數字圖像置亂技術 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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邵利平 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 圖像安全
• 置亂技術
• 加密算法
• 信息隱藏
• 混沌係統
• 圖像加密
• 數據安全
• 計算機視覺
• 圖像處理

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030477767

版次：1

商品編碼：11899384

包裝：平裝

叢書名： 信息科學技術學術著作叢書

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：227

字數：320000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數字圖像置亂技術》主要介紹作者在數字圖像置亂領域所取得的獨創性研究成果，包括雪崩圖像置亂變換、基於矩陣變換的置亂逆問題求解、2維雙尺度矩形映射、基於多尺度三角映射的變尺度置亂、迷宮置亂以及改進Tangram方法的圖像置亂方法。
　　《數字圖像置亂技術》可供數字圖像安全領域的研究生和科技人員學習，也可供相關領域科技人員參考。

內頁插圖

目錄

《信息科學技術學術著作叢書》序
序
前言
主要符號錶
1 緒論
1．1 研究背景
1．2 國內外研究現狀
1．3 研究內容
1．4 本書的組織結構

2 基於高維矩陣變換的雪崩圖像置亂變換
2．1 引言
2．2 基於高維矩陣變換的置亂方法簡介
2．3 改進的高維雪崩圖像置亂變換
2．3．1 雪崩圖像置亂變換的正變換和逆變換
2．3．2 變換陣和逆變換陣生成算法
2．3．3 雪崩圖像置亂變換的雪崩效應分析
2．4 雪崩圖像置亂變換實驗驗證
2．4．1 實驗評測標準
2．4．2 雪崩效應測試
2．4．3 擴散性能測試
2．5 基於雪崩置亂變換的細粒度分塊重構的多信道圖像信息分存算法
2．5．1 細粒度分塊重構的多信道圖像信息分存方案總體結構圖
2．5．2 秘密圖像的分發階段
2．5．3 秘密圖像的重構階段
2．5．4 細粒度分塊重構的多信道圖像信息分存方案實驗效果
2．6 小結

3 基於矩陣變換的圖像置亂逆問題
3．1 引言
3．2 基本概念和映射規則
3．3 矩陣變換的逆問題求解
3．3．1 用伴隨矩陣解決矩陣變換的逆問題
3．3．2 矩陣分解解決矩陣變換的逆問題
3．3．3 用擴展高斯一約當消去法解決矩陣變換的逆問題
3．4 隨機“維變換陣生成策略
3．5 矩陣變換的逆問題驗證實驗
3．5．1 變換陣生成策略實驗
3．5．2 大規模矩陣求逆的CPU耗時實驗
3．5．3 2維、3維和”維矩陣變換圖像恢復實驗
3．5．4 特殊變換陣求逆實驗
3．6 小結

4 2維雙尺度矩形映射及其在任意矩形圖像置亂上的應用
4．1 引言
4．2 2維雙模綫性映射及其周期性存在判據
4．2．1 2維雙模綫性映射
4．2．2 2維雙模綫性映射周期性存在判據
4．3 2維雙尺度三角映射及其逆映射
4．3．1 2維雙尺度三角映射
4．3．2 2維雙尺度三角映射的逆映射
4．4 2維雙尺度矩形映射及其逆映射
4．4．1 2維雙尺度矩形映射
4．4．2 2維雙尺度矩形映射的逆映射
4．5 2維雙模綫性映射、雙尺度三角映射和雙尺度矩形映射驗證實驗
4．5．1 2維雙模綫性映射及其周期性存在判據驗證實驗
4．5．2 2維雙尺度三角映射驗證實驗
4．5．3 2維雙尺度矩形映射驗證實驗
4．5．4 2維雙尺度三角映射和2維雙尺度矩形映射抗攻擊實驗
4．6 小結

5 多尺度三角映射及其在變尺度圖像置亂上的應用
5．1 變尺度置亂問題的引入
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 基於多尺度三角映射的圖像置亂方法
5．3．1 mton映射
5．3．2 基於多尺度三角映射的圖像置亂算法
5．4 基於多尺度三角映射的圖像置亂算法驗證實驗
5．4．1 驗證多尺度三角映射對圖像置亂和恢復的有效性實驗
5．4．2 驗證多尺度三角映射抗攻擊能力實驗
5．4．3 測試多尺度三角映射的置亂性能實驗
5．4．4 同傳統置亂算法的1次置亂性能比較實驗
5．4．5 實驗結論
5．5 小結

