数字图像置乱技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

邵利平 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 图像安全
• 置乱技术
• 加密算法
• 信息隐藏
• 混沌系统
• 图像加密
• 数据安全
• 计算机视觉
• 图像处理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030477767

版次：1

商品编码：11899384

包装：平装

丛书名： 信息科学技术学术著作丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：227

字数：320000

正文语种：中文

内容简介

　　《数字图像置乱技术》主要介绍作者在数字图像置乱领域所取得的独创性研究成果，包括雪崩图像置乱变换、基于矩阵变换的置乱逆问题求解、2维双尺度矩形映射、基于多尺度三角映射的变尺度置乱、迷宫置乱以及改进Tangram方法的图像置乱方法。
　　《数字图像置乱技术》可供数字图像安全领域的研究生和科技人员学习，也可供相关领域科技人员参考。

内页插图

目录

《信息科学技术学术著作丛书》序
序
前言
主要符号表
1 绪论
1．1 研究背景
1．2 国内外研究现状
1．3 研究内容
1．4 本书的组织结构

2 基于高维矩阵变换的雪崩图像置乱变换
2．1 引言
2．2 基于高维矩阵变换的置乱方法简介
2．3 改进的高维雪崩图像置乱变换
2．3．1 雪崩图像置乱变换的正变换和逆变换
2．3．2 变换阵和逆变换阵生成算法
2．3．3 雪崩图像置乱变换的雪崩效应分析
2．4 雪崩图像置乱变换实验验证
2．4．1 实验评测标准
2．4．2 雪崩效应测试
2．4．3 扩散性能测试
2．5 基于雪崩置乱变换的细粒度分块重构的多信道图像信息分存算法
2．5．1 细粒度分块重构的多信道图像信息分存方案总体结构图
2．5．2 秘密图像的分发阶段
2．5．3 秘密图像的重构阶段
2．5．4 细粒度分块重构的多信道图像信息分存方案实验效果
2．6 小结

3 基于矩阵变换的图像置乱逆问题
3．1 引言
3．2 基本概念和映射规则
3．3 矩阵变换的逆问题求解
3．3．1 用伴随矩阵解决矩阵变换的逆问题
3．3．2 矩阵分解解决矩阵变换的逆问题
3．3．3 用扩展高斯一约当消去法解决矩阵变换的逆问题
3．4 随机“维变换阵生成策略
3．5 矩阵变换的逆问题验证实验
3．5．1 变换阵生成策略实验
3．5．2 大规模矩阵求逆的CPU耗时实验
3．5．3 2维、3维和”维矩阵变换图像恢复实验
3．5．4 特殊变换阵求逆实验
3．6 小结

4 2维双尺度矩形映射及其在任意矩形图像置乱上的应用
4．1 引言
4．2 2维双模线性映射及其周期性存在判据
4．2．1 2维双模线性映射
4．2．2 2维双模线性映射周期性存在判据
4．3 2维双尺度三角映射及其逆映射
4．3．1 2维双尺度三角映射
4．3．2 2维双尺度三角映射的逆映射
4．4 2维双尺度矩形映射及其逆映射
4．4．1 2维双尺度矩形映射
4．4．2 2维双尺度矩形映射的逆映射
4．5 2维双模线性映射、双尺度三角映射和双尺度矩形映射验证实验
4．5．1 2维双模线性映射及其周期性存在判据验证实验
4．5．2 2维双尺度三角映射验证实验
4．5．3 2维双尺度矩形映射验证实验
4．5．4 2维双尺度三角映射和2维双尺度矩形映射抗攻击实验
4．6 小结

