一种图像的编码加密方法及装置与流程

本发明属于图像加密技术领域，尤其涉及一种图像的编码加密方法及装置。

背景技术：

随着信息技术的发展，数字图像在开放网络环境下的传输存在着巨大的安全隐患。例如，包含有重要信息或隐私信息的图像有可能被截取、篡改或擅自公开，从而导致严重的后果，给数字图像的拥有者造成巨大的损失。因此，数字图像的安全性传输问题得到了人们越来越多的关注，图像的加密技术也因此得到了逐步的发展。

目前，对于数字图像的加密主要是通过数据加密标准(Data Encryption Standard，DES)算法和高级加密标准(Advanced Encryption Standard，AES)算法来实现。虽然此类算法可以应用于数字图像的加密过程当中，但并未考虑到数字图像的压缩问题，并非为专门针对数字图像信息特点的加密算法。此外，现有加密算法的计算量过大，加密过程复杂，从而使得后期图像编码时的编码效率较低。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种图像的编码加密方法及装置，旨在解决现有技术中图像加密算法的计算量过大、加密过程复杂、后期图像编码时的编码效率较低的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种图像的编码加密方法，包括：

获取原始图像数据；

生成关于所述原始图像数据的多个量化系数序列，每个所述量化系数序列对应所述原始图像数据中的一个子数据块；

以非重复整数序列作为密钥序列，分别对所述量化系数序列进行加密处理；

对加密后的所述量化系数序列进行编码，得到所述原始图像数据的编码加密数据。

本发明实施例的另一目的在于提供一种图像的编码加密装置，包括：

获取单元，用于获取原始图像数据；

第一生成单元，用于生成关于所述原始图像数据的多个量化系数序列，每个所述量化系数序列对应所述原始图像数据中的一个子数据块；

加密单元，用于以非重复整数序列作为密钥序列，分别对所述量化系数序列进行加密处理；

编码单元，用于对加密后的所述量化系数序列进行编码，得到所述原始图像数据的编码加密数据。

在本发明实施例中，以多个量化系数序列表示一个原始图像的数据，仅利用非重复整数序列来作为密钥序列，即可完成对多个量化系数序列的加密处理，从而得到了原始图像的加密数据。只有在同时获得所有量化系数序列的加密数据以及获得密钥序列时，才能解密出原始图像数据，因此加密过程简单、计算量小、加密效率高。本发明实施例提供的图像的编码加密方法能够专门应用于数字图像领域，保证了图像像素间的相关性不受破坏，有利于数字图像后期编码时的压缩处理，由于在图像数据的原有编码环节中直接对图像数据进行了加密，且加密数据较小，因此降低了编码的数据量，由此也进一步提高了图像的编码效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的图像的编码加密方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的图像的编码加密方法S102的具体实现流程图；

图3是本发明实施例中对应R、G、B维度的三个色彩平面数据转换为对应Y、U、V维度的三个色彩平面数据的示意图；

图4是本发明实施例提供的Y维度色彩平面数据中，一个子数据块经过DCT变换以及量化后得到的量化系数矩阵的示意图；

图5是本发明实施例提供的通过zig-zag方式扫描量化系数矩阵的示意图；

图6是本发明另一实施例提供的图像的编码加密方法的实现流程图；

图7是本发明另一实施例提供的图像的编码加密方法S603的具体实现流程图；

图8是本发明另一实施例提供的对一个标准序列中的各个整数进行置乱，以生成非重复整数序列的示意图；

图9是本发明又一实施例提供的图像的编码加密方法S603的具体实现流程图；

图10是本发明又一实施例提供的量化系数序列中系数的加密示意图；

图11是本发明实施例提供的图像的编码加密装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明实施例中，以多个量化系数序列表示一个原始图像的数据，仅利用非重复整数序列来作为密钥序列，即可完成对多个量化系数序列的加密处理，从而得到了原始图像的加密数据。只有在同时获得所有量化系数序列的加密数据以及获得密钥序列时，才能解密出原始图像数据，因此加密过程简单、计算量小、加密效率高。本发明实施例提供的图像的编码加密方法能够专门应用于数字图像领域，保证了图像像素间的相关性不受破坏，有利于数字图像后期编码时的压缩处理，由于在图像数据的原有编码环节中直接对图像数据进行了加密，且加密数据较小，因此降低了编码的数据量，由此也进一步提高了图像的编码效率。