6 基於迷宮的2維、3維封閉連通區域圖像置亂算法
6．1 引言
6．2 經典迷宮生成策略和用於矩形區域置亂的迷宮置亂算法
6．2．1 經典完美迷宮生成策略
6．2．2 基於I）FS迷宮節點齣棧順序和行優先掃描順序的矩陣元素置亂方法
6．3 用於2維、3維封閉連通區域的迷宮排列生成方法
6．3．1 2維封閉連通區域迷宮排列生成方法
6．3．2 3維封閉連通區域迷宮排列生成方法
6．4 基於迷宮的2維、3維封閉連通區域圖像置亂算法
6．5 基於迷宮的2維、3維封閉連通區域圖像置亂算法驗證實驗
6．5．1 迷宮生成策略以及對應的排列驗證實驗
6．5．2 基於節點更新序列和節點更新序列復閤的置亂方法驗證實驗
6．5．3 基於節點更新序列和節點更新序列復閤的圖像置亂方法驗證實驗
6．6 小結

7 基於改進Tangram方法的數字圖像置亂方法
7．1 引言
7．2 經典的Tangram方法
7．3 所提的基於改進Tangram方法的數字圖像置亂方法
7．4 實驗
7．4．1 對基於改進Tangram方法的數字置亂方法驗證實驗
7．4．2 與經典Tangram方法的對比實驗
7．5 小結
8 結語
參考文獻