5 多尺度三角映射及其在变尺度图像置乱上的应用
5．1 变尺度置乱问题的引入
5．2 多尺度三角映射及其逆映射
5．2．1 多尺度三角映射
5．2．2 多尺度三角映射的逆映射
5．3 基于多尺度三角映射的图像置乱方法
5．3．1 mton映射
5．3．2 基于多尺度三角映射的图像置乱算法
5．4 基于多尺度三角映射的图像置乱算法验证实验
5．4．1 验证多尺度三角映射对图像置乱和恢复的有效性实验
5．4．2 验证多尺度三角映射抗攻击能力实验
5．4．3 测试多尺度三角映射的置乱性能实验
5．4．4 同传统置乱算法的1次置乱性能比较实验
5．4．5 实验结论
5．5 小结

6 基于迷宫的2维、3维封闭连通区域图像置乱算法
6．1 引言
6．2 经典迷宫生成策略和用于矩形区域置乱的迷宫置乱算法
6．2．1 经典完美迷宫生成策略
6．2．2 基于I）FS迷宫节点出栈顺序和行优先扫描顺序的矩阵元素置乱方法
6．3 用于2维、3维封闭连通区域的迷宫排列生成方法
6．3．1 2维封闭连通区域迷宫排列生成方法
6．3．2 3维封闭连通区域迷宫排列生成方法
6．4 基于迷宫的2维、3维封闭连通区域图像置乱算法
6．5 基于迷宫的2维、3维封闭连通区域图像置乱算法验证实验
6．5．1 迷宫生成策略以及对应的排列验证实验
6．5．2 基于节点更新序列和节点更新序列复合的置乱方法验证实验
6．5．3 基于节点更新序列和节点更新序列复合的图像置乱方法验证实验
6．6 小结

7 基于改进Tangram方法的数字图像置乱方法
7．1 引言
7．2 经典的Tangram方法
7．3 所提的基于改进Tangram方法的数字图像置乱方法
7．4 实验
7．4．1 对基于改进Tangram方法的数字置乱方法验证实验
7．4．2 与经典Tangram方法的对比实验
7．5 小结
8 结语
参考文献

