,其中,m=round(M/4), n=round (N/4)。所述步驟(3)中的所述圖像分塊中灰度值為i的像素出現的概率P(Xi)由下式獲得p (Xi) =XiZab式中,Xi表示灰度值為i的像素在圖像分塊中的總個數。本發明的有益效果(I) 一致性它與人的視覺的主觀評價基本一致;(2)高泛化性它對僅變換像素位置的、僅變換像素灰度值的和同時變換像素位置及灰度值的圖像置亂技術均適用;(3)對原圖像無依賴性評估過程不需要原圖像參與,簡單且實用。
圖I是本發明的工作流程示意圖;圖2是Lena圖像;圖3是Lena圖像采用Arnold變換置亂一次后的圖像;圖4是Lena圖像采用Arnold變換置亂兩次后的圖像。
具體實施例方式下面結合實施例及附圖,對本發明作進一步地詳細說明,但本發明的實施方式不限于此。實施例如圖I所示本發明一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法,包括如下步驟(I)獲取圖像;(2)對圖像進行分塊,具體方法如下采用Matlab軟件中的bestblk函數對圖像進行分塊,圖像被分成t塊,每一塊大小為aXb,假設圖像的大小為MXNJlJ 16≤a≤m,16≤b≤n,其中,m=round(M/4), n=round (N/4)。(3)分別計算各個圖像分塊的信息熵,各個圖像分塊的信息熵H由下式獲得
權利要求
1.一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法,其特征在于,包括如下步驟 (1)獲取圖像; (2)對圖像進行分塊; (3)分別計算各個圖像分塊的信息熵,所述各個圖像分塊的信息熵H由下式獲得
2.根據權利要求I所述的一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法,其特征在于所述步驟(2)中采用Matlab軟件中的bestblk函數對圖像進行分塊,圖像被分成t塊,每一塊大小為aXb,所述獲取圖像的大小為MXNJlJ 16彡a彡m,16彡b彡n, 其中,m=round(M/4), n=round(N/4)。
3.根據權利要求I所述的一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法,其特征在于所述步驟(3)中的所述圖像分塊中灰度值為i的像素出現的概率P(Xi)由下式獲得P(Xi)=XiAb 式中,Xi表示灰度值為i的像素在圖像分塊中的總個數。
全文摘要
本發明公開了一種基于信息熵的圖像置亂程度衡量方法。包括下列步驟(1)獲取圖像;(2)對圖像進行分塊;(3)分別計算各個圖像分塊的信息熵;(4)求所有圖像分塊的信息熵方差;(5)將求得的圖像分塊信息熵方差代入最終的圖像置亂程度衡量公式,即得到了圖像的置亂程度。本發明提供的圖像置亂程度判別依據,表達簡潔,計算過程不需要原始圖像的參與,能夠有效地衡量圖像的置亂程度,與人視覺的主觀評價基本一致,同時具有對各種類型的圖像置亂技術都適用的高泛化性,為圖像置亂技術的選擇提供了一個衡量標準。
文檔編號G06T7/00GK102750699SQ20121019099
公開日2012年10月24日 申請日期2012年6月11日 優先權日2012年6月11日
發明者晉建秀, 鄭宜峰 申請人:華南理工大學