前言/序言

《像素的迷宮：圖像數據的隱秘之舞》 內容簡介 在這個信息爆炸的時代，視覺信息以驚人的速度傳遞著知識、情感與價值。而支撐這一切的，是那些構成我們所見即所得的像素，它們以某種秩序排列，組成瞭我們熟悉的圖像。然而，當這些像素不再循規蹈矩，當它們被賦予一種全新的、看似混亂的排列方式時，一種全新的可能性便由此誕生。 《像素的迷宮：圖像數據的隱秘之舞》是一部深度探索圖像數據處理領域前沿理論與實踐的著作。本書並非一本關於圖像加密或信息隱藏的入門讀物，而是將目光聚焦於更基礎、更具顛覆性的一個層麵：圖像數據的重構與解析。我們所看到的每一張照片，每一個視頻幀，其本質都是一串串二進製數據。這些數據在計算機中被賦予瞭空間上的組織結構，從而形成瞭我們能夠識彆的二維（或三維）圖像。本書的主旨，便是揭示如何通過精妙的算法，將這些原本看似雜亂無章、甚至經過某種“置亂”處理的數據，重新還原成具有清晰語義的原始圖像。 本書首先從信息論和信號處理的基礎齣發，為讀者構建一個堅實的理論框架。我們深入剖析瞭圖像數據的內在冗餘性、空間相關性以及信息熵的概念，這些是任何圖像數據能夠被有效壓縮、傳輸和重構的基石。在此基礎上，我們將引導讀者認識到，所謂的“置亂”並非簡單的像素打亂，而可能是一種對圖像數據進行結構性、邏輯性變換的策略，其目的在於隱藏數據的原始關聯，但並未根本上破壞數據所攜帶的信息。 接下來的章節將是本書的核心所在。我們將詳細介紹一係列具有代錶性的圖像數據解析與重構技術。這些技術涵蓋瞭從傳統的基於統計特徵的恢復方法，到現代基於機器學習和深度學習的端到端解決方案。 在傳統方法部分，我們不會拘泥於早已被廣泛應用的固定模式。相反，我們將深入探討那些在特定場景下錶現齣色，或者為後續發展奠定基礎的非主流或前沿算法。例如，我們會分析那些利用圖像的局部紋理特徵、邊緣信息，甚至色彩分布規律來推斷原始像素位置的算法。這些方法往往需要精細的數學推導和對圖像內在統計特性的深刻理解。我們會探討如何通過構建相似度度量、利用圖論的剪切算法來尋找數據間的聯係，以及如何通過迭代優化來逐步逼近原始圖像。 更重要的是，本書將花費大量篇幅聚焦於基於機器學習和深度學習的圖像重構。這部分內容將是本書最引人入勝，也最具前瞻性的部分。我們將從最新的研究進展齣發，係統性地介紹如何利用神經網絡來學習圖像數據的內在規律，並以此為基礎進行數據解析與重構。 基於捲積神經網絡（CNN）的解析方法：我們將探討如何設計專門的CNN架構，使其能夠直接從被置亂的數據序列中學習到像素之間的空間關係。這可能涉及設計特殊的捲積核、注意力機製，或者利用殘差連接來捕獲多尺度的信息。我們會分析這些網絡如何通過端到端的訓練，直接輸齣重構後的圖像，從而剋服瞭傳統方法中繁瑣的特徵工程和參數調優。 基於生成對抗網絡（GAN）的重構技術：GAN因其強大的生成能力，在圖像重構領域展現齣巨大的潛力。本書將深入研究如何利用GAN的生成器來模擬原始圖像的分布，並利用判彆器來評估重構圖像的真實性。我們將探討各種GAN變種，如條件GAN、CycleGAN等，是如何被應用於圖像數據解析的。例如，如何訓練一個GAN，使其能夠將看似隨機的數據序列“翻譯”成逼真的圖像。 基於Transformer的解析模型：近年來，Transformer模型在自然語言處理領域取得瞭巨大成功，其在圖像領域的應用也日益廣泛。本書將探討如何將Transformer的自注意力機製應用於圖像數據的序列化處理和全局關聯的建模，從而實現對高度置亂數據的有效解析。我們將分析Transformer模型如何通過長程依賴建模，捕獲圖像中不同區域之間的復雜關係。 混閤模型與多模態融閤：我們還將探討如何將不同的深度學習模型進行融閤，例如將CNN的局部特徵提取能力與Transformer的全局建模能力相結閤，或者利用多模態信息（如果存在的話）來輔助圖像重構。 除瞭理論介紹，本書還包含瞭大量實際案例分析與算法實現細節。我們選取瞭當前研究中最具代錶性的算法，並提供瞭詳細的僞代碼和算法流程圖，方便讀者理解和實現。同時，我們會討論在實際應用中可能遇到的挑戰，例如計算資源的限製、訓練數據的需求、以及算法的魯棒性等問題。 本書並非為新手設計的“填鴨式”教程。它假設讀者具備一定的數學基礎（如綫性代數、概率論、微積分）和基本的編程能力（如Python）。我們鼓勵讀者積極思考，深入理解算法背後的原理，並勇於嘗試將這些技術應用到自己的研究或工程項目中。 《像素的迷宮：圖像數據的隱秘之舞》旨在為圖像處理、計算機視覺、模式識彆、信息安全等領域的科研人員、工程師和高級學生提供一個全麵而深入的視角，幫助他們理解圖像數據重構的精妙之處，掌握最前沿的技術方法，並在這一充滿挑戰與機遇的領域中，開闢新的研究方嚮和應用前景。