图像加密解密算法,图像加密系统的设计与实现

　　【导读】本文为《计算机视觉40例简介》栏第一例。本栏简要介绍李主编的《图像加密与解密》一书中的40个案例。

　　目前，该书已在电子工业出版社出版，你可以在JD.COM、淘宝、当当等平台上买到。

　　可以在微信官方账号“计算机视觉之光”中回复关键词【案例01】，获取本案例的源代码和使用的测试图片。

　　本书中的40个案例都录制了介绍视频。如果看文字版太麻烦，可以关注微信官方账号“计算机视觉之光”，直接看视频介绍版。

　　本文简单介绍一下这个案例的一些基础知识。关于更详细的理论介绍和代码实现，请参考第4章，《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》，《计算机视觉40例简介》。

　　图像加密和解密的显示如图1所示：

　　加密图像是混沌图像，我们无法从加密图像中得到任何有效信息。解密后的图像与原始图像一致。

　　图1图像加密和解密显示

　　图像加密和解密有非常重要的应用。比如我们可以对图像进行加密，也可以将密码等关键信息保存在图像上再对图像进行加密，达到高保密性的要求。

　　加密的方法有很多种。我们可以：

　　置乱加密：将图像中的所有像素置乱以实现加密。异或：加密和解密是通过异或运算实现的。本文讨论了异或加密。加密操作如表1所示(xor用于表示XOR操作)。对于数字0和1，运算规则如下：

　　对于同样的数值运算，结果为0；对于不同的数值运算，结果是1。然而，这里有趣的一点是，存在以下逻辑链：

　　假设：A和B异或得到C推论1: C和A异或得到B推论2: C和B异或得到A .根据上述逻辑，我们得到如下逻辑：

　　加密：明文(a)和密钥(b)加密得到密文(c)解密：密文(c)和密钥(b)解密得到明文(a)表1异或运算

　　利用数值加密和解密的逻辑，可以得到图像加密和解密的逻辑。图像加密和解密模型如图2所示。其中，密钥图像是加解密双方约定的任意图像(本例中使用的是城市景观图)。解密后得到的解密图像与原始图像完全一致。

　　图2加密模型

　　运行程序，结果如图3所示，其中：

　　图(a)是莱娜的原图。图.(b)是关键图像键，看起来比较混乱。图(c)是通过加密获得的加密图像加密。它是通过对原始图像lena(图(a))和密钥图像key(图(b))进行逐位XOR运算而获得的。图像看起来杂乱无章。虽然图像加密和图像密钥是混沌的，但它们是不同的。图(d)是解密的图像解密，它是通过加密的图像加密(图(c))和密钥图像密钥(图(b))的逐位异或而获得的。

　　图3程序的运行结果

　　在《图像加密》一书中，从理论基础和实现过程两个角度系统深入地介绍了图像加密和解密的具体算法和实现过程，并对代码实现进行了详细说明。欢迎阅读第4章，《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》，了解详情。

　　055-79000在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域40个具有代表性的典型案例。在这些案例中，不仅有传统案例(数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐形、地图搜索、车牌识别、图像加密、指纹识别等。)，还包括深度学习案例(图像分类、风格转移、姿态识别、实例分割等)。)，以及人脸识别案例(面部表情识别、驾驶员疲劳监测、性别年龄识别)。

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。