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1)  random matrix scrambling transformation
随机矩阵置乱变换
1.
For implementing the encryption/decryption and information hiding for digital multimedia,and aiming to generate enough large cipher key space,the accurate period of high dimension random matrix scrambling transformation is studied with the help of number theory and algebraic theory.
为了适合数字多媒体特性,实施多媒体加密与信息隐藏,生成充分大的密钥空间,使用了数论、近世代数、算法分析等工具,对高维随机矩阵置乱变换的精确周期进行了研究。
2)  stochastic transition matrix
随机转换矩阵
3)  random scrambling
随机置乱
1.
A random scrambling method was proposed for digital image encryption.
提出了一个用于图像加密的随机置乱算法。
4)  random permutation
随机置乱
1.
In some digital image watermarking systems,if the original image is pre-processed with random permutation before embedding and the watermarked image is pre-processed with sharpening before detection,the performance of watermarking can be improved,which means the images can look better,or the veracity rate of detection is higher.
空间域随机置乱和锐化滤波是基本的图像处理方法。
2.
In this paper, we present a novel encryption algorithm for MPEG audio data including all three layers that is based on a random permutation scheme.
本文基于随机置乱提出一个MPEG音频数据的快速加密算法,对一、二、三层的MPEG音频数据均适用。
5)  scrambling transformation
置乱变换
1.
Shifting the Hilbert curve can get much more new paths for scrambling, and with the changing figure of the overlap ratio the rule of scrambling transformation is discussed in order to test the period and the quasi-period of the scrambling transformation.
研究了基于Hilbert曲线的数字图像置乱方法 ,引入二个概念 :“重合度”和“Hilbert曲线的平移” ,利用Hilbert曲线平移 ,获得了更多新的置乱路径 ,并根据重合度变化图探讨了置乱变换的规律 ,以测试置乱变换的周期和拟周期。
2.
Image scrambling transformation is a common method in information hiding and image encryption.
图像置乱变换是信息隐藏和图像加密常用的方法,如何衡量一种置乱变换的好坏,是研究的热点和难点问题。
3.
This paper provides an precise expression for the period T(A,N) under a 2-D random integer matrix scrambling transformation modulus N for any N, and provides the estimation of the upper bound of the period T(A,N).
给出了二维随机整数矩阵A决定的置乱变换在任意模N下周期T(A,N)的精确表达式及上界估计。
6)  scramble transformation
置乱变换
1.
To reflect the image scrambling effect by image cross-entropy, the scramble transformations with periods are simulated.
为了能用图像交叉熵反映出图像置乱效果,采用具有周期性的置乱变换进行实验,结果表明,该方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度的关系,与人的视觉基本相符。
补充资料:随机矩阵


随机矩阵
stochastic matrix

随机矩阵[st叻as次matr议;eToxacT”,ee似M盯-P””a」 一个具有非负元素的方阵(可能是无限的)尸=扮p,},其中 艺pl,=],对一切j.一切n阶随机矩阵的集合是由n”个由零和1所构成的随机矩阵的集合的凸包.任意一个随机矩阵尸可以看成一个离散M即幼。链(Markov ehain)亡”(t)的转移概率的矩阵(rnatr认of transition pro加bilities). 随机矩阵的本征值的绝对值不超过1;1是任意随机矩阵的一个本征值.如果一个随机矩阵尸是不可分解的(Ma拌oB链别(t)有一类正状态),则1是尸的一个单本征值(即它的重数是l);一般地说,本征值1的重数与MaPKoB链“(t)的正状态类的个数一致.如果一个随机矩阵尸不可分解,且Map-KoB链的正状态类有周期d,则P的一切本征值的集合,作为复平面的一个点集,通过旋转角度为2二/d的旋转映到自身上.当d一1时,随机矩阵尸和Map-K帕链七”(r)叫做非周期的(a详riodie). 有限阶的尸的对应于本征值1的左本征向量兀=泛:,;: 二,一艺兀p‘,,对一切J,(l)并且满足条件二,)0,艺,二,一1,定义Ma拌oB链心”(t)的平稳分布;在不可分解矩阵尸的情形,平稳分布是唯一的. 如果尸是一个有限阶不可分解非周期随机矩阵,则以下极限存在: 。叭p”一fl,(2)n是这样一个矩阵,它的所有行都与向量兀相同(亦见遍历MaP幼.链(Markov chain,ergodjc);对于无限随机矩阵P来说,方程组(l)可能没有满足条件艺,兀,<二的非零非负解;在这一情形fl是零矩阵).(2)中的收敛速度可以用一个其绝对值大于P的所有异于l的本征值的绝对值的任意指数p的几何级数来估计. 如果p=!}几,l是一个砚阶随机矩阵,那么它的任意一个本征值元都满足不等式(见〔3」): }、一。}城1一。,这里。一!翼,.几,·一切n阶随机矩阵的本征值的集合的并集M已被描述(见【41). 一个满足附加条件 艺F:,一1,对一切了的随机矩阵尸=}p,,{称为二重随机矩阵(doubly一sto-c址‘ticn飞以rix).n阶二重随机矩阵的集合是,,!个nl价置换矩阵(即由O和1组成的双随机矩阵)集合的凸包.具有一个二重随机矩阵尸的有限MapKoB链亡“(t)有一致平稳分布.【补注]给定一个具有非负元素的实;:xn矩阵A,提出这样的问题,什么时候有可逆正对角矩阵D,和DZ使得D IAD:是一个二重随机矩阵,并且D.和DZ唯一确定到什么程度.这样的定理称为DAD定理(DAD一theoreTns).在电信和统计中对此感兴趣(【A3」一〔AS]). 一个矩阵A是全不可分解的(仙ly indeComPo-sable),如果不存在置换矩阵尸,Q,使得 PA口一厂‘1“、. 一\B AZ/一个1 xl矩阵是全不可分解的,如果它不是零矩阵. 于是对于一个非负方阵A来说,存在正对角矩阵D.和DZ使得D,A DZ是二重随机矩阵,当且仅当存在置换矩阵尸和Q使得PAQ是全不可分解矩阵的直和(〔Al」,〔A2]).
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参考词条