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魔方矩陣置亂算法分析

2017-11-17 05:04:33胡冰楠

◆胡冰楠

(江西財經(jīng)大學(xué)軟件與通信工程學(xué)院 江西 330013)

魔方矩陣置亂算法分析

◆胡冰楠

(江西財經(jīng)大學(xué)軟件與通信工程學(xué)院 江西 330013)

本文分析對比了三種不同維數(shù)的魔方矩陣對圖像置亂的效果及其NPCR參數(shù)。

魔方矩陣;雙偶矩陣;單偶矩陣;奇數(shù)矩陣;NPCR

0 引言

魔方矩陣是一個古老的數(shù)學(xué)問題,原指一個方陣中的每行、每列和對角線之和均相等。通過魔方算法很好的把原先按順序排列的矩陣元素混淆了。本文借助魔方矩陣的思想,通過將方陣的像素點序號值實現(xiàn)行、列、對角線之和均相等,從而達(dá)到置亂圖像像素點的目的[1-2]。

魔方矩陣按矩陣維數(shù)分為3種,雙偶矩陣、奇數(shù)矩陣和單偶矩陣。它們由于矩陣維數(shù)不同,加密算法與實現(xiàn)結(jié)果都有所不同。本文對比了三種不同魔方矩陣算法的置亂效果,并分析了NPCR。

1 雙偶矩陣

雙偶矩陣特指矩陣維數(shù)N能被4整除的矩陣,即N=4n(n為正整數(shù))。這種維數(shù)的魔方矩陣是實現(xiàn)算法最簡單的一種。由于維數(shù)的特殊性,所以只需要將對角線上的元素略做調(diào)整即可實現(xiàn)。由4×4的矩陣可以發(fā)現(xiàn),魔方矩陣置亂后的矩陣中僅有50%的元素位置發(fā)生了改變。

當(dāng)矩陣維數(shù)擴(kuò)大到N=200時,經(jīng)過位置改變比例分析,矩陣中仍然有50%的元素位置未發(fā)生改變。位置改變比例是用來判斷置亂前后的兩個矩陣在相同坐標(biāo)上元素是否改變的參數(shù),如果置亂效果足夠好,位置改變比例的理論值應(yīng)為 100%,即所有位置上的元素都發(fā)生了變化。

使用大小為200×200的Lena圖像和白底帶黑色方塊的圖像Block(黑色方塊大小為 20×20,占圖像面積的1/100),雙偶魔方矩陣置亂的圖像與原始圖像如圖1所示。

圖1 雙偶魔方矩陣置亂

圖1置亂結(jié)果表明,這種雙偶魔方算法并不能使圖像得到良好的置亂。

2 奇數(shù)矩陣

奇數(shù)矩陣是指矩陣維數(shù)N為奇數(shù)的魔方矩陣,即N=2n+1(n為正整數(shù))。當(dāng) N=5時,變換后的方陣與原方陣相比,只有中心一點的值沒有發(fā)生位置變換,其余的值均發(fā)生了很大的變動。

理論上,對于一個N維(N=2n+1)的奇數(shù)魔方矩陣,經(jīng)過魔方矩陣置亂之后僅有 1/N2的像素點沒有改變位置(即中心點),其余(N2-1)/N2個像素點均改變了原始位置。對比圖3兩個矩陣,魔方矩陣相對于原矩陣的位置改變比例為96%;對于維數(shù)為215的魔方矩陣,即N=215,其位置改變比例為99.9978%,可以看出矩陣中幾乎所有元素的位置都發(fā)生了變化。

使用大小均為215×215的Lena圖像和Block圖像(黑色方塊大小為20×20),使用奇數(shù)魔方矩陣置亂的圖像與原始圖像如圖2所示。

圖2 奇數(shù)魔方矩陣置亂

從圖2(c)和(d)看出,圖像已經(jīng)實現(xiàn)置亂,但在其對角線方向具有明顯的條紋。

3 單偶矩陣

單偶矩陣特指矩陣維數(shù)N能被2整除但不能被4整除的矩陣,即N=4n+2(n為正整數(shù))。當(dāng)N=6時,魔方矩陣和原始矩陣相比,100%的元素位置發(fā)生了改變。

理論上,N維單偶矩陣(N=4n+2)中總有 100%的元素位置發(fā)生變化。對比圖5兩個矩陣,魔方矩陣相對于原矩陣的位置改變比例為100%;對于維數(shù)為210的魔方矩陣,即N=210,其位置改變比例仍為100%。

使用大小均為210×210的Lena圖像和Block圖像(黑色方塊大小為20×20),單偶魔方矩陣置亂圖像與原始圖像如圖3所示。

圖3 單偶魔方矩陣置亂

圖3(b)和(d)表明,單偶矩陣具有良好的置亂效果,經(jīng)過單偶矩陣置亂的圖像像素點幾乎全部發(fā)生了位置變動。原始圖像中處于中心的小黑方塊經(jīng)過單偶魔方矩陣置亂算法,被分散到整個圖像中去,而且圖像不具有明顯的規(guī)律性和相關(guān)性。

4 置亂算法的性能分析

為了比較3種置亂算法的效果,使用3種分辨率的Lena圖像,即200×200,210×210,215×215,分別計算采用雙偶、奇數(shù)、單偶矩陣算法置亂后圖像的像素值改變比例(NPCR),公式如(1)所示,M為矩陣維數(shù),Sign(x)為符號函數(shù),C1和 C2表示被比較的兩個圖像 C(i,j)表示圖像矩陣的坐標(biāo)。4種算法的NPCR由表1所示。

表1 置亂算法的NPCR

NPCR(99.6094%) Lena 49.3050% 99.3012% 99.4308%

由表1看出,雙偶矩陣算法的置亂效果差,奇數(shù)矩陣和單偶矩陣算法置亂的NPCR參數(shù)接近理論值。

5 結(jié)語

本文分析了單偶,雙偶,奇數(shù)矩陣的圖像置亂性能。由MATLAB仿真實驗結(jié)果表明,單偶矩陣圖像置亂效果良好。

[1] 龍卓珉, 俞斌.針對超混沌系統(tǒng)圖像加密算法的選擇明文攻擊[J].計算機(jī)工程,2012.

[2] 李如平,徐珍玉,吳房勝.改進(jìn)的魔方原則耦合混沌密文矩陣的圖像加密算法[J].蘭州文理學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2015.

國家自然科學(xué)基金項目(61562035), 江西省自然科學(xué)基金項目(20161BAB202058),江西省教育廳科技項目(GJJ160426)。

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