Zigzag Dönüşümü ve Kanallar Arası Permütasyona Dayalı Bir Renkli Görüntü Karıştırma Yöntemi

Öz

Genel ağlar üzerinden paylaşılan renkli görüntülerin gizliliğini ve güvenliğini sağlamak zorlu bir iştir. Paylaşılan görüntünün gizliliğini korumak için görüntü şifreleme yöntemleri kullanılabilir. Uzamsal alan tabanlı görüntü şifrelemenin bir parçası olarak, karıştırma işlemi, bitişik pikseller arasındaki korelasyonu azaltır. Ayrıca, bir renkli görüntünün farklı kanalları arasındaki korelasyon, kanallar arası bir permütasyon ile azaltılabilir. Bu makale zikzak dönüşümüne ve çapraz kanal permütasyonuna dayanan yeni bir görüntü karıştırma yöntemi sunmaktadır. İlk olarak renkli bir görüntünün kırmızı, yeşil ve mavi kanallarına zikzak dönüşümü uygulanır. Kanallar arası permütasyon gerçekleştirmek için gerekli parametreler kaotik bir çadır haritası ile elde edilir. Çapraz kanal permütasyonu, farklı kanallar arasında piksellerin değiştirilmesini sağlar. Önerilen yöntemin performans ölçümleri, bir RGB görüntüsünün korelasyon katsayılarının önemli ölçüde azaltılabileceğini göstermektedir. Bu yöntemle her kanalın bilgi entropisi de büyük ölçüde artırılır. 256 x 256 renkli bir görüntü için ortalama yürütme süresinin 0.08 s'den az olduğu tespit edilmiştir ve bu da önerilen yöntemin görüntü şifreleme uygulamalarında kullanılabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• çadır haritası
• görüntü karıştırma
• kanallar arası permütasyon
• renkli görüntü şifreleme
• zikzak dönüştürme.

A Color Image Scrambling Method Based on Zigzag Transform and Cross-channel Permutation

Abstract

It is a challenging task to maintain the privacy and security of color images that are shared over public networks. To address this challenge, image encryption methods can be used to protect the confidentiality of the shared image. As a part of spatial domain-based image encryption, the scrambling process aims to reduce the correlation between adjacent pixels. Furthermore, the correlation between different channels of an RGB color image can be decreased by applying a cross-channel permutation. To achieve both decorrelations, this paper presents a new image scrambling method that is based on zigzag transform and cross-channel permutation. Firstly, a color image’s red, green, and blue channels are obtained, and the zigzag transform is applied to each channel, respectively. The transformed channels are concatenated for further shuffling. A chaotic tent map is employed to create the necessary parameters to perform cross-channel permutation. The cross-channel permutation ensures swapping pixels between different channels. Performance measures of the proposed method show that the correlation coefficients of an RGB image can be significantly reduced. The information entropy of each channel is also greatly increased with this method. The average execution time is found to be less than 0.08 s for a 256 x 256 color image, indicating that the proposed method can be used in image encryption applications.

Keywords

• color image encryption
• cross-channel permutation
• image scrambling
• tent map
• zigzag transform.

References

1. Gao, H., & Wang, X. (2021). Chaotic Image Encryption Algorithm Based on Zigzag Transform With Bidirectional Crossover From Random Position. IEEE Access, 9, 105627-105640. doi:10.1109/ACCESS.2021.3099214
2. Kanso, A. (2011). Self-shrinking chaotic stream ciphers. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 16(2), 822-836. doi:https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2010.04.039
3. Kaur, M., & Kumar, V. (2020). A Comprehensive Review on Image Encryption Techniques. Archives of Computational Methods in Engineering, 27(1), 15-43. doi:10.1007/s11831-018-9298-8
4. Li, C., Luo, G., Qin, K., & Li, C. (2017). An image encryption scheme based on chaotic tent map. Nonlinear Dynamics, 87(1), 127-133. doi:10.1007/s11071-016-3030-8
5. Li, Y., Wang, C., & Chen, H. (2017). A hyper-chaos-based image encryption algorithm using pixel-level permutation and bit-level permutation. Optics and Lasers in Engineering, 90, 238-246. doi:https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2016.10.020
6. Li, Z., Peng, C., Tan, W., & Li, L. (2020). A Novel Chaos-Based Color Image Encryption Scheme Using Bit-Level Permutation. symmetry, 12(9), 1497. doi:https://doi.org/10.3390/sym12091497
7. Muthu, J. S., & Murali, P. (2021). Review of Chaos Detection Techniques Performed on Chaotic Maps and Systems in Image Encryption. SN Computer Science, 2(5), 392. doi:10.1007/s42979-021-00778-3
8. Ramasamy, P., Ranganathan, V., Kadry, S., Damaševičius, R., & Blažauskas, T. (2019). An Image Encryption Scheme Based on Block Scrambling, Modified Zigzag Transformation and Key Generation Using Enhanced Logistic—Tent Map. entropy, 21(7). doi:10.3390/e21070656

9. Wang, X., & Chen, X. (2021). An image encryption algorithm based on dynamic row scrambling and Zigzag transformation. Chaos, Solitons & Fractals, 147, 110962. doi:https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.110962
10. Xingyuan, W., Junjian, Z., & Guanghui, C. (2019). An image encryption algorithm based on ZigZag transform and LL compound chaotic system. Optics & Laser Technology, 119, 105581. doi:https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2019.105581
11. Zhang, X., & Gong, Z. (2022). Color image encryption algorithm based on 3D Zigzag transformation and view planes. Multimedia Tools and Applications. doi:10.1007/s11042-022-13003-x