（图像加密）常用图像置乱算法matlab实现（一）

• 常用置乱算法

分三种：
1、对二维图像矩阵进行行置乱和列置乱，或交叉进行行、列置乱。
2、将二维图像展开成一维行向量或一维列向量，对该向量进行位置置乱。
3、借助2x2置乱矩阵变换二维图像的各个像素点的位置。

• 第一种
  1、二维图像直接行置乱与列置乱
  （1）随机置乱

行/列随机：借助于混沌系统产生长度为M/N的随机数向量X/Y，然后将图像矩阵的第i行/第j列与第Xi行/第Yj列互换。

实现：
这里使用的超混沌Lorenz系统

clc,clear;
P=imread('lena.jpg');P=rgb2gray(P);//读入图像 转化为灰度图像
iptsetpref('imshowborder','tight');//设置图像显示无边框
figure(1);imshow(P);//显示
[M,N]=size(P);P=double(P);//获得图像行列数M N
n=M+N;//设定计算的混沌序列长度
h=0.002;t=800;//以下
a=10;b=8/3;c=28;r=-1;
x0=1.1;y0=2.2;z0=3.3;w0=4.4;
s=zeros(1,n);
for i=1:n+t
    K11=a*(y0-x0)+w0;K12=a*(y0-(x0+K11*h/2))+w0;
    K13=a*(y0-(x0+K12*h/2))+w0;K14=a*(y0-(x0+h*K13))+w0;
    x1=x0+(K11+K12+K13+K14)*h/6;
    
    K21=c*x1-y0-x1*z0;K22=c*x1-(y0+K21*h/2)-x1*z0;
    K23=c*x1-(y0+K22*h/2)-x1*z0;K24=c*x1-(y0+h*K23)-x1*z0;
    y1=y0+(K21+K22+K23+K24)*h/6;
    
    K31=x1*y1-b*z0;K32=x1*y1-b*(z0+K31*h/2);
    K33=x1*y1-b*(z0+K32*h/2);K34=x1*y1-b*(z0+h*K33);
    z1=z0+(K31+K32+K33+K34)*h/6;
    
    K41=-y1*z1+r*w0;K42=-y1*z1+r*(w0+K41*h/2);
    K43=-y1*z1+r*(w0+K42*h/2);K44=-y1*z1+r*(w0+h*K43);
    w1=w0+(K41+K42+K43+K44)*h/6;
    
    x0=x1;y0=y1;z0=z1;w0=w1;
    if i>t
        s(i-t)=x1;
        if mod((i-t),3000)==0//每3000次迭代后加扰动
            x0=x0+h*sin(y0);
        end
    end
end//以上 生成混沌序列
X=mod(floor((s(1:M)+100)*10^10),M)+1;//生成行置乱向量
Y=mod(floor((s(M+1:M+N)+100)*10^10),N)+1;//生成列置乱向量
A=P;
for i=1:M
    t=A(i,:);A(i,:)=A(X(i),:);A(X(i),:)=t;
end
figure(2);imshow(uint8(A));//行置乱后的图像
B=A;
for j=1:N
    t=B(:,j);B(:,j)=B(:,Y(j));B(:,Y(j))=t;
end
figure(3);imshow(uint8(B));//列置乱后的图像

结果：

• 这里可以看到有个问题：
  行置乱后得到的图像中，左边白色的柱子仍然清晰可见。

这是因为行置乱对于灰度值相同的列不起作用。

最后

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