84、图像加密与 LILLIPUT 算法的高速低功耗实现

图像加密与 LILLIPUT 算法的高速低功耗实现

1. 图像加密算法评估指标

在图像加密领域，有多个关键指标用于评估加密算法的性能，下面详细介绍这些指标及其意义。
- 相邻像素的相关系数 ：相关系数常被用于评估加密算法的质量。加密图像中两个相邻像素的相关系数计算公式如下：
[
R_{x,y} = \frac{\sum_{i=1}^{N} [x_i - E(x)][y_i - E(y)]}{N\sqrt{D(x)D(y)}}
]
其中，(E(x) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} x_i)，(D(x) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} [x_i - E(x)]^2)，(x)和(y)是两个相邻像素的灰度值。
- 对于原始图像，水平、垂直和对角方向的相关系数值接近 1，这表明原始图像相邻像素间具有很强的相关性。
- 而经过加密后的图像，这些方向的相关系数值接近 0，说明加密算法有效地降低了相邻像素间的相关性。具体数据如下表所示：
| 方向 | 原始图像 | 块置乱图像 | 位平面置乱图像 | 加密图像 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 水平 | 0.885008 | 0.006861 | 0.003157 | 0.008451 |
| 垂直 | 0.861041 | 0.173399 | 0.004107 | 0.001153 |
| 对角 | 0.834218 | 0.041085 | 0.007651 | 0.004421 |