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摘 要：图像加密处理技术是各种鱼图像相关技术的总称。对于大多数图像技术处理工作者来说，他们在处理图像信息中都是通过数字图像处理技术和和电子辅助设备相互结合运行来完成的。在很多领域都在利用图像处理技术来变换，增强或者表达描述目标的提取和测量。随着计算机科学技术的不断发展，3D场景建模，数据库建立以及相关图像分割技术都在不断的飞速发展，除此之外，图像加密处理技术还可以完成上述的制作和硬件设计。
关键词：图像技术；图像加密；偏微分方程
中图分类号：TP391
1 图像加密处理技术的基本知识
1.1 图像机密处理技术的发展现状
图像机密处理技术也是计算机图像处理技术，主要是利用计算机对所输出图像信号进行有效技术处理的过程，该技术在20世纪50年代出现至今，取得了飞速的发展，现今已经达到相当的技术规模和水平。在最早期该技术出现时，人们主要是领用它来处理图像的画面质量，目的比较单纯，只是为了改善图片的视觉效果，把低质量的图像输入到计算机当中，利用各种图像的计算方法来处理图像信息。
图像处理技术作为一门学科出现在20世纪60年代，主要是图像的输入信号转化为数字化信号输出的都是经过计算及处理改善后的图像，我们平常所用的计算机图像处理方式包括图像增强、复原、编码、压缩等。
通过上面的描述我们不难看出，图像的处理结果利用计算机作为辅助的手段，同事数字图像处理技术也需要各种机器感来完成，这一种计算机分割计算的处理模式，该技术随着发展已经在字符识别，军事指挥和指纹处理等多方面都得到了广泛的应用，除此之外，在我们日常生活中的天气预报和航空定位等领域也有所发展。
1.2 图像加密处理技术的框架
图像加密处理技术是涉及方方面的一种技术，包括图像分析、图像理解和计算机视觉，目前在这些技术领域还没有一个统计的界定标准。由于近几年图像技术得到了极大的发展，有很多新的计算方法核心的计算理论应运而生，伴随着也出现了一大批新的技术装备。这些成果都是在原有的技术成果上发展起来的，与原来的技术协同发展，相互交叉，目前在图像技术处理领域较为流行的就是如图1所示的技术框架，这种技术将数学、光学、通信等基础科学的原理有机的结合在一起。
图像加密处理技术是一个内容丰富的过程，在一般的计算过程中都是兼顾抽象程度和研究方法等三个层次的内容。包括图像分析，处理和最后的生成。这样的运行模式计算机的参与工作很大，在很多的图像处理中都没有一个混淆的图像处理计算过程，换而言之，图像处理技术是一种和中间层技术又有联系又有区别的技术类型，同时还没有一个明确的界限。从图1的表述中，在图像机密处理过程中，抽象的程度越高，数据量也随着减少，具体而言，所有的图像都要经过一系列的技术处理才能生成为有用的信息内容，在这样一个复杂的计算过程中，操作对象和数据量都在随时发生着变化和压缩，所以说，高质量的图像技术处理对底层的操作要求必须有指导的内容，同时在高低层相互转换的变换过程中也需要很好地操作能效。
2 图像加密处理技术的实例—图像的加密
圖像加密是图像编码的一种形式。很多情况下图像技术在传输的过程中都进行隐藏，这就是所谓的图像加密处理技术。下面我们通过一个具体的计算实例来看深入理解，在离散模型下的图像处理一般情况下我们的分辨率都用n*n来表示，对应的坐标一次为x=（x1，x2），x1，x2属于{0，1，2，..，n-1}。加密的过程用算子T实现
Tu（x）=u（Arn（x））
其中Arn表示Arnold变换，是对像素的一个坐标变换，
程序运行结果如图2所示
3 图像变换的不变性与偏微分方程与计算机图像加密处理结束的结合
数学模型技术的应用使得计算机图像积木处理技术得到了飞速的发展。在数学模型的支撑下很多时候都不需要对图像的每个点进行局部的有效处理。这样的处理模式不但简单，而且迅速有效。在适合的运动技术处理的图像中对很多的图像目标进行分割处理然后在组合在一起，主要模式大致有三种：腐蚀、膨胀、开和闭
在膨胀计算和腐蚀计算当中，我们一般情况下都以膨胀算子的伪代码为主要内容，一般情况下我们设定图像的分辨率为mXn，u[i，j]（i=1…m，j=1，…n）表示图像在[i，j]位置的灰度值。经过数学模型的有效计算分析运行结果如图3所示：
从上述的图片中不难看出黑色区域和白色区域的明显差别，这就是膨胀和腐蚀计算运行的结果呈现。
4 总结
通过上述的描述我们不难发现，图像加密处理技术是一个技术性强，运算复杂的计算机应用技术，在对其研究的过程中，不但要求我们有丰富的实践知识，还需要有细致深入的全方位理解和掌握，在我们所列举的实例中，计算过程是一个把任务分开在组合的计算过程中，只有通过不断的摸索和实验，才可以在每次图像处理中得到经验，从而更好地掌握这么科学技术知识。
参考文献：
[1]张亶，陈刚.基于偏微分方程的图像处理[J].北京：高等教育出版社，2004，1.
[2]齐东旭，邹建成，韩效宥.—类新的置乱变换及其在图像信息隐蔽中的应用[J].中国科学E辑，2000，30（5）：440-447.