本書將帶領讀者一同探索像素之間隱藏的數學之美，揭開圖像數據在“迷宮”中跳躍的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這是一本令人耳目一新的著作，它以一種全新的視角審視瞭數字圖像置亂技術。作者並沒有局限於傳統的置亂方式，而是大膽地引入瞭機器學習和深度學習的思想，提齣瞭許多創新性的算法。例如，他利用生成對抗網絡（GAN）來生成更加復雜和不可預測的置亂模式，並探討瞭如何利用捲積神經網絡（CNN）來評估置亂的有效性。這些前沿技術的融閤，讓置亂技術不再是簡單的像素重排，而是演變成一種更具智能化和適應性的安全手段。書中對不同置亂算法在抵抗各種攻擊（如差分攻擊、統計分析攻擊等）的能力進行瞭詳細的對比分析，並給齣瞭量化的評估指標，這為我們選擇和設計魯棒的置亂方案提供瞭寶貴的參考。此外，作者還對置亂技術在區塊鏈、物聯網等新興領域的應用前景進行瞭深入的探討，展現瞭該技術廣闊的發展空間。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在圖像置亂技術方麵的敘事方式堪稱一股清流。它沒有用晦澀難懂的術語堆砌，而是以一種非常“故事化”的方式展開，仿佛在講述一場關於數據保護的精彩冒險。作者善於運用類比和形象的比喻，將那些抽象的概念變得生動有趣，例如他將置亂過程比作打亂一副撲剋牌，將密鑰比作解鎖的咒語，這樣的描述讓初學者也能輕鬆入門，甚至産生濃厚的興趣。書中對置亂技術的實際應用場景的描繪也十分到位，從醫療影像的隱私保護，到軍事通信的安全傳輸，再到數字水印的嵌入與檢測，都進行瞭細緻入微的展示。讓我感到驚喜的是，作者還探討瞭置亂技術在應對現代網絡攻擊方麵的一些前沿思考，比如如何結閤人工智能進行自適應置亂，以及如何應對量子計算帶來的潛在威脅。這種前瞻性的視角，使得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本關於未來數字安全趨勢的啓示錄，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的某些章節，尤其是關於置亂算法安全性的理論證明部分，對我來說簡直是一場智力挑戰。作者在闡述這些證明時，邏輯鏈條非常嚴謹，但使用的數學語言和符號體係對我而言相當陌生，需要反復查閱相關資料纔能勉強跟上思路。盡管如此，我仍然能夠感受到作者在技術上的紮實功底和對細節的極緻追求。書中對置亂算法在不同數據格式（如JPEG、BMP）下的兼容性和性能錶現的分析，也很有價值，雖然分析過程略顯枯燥，但對於實際應用中的參數選擇和優化有著重要的指導意義。總的來說，這本書更適閤那些對置亂技術有一定基礎，並且希望深入探究其數學原理和理論深度的高級讀者。如果你是剛剛接觸這個領域，可能需要先閱讀一些更基礎的入門書籍，再來挑戰這本書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度遠超我的預期，它不僅觸及瞭數字圖像置亂技術的核心算法，更深入剖析瞭置亂過程中涉及到的一些底層數學原理，例如群論和混沌理論在其中的應用。我尤其欣賞作者對於不同置亂算法的比較分析，從計算效率、置亂強度到抗攻擊性等多個維度進行瞭詳盡的闡述，並輔以大量的實驗數據和圖錶，這使得理解和判斷哪種算法更適用於特定場景變得更加直觀。書中對加密解密流程的詳細講解，包括密鑰管理和對稱加密機製的結閤，也給我留下瞭深刻印象。它並沒有止步於理論介紹，而是提供瞭清晰的代碼實現思路，甚至是一些僞代碼的示例，這對於我這樣希望將理論付諸實踐的讀者來說，無疑是極大的幫助。整本書的邏輯結構嚴謹，從基礎概念到高級應用，層層遞進，過渡自然，沒有齣現任何突兀或難以理解的地方。即便我對某些專業術語稍有疑問，書後的附錄和參考文獻也能提供及時的解答和進一步的探索方嚮。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的內容在某些方麵顯得有些過於理論化，對於我這種更側重實際操作的讀者來說，理解起來會稍顯吃力。雖然作者在某些章節提供瞭算法的數學推導過程，但對於缺乏紮實數學背景的我來說，這些公式和定理的解讀需要花費額外的時間和精力。我希望能有更多關於具體軟件實現和開發環境搭建的指導，例如不同編程語言下實現置亂算法的具體代碼示例，以及在實際項目中遇到的常見問題及其解決方案。當然，書中關於置亂算法的分類和特點的分析還是比較清晰的，也讓我對整個技術領域有瞭初步的認識。隻是在如何將這些算法真正落地應用到産品中，書中給齣的指引相對較少，更偏嚮於學術研究的深度而非工程實踐的廣度。對於希望快速掌握一項實用技能的讀者，可能需要結閤其他的資源來彌補這方麵的不足。