利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量,得到密文图像,求matlab代码
时间: 2024-02-13 10:05:47 浏览: 14
好的,以下是利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量,得到密文图像的MATLAB代码:
```matlab
% 加载原始图像
img = imread('lena.png');
% 进行一级小波分解
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(img,'haar');
% 获取低频分量(即cA)
low_freq = cA;
% 设置Arnold置乱参数
N = 512; % 图像尺寸
a = 3; b = 5; % 置乱参数
% 进行Arnold置乱(循环置乱10次)
for i = 1:10
for x = 1:N
for y = 1:N
pos = mod([a,b;1,a]*[x;y],N)+1;
low_freq(pos(1),pos(2)) = cA(x,y);
end
end
end
% 显示置乱后的低频分量
imshow(uint8(low_freq));
% 将置乱后的低频分量与其他分量组合重构图像
new_img = idwt2(low_freq,cH,cV,cD,'haar');
% 显示重构后的密文图像
imshow(uint8(new_img));
% 保存密文图像
imwrite(uint8(new_img), 'lena_cipher.png');
```
希望对您有所帮助。注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要考虑更多的安全性和实用性问题。
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利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量,得到密文图像的matlab代码实现
以下是利用Arnold置乱一级小波分解后的低频分量,得到密文图像的MATLAB代码实现:
```matlab
% 读入原始图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转为灰度图
img_gray = rgb2gray(img);
% 将灰度图像像素值归一化至[0,1]
img_gray = double(img_gray) / 255;
% 显示原始图像
subplot(2,2,1);imshow(img_gray);title('原始图像');
% 进行一级小波分解
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(img_gray, 'haar');
% 对低频分量进行Arnold置乱
N = 512; % 图像大小
iter = 30; % 置乱迭代次数
for i = 1 : iter
for y = 1 : N
for x = 1 : N
% 计算Arnold置乱后的坐标
new_x = mod(2*x + y, N);
new_y = mod(x + y, N);
% 将像素值复制到新坐标位置
cA(new_x+1, new_y+1) = cA(x+1, y+1);
end
end
end
% 将置乱后的低频分量与高频分量合并,重构密文图像
img_crypt = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示密文图像
subplot(2,2,2);imshow(img_crypt);title('密文图像');
% 对密文图像进行解密
% 进行一级小波分解
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(img_crypt, 'haar');
% 对低频分量进行Arnold置乱,逆向置乱
for i = 1 : iter
for y = 1 : N
for x = 1 : N
% 计算逆向Arnold置乱后的坐标
old_x = mod(y - x, N);
old_y = mod(x - 2*old_x, N);
% 将像素值复制到新坐标位置
cA(old_x+1, old_y+1) = cA(x+1, y+1);
end
end
end
% 将逆向置乱后的低频分量与高频分量合并,重构解密后的图像
img_decrypt = idwt2(cA, cH, cV, cD, 'haar');
% 显示解密后的图像
subplot(2,2,3);imshow(img_decrypt);title('解密后的图像');
```
请注意,此代码仅适用于大小为512x512的图像。如果要处理其他大小的图像,需要相应修改代码。
利用Arnold置乱二级小波分解后的低频分量,得到密文图像,求matlab代码
以下是利用Arnold置乱二级小波分解后的低频分量得到密文图像的Matlab代码:
```
% 读入原始图像
I = imread('lena.bmp');
% 进行二级小波分解
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(I,'haar');
[cAA,cAH,cAV,cAD] = dwt2(cA,'haar');
% 对低频分量进行Arnold置乱
N = size(cAA,1);
n = input('请输入置乱次数: ');
for i=1:n
for x=1:N
for y=1:N
x1 = mod(2*x + y, N) + 1;
y1 = mod(x + y, N) + 1;
cAA(x1,y1) = cAA(x,y);
end
end
end
% 重构图像
cA = idwt2(cAA,cAH,cAV,cAD,'haar');
I = idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar');
% 显示原始图像和密文图像
subplot(1,2,1); imshow(imread('lena.bmp'));
title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(uint8(I));
title('密文图像');
```
在运行代码时,会提示输入置乱次数。根据需要进行输入即可。另外,需要注意的是,该代码只针对灰度图像,对于彩色图像需要进行通道分离和合并。