前言/序言

《像素的迷宫：图像数据的隐秘之舞》 内容简介 在这个信息爆炸的时代，视觉信息以惊人的速度传递着知识、情感与价值。而支撑这一切的，是那些构成我们所见即所得的像素，它们以某种秩序排列，组成了我们熟悉的图像。然而，当这些像素不再循规蹈矩，当它们被赋予一种全新的、看似混乱的排列方式时，一种全新的可能性便由此诞生。 《像素的迷宫：图像数据的隐秘之舞》是一部深度探索图像数据处理领域前沿理论与实践的著作。本书并非一本关于图像加密或信息隐藏的入门读物，而是将目光聚焦于更基础、更具颠覆性的一个层面：图像数据的重构与解析。我们所看到的每一张照片，每一个视频帧，其本质都是一串串二进制数据。这些数据在计算机中被赋予了空间上的组织结构，从而形成了我们能够识别的二维（或三维）图像。本书的主旨，便是揭示如何通过精妙的算法，将这些原本看似杂乱无章、甚至经过某种“置乱”处理的数据，重新还原成具有清晰语义的原始图像。 本书首先从信息论和信号处理的基础出发，为读者构建一个坚实的理论框架。我们深入剖析了图像数据的内在冗余性、空间相关性以及信息熵的概念，这些是任何图像数据能够被有效压缩、传输和重构的基石。在此基础上，我们将引导读者认识到，所谓的“置乱”并非简单的像素打乱，而可能是一种对图像数据进行结构性、逻辑性变换的策略，其目的在于隐藏数据的原始关联，但并未根本上破坏数据所携带的信息。 接下来的章节将是本书的核心所在。我们将详细介绍一系列具有代表性的图像数据解析与重构技术。这些技术涵盖了从传统的基于统计特征的恢复方法，到现代基于机器学习和深度学习的端到端解决方案。 在传统方法部分，我们不会拘泥于早已被广泛应用的固定模式。相反，我们将深入探讨那些在特定场景下表现出色，或者为后续发展奠定基础的非主流或前沿算法。例如，我们会分析那些利用图像的局部纹理特征、边缘信息，甚至色彩分布规律来推断原始像素位置的算法。这些方法往往需要精细的数学推导和对图像内在统计特性的深刻理解。我们会探讨如何通过构建相似度度量、利用图论的剪切算法来寻找数据间的联系，以及如何通过迭代优化来逐步逼近原始图像。 更重要的是，本书将花费大量篇幅聚焦于基于机器学习和深度学习的图像重构。这部分内容将是本书最引人入胜，也最具前瞻性的部分。我们将从最新的研究进展出发，系统性地介绍如何利用神经网络来学习图像数据的内在规律，并以此为基础进行数据解析与重构。 基于卷积神经网络（CNN）的解析方法：我们将探讨如何设计专门的CNN架构，使其能够直接从被置乱的数据序列中学习到像素之间的空间关系。这可能涉及设计特殊的卷积核、注意力机制，或者利用残差连接来捕获多尺度的信息。我们会分析这些网络如何通过端到端的训练，直接输出重构后的图像，从而克服了传统方法中繁琐的特征工程和参数调优。 基于生成对抗网络（GAN）的重构技术：GAN因其强大的生成能力，在图像重构领域展现出巨大的潜力。本书将深入研究如何利用GAN的生成器来模拟原始图像的分布，并利用判别器来评估重构图像的真实性。我们将探讨各种GAN变种，如条件GAN、CycleGAN等，是如何被应用于图像数据解析的。例如，如何训练一个GAN，使其能够将看似随机的数据序列“翻译”成逼真的图像。 基于Transformer的解析模型：近年来，Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，其在图像领域的应用也日益广泛。本书将探讨如何将Transformer的自注意力机制应用于图像数据的序列化处理和全局关联的建模，从而实现对高度置乱数据的有效解析。我们将分析Transformer模型如何通过长程依赖建模，捕获图像中不同区域之间的复杂关系。 混合模型与多模态融合：我们还将探讨如何将不同的深度学习模型进行融合，例如将CNN的局部特征提取能力与Transformer的全局建模能力相结合，或者利用多模态信息（如果存在的话）来辅助图像重构。 除了理论介绍，本书还包含了大量实际案例分析与算法实现细节。我们选取了当前研究中最具代表性的算法，并提供了详细的伪代码和算法流程图，方便读者理解和实现。同时，我们会讨论在实际应用中可能遇到的挑战，例如计算资源的限制、训练数据的需求、以及算法的鲁棒性等问题。 本书并非为新手设计的“填鸭式”教程。它假设读者具备一定的数学基础（如线性代数、概率论、微积分）和基本的编程能力（如Python）。我们鼓励读者积极思考，深入理解算法背后的原理，并勇于尝试将这些技术应用到自己的研究或工程项目中。 《像素的迷宫：图像数据的隐秘之舞》旨在为图像处理、计算机视觉、模式识别、信息安全等领域的科研人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的视角，帮助他们理解图像数据重构的精妙之处，掌握最前沿的技术方法，并在这一充满挑战与机遇的领域中，开辟新的研究方向和应用前景。本书将带领读者一同探索像素之间隐藏的数学之美，揭开图像数据在“迷宫”中跳跃的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的某些章节，尤其是关于置乱算法安全性的理论证明部分，对我来说简直是一场智力挑战。作者在阐述这些证明时，逻辑链条非常严谨，但使用的数学语言和符号体系对我而言相当陌生，需要反复查阅相关资料才能勉强跟上思路。尽管如此，我仍然能够感受到作者在技术上的扎实功底和对细节的极致追求。书中对置乱算法在不同数据格式（如JPEG、BMP）下的兼容性和性能表现的分析，也很有价值，虽然分析过程略显枯燥，但对于实际应用中的参数选择和优化有着重要的指导意义。总的来说，这本书更适合那些对置乱技术有一定基础，并且希望深入探究其数学原理和理论深度的高级读者。如果你是刚刚接触这个领域，可能需要先阅读一些更基础的入门书籍，再来挑战这本书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度远超我的预期，它不仅触及了数字图像置乱技术的核心算法，更深入剖析了置乱过程中涉及到的一些底层数学原理，例如群论和混沌理论在其中的应用。我尤其欣赏作者对于不同置乱算法的比较分析，从计算效率、置乱强度到抗攻击性等多个维度进行了详尽的阐述，并辅以大量的实验数据和图表，这使得理解和判断哪种算法更适用于特定场景变得更加直观。书中对加密解密流程的详细讲解，包括密钥管理和对称加密机制的结合，也给我留下了深刻印象。它并没有止步于理论介绍，而是提供了清晰的代码实现思路，甚至是一些伪代码的示例，这对于我这样希望将理论付诸实践的读者来说，无疑是极大的帮助。整本书的逻辑结构严谨，从基础概念到高级应用，层层递进，过渡自然，没有出现任何突兀或难以理解的地方。即便我对某些专业术语稍有疑问，书后的附录和参考文献也能提供及时的解答和进一步的探索方向。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的内容在某些方面显得有些过于理论化，对于我这种更侧重实际操作的读者来说，理解起来会稍显吃力。虽然作者在某些章节提供了算法的数学推导过程，但对于缺乏扎实数学背景的我来说，这些公式和定理的解读需要花费额外的时间和精力。我希望能有更多关于具体软件实现和开发环境搭建的指导，例如不同编程语言下实现置乱算法的具体代码示例，以及在实际项目中遇到的常见问题及其解决方案。当然，书中关于置乱算法的分类和特点的分析还是比较清晰的，也让我对整个技术领域有了初步的认识。只是在如何将这些算法真正落地应用到产品中，书中给出的指引相对较少，更偏向于学术研究的深度而非工程实践的广度。对于希望快速掌握一项实用技能的读者，可能需要结合其他的资源来弥补这方面的不足。

