图像置乱和扩散相结合代码matlab

以下是MATLAB中将图像置乱和扩散相结合的代码示例：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 获取图像的尺寸和通道数
[height, width, channels] = size(img);
% 将图像展开为一维向量
img_vec = reshape(img, [], channels);
% 获取向量的长度
n = length(img_vec);
% 构建置乱密码
key = randperm(n);
% 使用置乱密码对向量进行重排
scrambled_img_vec = img_vec(key, :);
% 将重排后的向量转为图像矩阵
scrambled_img = reshape(scrambled_img_vec, [height, width, channels]);
% 构建高斯滤波器
sigma = 1.0;
kernel_size = 2 * ceil(2 * sigma) + 1;
[x, y] = meshgrid(-floor(kernel_size/2):floor(kernel_size/2));
kernel = exp(-(x.^2 + y.^2) / (2 * sigma^2));
kernel = kernel / sum(kernel(:));
% 迭代进行图像扩散
iterations = 10;
for i = 1:iterations
    % 对每个通道分别进行高斯滤波
    for c = 1:channels
        scrambled_img(:, :, c) = conv2(scrambled_img(:, :, c), kernel, 'same');
    end
end
% 显示结果图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(scrambled_img);
title('Scrambled and Diffused Image');

以上代码中，我们首先使用randperm函数生成一个长度为n的置乱密码，然后使用该置乱密码对图像像素进行重排得到置乱后的图像。接着，我们构建了一个高斯滤波器，并迭代进行图像扩散操作。最后，我们将原始图像和置乱并扩散后的图像进行显示比较。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要对置乱密码和高斯滤波器的参数进行适当选择，以获得更好的效果。