admin 随着宽带网的发展，图像数据开始在网上流行，基于有些图像数据的敏感性，因而图像数据的保护越来越受到关注。图像融合技术是利用图像灰度值进行插值融合的新技术，利用该技术可实现对灰度图像的融合。我们在图像融合技术的基础上，结合混沌序列的伪随机特性，给出了一种基于混沌序列的图像文件加密技术，同时，结合给出的图像文件加密效果的评价标准，通过实验验证了该方法是一种高效、稳定的图像文件加密技术。
二、图像融合技术
基于图形( Graphics)的融合技术主要是应用线性插值技术进行不同图形之间的融合过渡。对于图像(Image)的融合可以将图形的融合技术应用于图像的处理上，但由于图像的复杂程度远大于图形，所以应用这些技术时，算法效率很低，而且，一般只能得到近似计算。
从构成图像的像素角度考虑，基于图像的像素灰度值，可以在两幅同等大小的图像之间进行线性插值，实现对两幅图像的快速融合，具体方法是：对两幅同样大小的图像进行插值融合，记原图像为F，目标图像为D，插值结果图像为E，两幅图像上对应像素(i，j)的灰度值分别记为F(i，j)和O(i，j)，其中F(i，j)为原图像在(i，j)处的像素灰度值，O(i，j)为目标图像在(i，j)处的像素灰度值。插值的方程为：
根据以上公式计算出的E(i，j)即为插值结果图像在(i，j)处的灰度值，当v的值从0变化到l时，相应的结果图像从原图像F变化到目标图像O。图1即是根据以上方法进行融合的结果，经过实验比较发现，当v的值等于1时，得到的结果图像即为目标图像。
二、图像文件加密技术
在利用混沌序列进行图像文件加密的算法中，基于加密算法安全性的要求，一般多采用类似于密码学中的Feistel型结构，通过循环迭代的加密，逐步增加加密图像的混乱程度，从而实现对图像的加密。通过图1图像融合的图例可以发现，在图像融合的中间过程，结果图像具有一定程度的混乱。根据这一结果，结合混沌序列良好的伪随机性，可以将这种方法应用于图像文件加密，具体方法是：取两幅同样大小的图像，其中需要加密的图像称为原图像Image，另一幅图像称为密铜图像Kinrage，根据图像大小生成的混沌序列记为：
{ai，j}，i=1,2，…，M，j=1，2，…，N，其中M×N是图像的大小．对混沌序列进行归一化处理，利用混沌序列对两幅图像进行融合，融合过程为：
则得到具有一定混乱度的倒像Enimage，根据加密的需要进行迭代加密，则得到最终的加密图像文件。结合传统的图像融合算法，给出直接应用图像融合技术的数宁图像加密算法如下：
图像加密算法1：基于图像融合的图像加密算法
Step1：输入密钥图像Kinrage和原图像Image，同时给出混沌序列的初始值ao。
Step2：根据图像生成相应的混沌序列，对混沌序列的值进行归一化处理，使其满足：
Step3：利用混沌序列{ai}对两幅图像进行融合加密，得到Enimage。
Step4：定义Enimage为新的原图像，Image为新的密钥剧像，返回Step2。直到迭代加密过程完成。
以上图像加密算法中，每一次循环加密可采用不同的混沌序列，也可采用相唰的混沌序列，密钥定义为密钥图像和混沌序列的初始值。
利用图像加密算法1加密图像文件的图例如下图2，其中混沌序列为Logistic映射：0。
通过图2可以看出，利用图像加密算法1加密的效果很不理想，分析原因，主要有以下几点：
一、在图像文件加密过程中所应用的混沌序列进行了归一化，这与图像融合技术保持一致，但在加密过程中，这造成Enimage(i，j)必然介于Image(i，j)与Kimage(i，j)的灰度值之间，不管迭代多少次，这样的限制条件都无法改变。
二、利用密钥图像作为整个加密系统的部分密钥，这样就造成密钥所占空间过大1，传输的成本相应增加，从而影响到算法的实际使用。基于以上分析，我们给出改进的基于图像融合技术的数字图像加密算法。
在改进的图像加密算法中，设需加密图像为Image，大小为M×N，根据图像生成混沌序列记为：
{ai，j}，i=1，2，…，M，j=1，2，…，N，对该混沌序列进行简单的离散化如下：
A（i，j）= round（ai，j×256）
如果将矩阵A看成是图像的灰度矩阵，则可由混沌序列生成一幅灰度图像Kimage，作为即将加密的密钥图像，现在，根据加密需要生成融合过程的混沌序列{bi，j}，i=1，2，…，M，j=1，2，…，N，进行计算：
在以上融合计算中，在插值系数bi，j前乘2的原因有以下两点：
一、可以使结果图像的灰度值范围不受限制条件的约束；
二、在计算机中，乘2的计算效率很高，保证不影响算法的效率。
图像加密算法2：改进的基于图像融合的图像加密算法
Stcp1：输入原图像Image，同时给出混沌序列的初始值ao和b0。
Step2：根据ao生成混沌序列{ai，j}，i=1，2，…，M，j=1，2，…，N，离散化后得到密钥图像kimage的灰度矩阵。
Step3：生成相应的混沌序列{bi，j}，i=1，2，…，M，j=1，2，…，N。
Step4：利用混沌序列{bi，j}对Image和Kimage进行融合加密，得到加密图像Enimage；
Step5：定义Enimage为新的原图像，Image为新的密钥图像，返回Step2。直到迭代加密过程完成。
图像文件解密过程为图像文件加密的逆过程，根据捅值公式(3)分析可知，在得到相同的混沌序列的前提下，相应的解密过程为：
其中，当bi，j时，则Image(i, j)=Kimoge（i,j）。可以发现，公式(3)和公式(4)除了插值的系数不同外，在形式上是一样的，说明解密过程也是一种插值过程，所以根据公式(4)，参考算法2，可以得到相应的解密算法。
三、图像加密算法性能分析
基于融合技术的图像加密算法，安全性依赖于所用混沌序列的安全性，从公式(3)可知，当Kimage（i，j）和bi，j都不可知。通过Eniurage(i, j)直接解出Image(i,j)是不可能的，而当图像较大时，相应生成的密钥图像灰度矩阵也会很大，采用穷举法进行破解也是困难的，其时间复杂度为O(M×N×256)。
同时，由于图像文件加密过程是在像素灰度值之例进行插值计算，所以除了要生成密钥图像灰度矩阼以外，其余的混沌序列不需要进行相应的离散化处理，这样，可以保证图像加密算法具有较高的效率。
四、图像加密算法图 例
图3是采用真实图像作为密钥图像的加密效果图。图4是采用混沌序列生成图像作为密钥图像的加密效果图，通过图4可以看出，加密效果随着迭代次数的增加是稳定的。具体的加密结果为：
小知识之图像融合
图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