[3]丁玮，闫伟齐，齐东旭.基于Aronld变换的数字图像置乱技术[J].计算机辅助设计与图形学学报，2001，13（4）：338-341.
[4]董长虹.Matlab神经网络与应用[J].北京：国防工业出版社，2005，1.
作者单位：河北联合大学信息工程学院，河北唐山 063009
关键词：图像技术；图像加密；偏微分方程
中图分类号：TP391
1 图像加密处理技术的基本知识
1.1 图像机密处理技术的发展现状
图像机密处理技术也是计算机图像处理技术，主要是利用计算机对所输出图像信号进行有效技术处理的过程，该技术在20世纪50年代出现至今，取得了飞速的发展，现今已经达到相当的技术规模和水平。在最早期该技术出现时，人们主要是领用它来处理图像的画面质量，目的比较单纯，只是为了改善图片的视觉效果，把低质量的图像输入到计算机当中，利用各种图像的计算方法来处理图像信息。
图像处理技术作为一门学科出现在20世纪60年代，主要是图像的输入信号转化为数字化信号输出的都是经过计算及处理改善后的图像，我们平常所用的计算机图像处理方式包括图像增强、复原、编码、压缩等。
通过上面的描述我们不难看出，图像的处理结果利用计算机作为辅助的手段，同事数字图像处理技术也需要各种机器感来完成，这一种计算机分割计算的处理模式，该技术随着发展已经在字符识别，军事指挥和指纹处理等多方面都得到了广泛的应用，除此之外，在我们日常生活中的天气预报和航空定位等领域也有所发展。
1.2 图像加密处理技术的框架
图像加密处理技术是涉及方方面的一种技术，包括图像分析、图像理解和计算机视觉，目前在这些技术领域还没有一个统计的界定标准。由于近几年图像技术得到了极大的发展，有很多新的计算方法核心的计算理论应运而生，伴随着也出现了一大批新的技术装备。这些成果都是在原有的技术成果上发展起来的，与原来的技术协同发展，相互交叉，目前在图像技术处理领域较为流行的就是如图1所示的技术框架，这种技术将数学、光学、通信等基础科学的原理有机的结合在一起。
图像加密处理技术是一个内容丰富的过程，在一般的计算过程中都是兼顾抽象程度和研究方法等三个层次的内容。包括图像分析，处理和最后的生成。这样的运行模式计算机的参与工作很大，在很多的图像处理中都没有一个混淆的图像处理计算过程，换而言之，图像处理技术是一种和中间层技术又有联系又有区别的技术类型，同时还没有一个明确的界限。从图1的表述中，在图像机密处理过程中，抽象的程度越高，数据量也随着减少，具体而言，所有的图像都要经过一系列的技术处理才能生成为有用的信息内容，在这样一个复杂的计算过程中，操作对象和数据量都在随时发生着变化和压缩，所以说，高质量的图像技术处理对底层的操作要求必须有指导的内容，同时在高低层相互转换的变换过程中也需要很好地操作能效。
2 图像加密处理技术的实例—图像的加密
圖像加密是图像编码的一种形式。很多情况下图像技术在传输的过程中都进行隐藏，这就是所谓的图像加密处理技术。下面我们通过一个具体的计算实例来看深入理解，在离散模型下的图像处理一般情况下我们的分辨率都用n*n来表示，对应的坐标一次为x=（x1，x2），x1，x2属于{0，1，2，..，n-1}。加密的过程用算子T实现
Tu（x）=u（Arn（x））
其中Arn表示Arnold变换，是对像素的一个坐标变换，
程序运行结果如图2所示
3 图像变换的不变性与偏微分方程与计算机图像加密处理结束的结合
数学模型技术的应用使得计算机图像积木处理技术得到了飞速的发展。在数学模型的支撑下很多时候都不需要对图像的每个点进行局部的有效处理。这样的处理模式不但简单，而且迅速有效。在适合的运动技术处理的图像中对很多的图像目标进行分割处理然后在组合在一起，主要模式大致有三种：腐蚀、膨胀、开和闭
在膨胀计算和腐蚀计算当中，我们一般情况下都以膨胀算子的伪代码为主要内容，一般情况下我们设定图像的分辨率为mXn，u[i，j]（i=1…m，j=1，…n）表示图像在[i，j]位置的灰度值。经过数学模型的有效计算分析运行结果如图3所示：
从上述的图片中不难看出黑色区域和白色区域的明显差别，这就是膨胀和腐蚀计算运行的结果呈现。
4 总结
通过上述的描述我们不难发现，图像加密处理技术是一个技术性强，运算复杂的计算机应用技术，在对其研究的过程中，不但要求我们有丰富的实践知识，还需要有细致深入的全方位理解和掌握，在我们所列举的实例中，计算过程是一个把任务分开在组合的计算过程中，只有通过不断的摸索和实验，才可以在每次图像处理中得到经验，从而更好地掌握这么科学技术知识。
参考文献：
[1]张亶，陈刚.基于偏微分方程的图像处理[J].北京：高等教育出版社，2004，1.
[2]齐东旭，邹建成，韩效宥.—类新的置乱变换及其在图像信息隐蔽中的应用[J].中国科学E辑，2000，30（5）：440-447.
[3]丁玮，闫伟齐，齐东旭.基于Aronld变换的数字图像置乱技术[J].计算机辅助设计与图形学学报，2001，13（4）：338-341.
[4]董长虹.Matlab神经网络与应用[J].北京：国防工业出版社，2005，1.
作者单位：河北联合大学信息工程学院，河北唐山 063009