Arnold阿諾德置亂（貓臉變換）圖像盲水印注入預處理（python）

針對彩色圖像實現了arnold置換與置換還原，解決了cv2.imread()讀取圖像偏色、處理后無結果顯示或顯示結果為純色圖像等問題。

參考來源：

https://blog.csdn.net/weixin_43924621/article/details/116211424

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.image as mpimg

def arnold(img, shuffle_times, a, b):
    r, c, d = img.shape # 高，寬，通道個數
    p = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    for times in range(shuffle_times):  # 置亂次數
        for i in range(r):
            for j in range(c):
                x = (i + b * j) % r
                y = (a * i + (a * b + 1) * j) % c
                p[x, y, :] = img[i, j, :]
        img = np.copy(p) # 深復制
    return p

img = mpimg.imread('lena.bmp')
img = img[:, :, [2, 1, 0]] # 解決顯色問題
new = arnold(img, 1, 1, 3)
cv2.imshow('picture', new)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('new.bmp', new)

 

置換后還原代碼：

def de_arnold(img,shuffle_time,a,b):
    r, c, d = img.shape
    dp = np.zeros(img.shape, np.uint8)

    for s in range(shuffle_time): 
        for i in range(r):
            for j in range(c):
                x = ((a * b + 1) * i - b * j) % r
                y = (-a * i + j) % c
                dp[x, y, :] = img[i, j, :]
        img = np.copy(dp) 
    return img

img = mpimg.imread('new.bmp')
img = img[:, :, [2, 1, 0]] 
new = de_arnold(img, 1, 1, 3)
cv2.imshow('picture', new)
cv2.waitKey(0)

 

1. arnold() 和 de_arnold()中 shuffle_time,a,b 三個參數的數值需要對應才能實現圖像還原。
2. de_arnold()中的img為運行arnold()后通過cv2.imwrite()保存的結果。
3. 示例圖為512*512的lena.bmp，此博客不支持上傳.bmp格式的圖片。

置亂后的圖像（shuffle_time=1,a=1,b=3）：

 

還原：

 

后續可在此基礎上使用離散小波變換繼續對圖像進行處理。