前后相邻像素加密

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assaad el makhloufi 2020年12月31日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/706173-adjacent-pixel-before-and-after-encryption

评论道: assaad el makhloufi2021年1月2日

我想知道我的相邻像素的结果是正确的加密前后垂直,水平。我也包括我的加密图像的直方图与图像结果。

17日评论
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图像分析 2020年12月31日

现在的图像显示。

好吧,让我们来一个任意像素(行、列)= (2,2)。现在,你认为“相邻”的像素?8相邻像素(1、2),(1、2),(1,3),(2,1),(2,3),(3、1),(2),(3、3)?好的,让我们假定这些8相邻像素的像素“相邻”的像素(2,2)。当然,我们将有3个图片我认为:

原始图像
加密的图像(如果甚至在一个矩形(行、列)格式)
解密后的图像(应与原始图像)。

现在正是比较做你想做的8个相邻像素之间和一个像素在一个给定的位置3图片(9 * 3 = 27个像素,乘以图像中像素的数量,如一百万之类的)?

我想说你的加密/解密算法是正确的是往返给你原始图像完全。

assaad el makhloufi 2020年12月31日

编辑:assaad el makhloufi 2020年12月31日

图像分析谢谢你的回复,我需要显示相邻像素(水平和verticale)原始图像和图像加密。

在其他方式: 相邻像素之间的关系在水平、垂直

我上传的图像相邻像素(水平和verticale)计算

                               函数r_xy = AdjancyCorrPixel (P)
                              
                               P = imread (“C: \ \惠普桌面\ \用户orig.PNG”);
                              
                               x1 =双(P (1: end-1, 1: end-1, 1));
                              
                               日元=双(P(2:最终,2:最终,1));
                              
                               randIndex1 = randperm(元素个数(x1));
                              
                               randIndex1 = randIndex1 (1:5000);
                              
                               x = x1 (randIndex1);
                              
                               y = y₁(randIndex1);
                              
                               r_xy = corrcoef (x, y);
                              
                               散射(x, y);
                              
                               包含(对位置的像素灰度值(x, y) ')
                              
                               ylabel (对位置的像素灰度值(x + 1, y) ')
                              
                               结束

但是我不知道如果这是正确的方法来显示相邻像素。

沃尔特·罗伯森 2020年12月31日

                                P = imread (“orig.PNG”);
                               
                                如果ndims (P) > 2;P = rgb2gray (P);结束
                               
                                赴麦加朝圣= accumarray(1 +(重塑(P (:, 1: end-1),[], 1),重塑(P(:, 2:结束),[],1)),1,[256256]);
                               
                                高压= accumarray(1 +(重塑(P (1: end-1,:),[], 1),重塑(P (2:,:), [], 1)), 1, [256256]);
                               
                                次要情节(2,1,1)
                               
                                冲浪(赴麦加朝圣,“edgecolor”,“没有”)
                               
                                标题(“水平”)
                               
                                次要情节(2,1,2)
                               
                                冲浪(高压,“edgecolor”,“没有”)
                               
                                标题(“垂直”)

这有一个轻微的偏见:从一个像素计数到下一个更高的指数,但它不从高数指数降低。例如,如果最后一列是唯一列的像素值99,那么你将得到99的y轴,但不会得到任何99 x轴。

图像分析 2021年1月1日

你不应该我们jpg图像进行图像分析。你的图像看起来应该是一个图像只有2个灰色的水平。你不会应用灰度共生矩阵建立使用二进制图像,因为它的,而毫无意义。是专门为灰度图像。你一个灰度图像,因为错误地使用JPG图像,所以代替2灰色像你期望水平,你有很多灰色的水平由于JPG有损压缩方法和改变灰色的水平。你可以看到,应用灰度共生矩阵建立的。而不是信号在两个点代表两个灰色的水平,你有一个集群的点代表每个像素和相邻的邻国之间的差异。这些差异并非都是1或0像他们会与一个二进制图像。

但无论如何,这只是一种猜测是因为我不能找出你在当你问“如果我的相邻像素的结果是正确的加密前后垂直、水平”仍然无法确定你的意思加密,相邻的,正确的。