使用乘法和减法加密和解密图像

Question

我用加法和减法对Python中的图像进行编码和解码，但我不能通过乘法和除法来完成。任何人都可以吗？

加密代码部分：

for  i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        temp=image[i, j] + key[i,j]
        if temp > 255:
            temp = image[i, j] + key[i,j] - 255
        result[i,j]=temp

解密代码部分：

for i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        temp = image[i, j]-key[i,j]
        if temp < 0:
            temp = 255 + temp
        result[i, j] = temp

Answer 1

如你所知，通过乘法，

        if temp > 255:
            temp = image[i, j] + key[i,j] - 255

变得毫无用处，因为图像中相乘的两个数字可能超过 255 和 510。

加上除法，

        if temp < 0:
            temp = 255 + temp

变得毫无用处，因为在图像中划分的两个数字永远不会达到 0 或低于 0。另外，您应该 确保您正在使用可以存储浮点数的数组；如果您的数组有 dtype 个 uint8，并且插入其中的浮点数将自动转换为整数。

您可以尝试以下方法。加密代码部分：

for i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        result[i, j] = image[i, j] * (key[i, j] / 255)

解密代码部分：

for i in range(image.shape[0]):
    for j in range(image.shape[1]):
        result[i, j] = image[i, j] / (key[i, j] / 255)

Answer 2

你可以这样试试：

from cv2 import *
import numpy as np

image_input = imread('image_input.jpeg', IMREAD_GRAYSCALE)
(x, y) = image_input.shape
image_input = image_input.astype(float) / 255.0

加密

mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation
key = np.random.normal(mu, sigma, (x, y)) + np.finfo(float).eps
image_encrypted = image_input / key
imwrite('image_encrypted.jpg', image_encrypted * 255)

解密

image_output = image_encrypted * key
image_output *= 255.0
imwrite('image_output.jpg', image_output)

使用乘法和减法加密和解密图像

Encrypt and decrypt image using multiplication and subtraction

python

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opencv

cryptography

image-processing