评分☆☆☆☆☆

这是一本令人耳目一新的著作，它以一种全新的视角审视了数字图像置乱技术。作者并没有局限于传统的置乱方式，而是大胆地引入了机器学习和深度学习的思想，提出了许多创新性的算法。例如，他利用生成对抗网络（GAN）来生成更加复杂和不可预测的置乱模式，并探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）来评估置乱的有效性。这些前沿技术的融合，让置乱技术不再是简单的像素重排，而是演变成一种更具智能化和适应性的安全手段。书中对不同置乱算法在抵抗各种攻击（如差分攻击、统计分析攻击等）的能力进行了详细的对比分析，并给出了量化的评估指标，这为我们选择和设计鲁棒的置乱方案提供了宝贵的参考。此外，作者还对置乱技术在区块链、物联网等新兴领域的应用前景进行了深入的探讨，展现了该技术广阔的发展空间。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在图像置乱技术方面的叙事方式堪称一股清流。它没有用晦涩难懂的术语堆砌，而是以一种非常“故事化”的方式展开，仿佛在讲述一场关于数据保护的精彩冒险。作者善于运用类比和形象的比喻，将那些抽象的概念变得生动有趣，例如他将置乱过程比作打乱一副扑克牌，将密钥比作解锁的咒语，这样的描述让初学者也能轻松入门，甚至产生浓厚的兴趣。书中对置乱技术的实际应用场景的描绘也十分到位，从医疗影像的隐私保护，到军事通信的安全传输，再到数字水印的嵌入与检测，都进行了细致入微的展示。让我感到惊喜的是，作者还探讨了置乱技术在应对现代网络攻击方面的一些前沿思考，比如如何结合人工智能进行自适应置乱，以及如何应对量子计算带来的潜在威胁。这种前瞻性的视角，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于未来数字安全趋势的启示录，让我受益匪浅。