图1示出了本发明实施例提供的图像的编码加密方法的实现流程图，为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

在S101中，获取原始图像数据。

在本实施例中，原始图像数据具体为位图的图像数据，也可称为点阵图像的数据。由于位图是由一个个称为像素的点组成，这些点可以进行不同的排列和染色以构成图像。因此，位图的图像数据能够相对容易地获得其量化系数序列。

应当注意的是，本发明实施例提供的图像的编码加密方法除了应用于位图图像数据之外，还能应用其他图像数据当中，包括矢量图图像数据等。可以在编码加密处理的过程中，利用预设的算法先将任意的图像数据统一转化为基于位图的原始图像数据。

特别地，所述原始图像数据采用YUV色彩模式。其中，“Y”表示亮度；“U”和“V”表示色度，用以描述原始图像的色彩及饱和度，从而指定原始图像中像素点的颜色。

由于目前RGB色彩模式是工业界的颜色标准，RGB代表红、绿、蓝三个维度的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。因此，作为本发明的一个实施例，所述获取原始图像数据包括：获取基于RGB色彩空间的待处理图像数据；对所述待处理图像数据进行色彩空间的转换，以获取基于YUV色彩空间的原始图像数据。

基于YUV色彩空间的原始图像数据即为上述采用YUV色彩模式的原始图像数据。对基于RGB色彩空间的待处理图像数据进行色彩空间的转换，通过如下转换公式来实现：

上式中，R、G、B表示任一像素点的色彩值分别在红、绿、蓝三个色彩维度中的分量值，即红色值、绿色值以及蓝色值。Y、U、V表示该像素点经过色域转换后，分别在Y、U、V三个色彩维度中的分量值。

依照该转换公式来对待处理图像数据中的每个像素点进行处理，得到每个像素点分别在YUV三个色彩维度中的分量值。经过转换处理后，所有像素点色彩分量值的集合构成了基于YUV色彩空间的原始图像数据。

在S102中，生成关于所述原始图像数据的多个量化系数序列，每个所述量化系数序列对应所述原始图像数据中的一个子数据块。

原始图像数据可分成多个子数据块，为了对每个子数据块进行分析处理，以一个量化系数序列来表示一个子数据块。

作为本发明的一个实施例，如图2所示，S102具体为：

在S201中，分别获取所述原始图像数据在各个色彩维度的色彩平面数据。

原始图像数据采用YUV色彩模式，因此原始图像数据包含三个色彩维度。将原始图像数据分成三个色彩平面数据，每个色彩平面数据表示原始图像数据在单一色彩维度中的色彩数据值，且每个色彩平面数据包含了原始图像中所有像素点在该色彩维度中的色彩分量。

如图3所示，RGB色彩模式下的待处理图像数据可看做由R、G、B维度的三个色彩平面构成的图像数据，将待处理图像数据进行色彩空间的转换后，得到由Y、U、V维度的三个色彩平面构成的原始图像数据。

在S202中，将每个所述色彩平面数据分割成预设大小的多个子数据块。

色彩平面数据包含多个最小数据单元，将固定数量的最小数据单元作为一个子数据块，其中，每个子数据的大小为8X8。因此，一个Y平面数据、U平面数据或V平面数据均由多个所述子数据块组成。

在S203中，通过DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)分析所述子数据块，采集所述子数据块在频域中的各个色彩分量。

利用DCT变换公式对每个8x8子数据块中的每行数据进行变换，然后再对每列数据进行变换。由于子数据块中的大部分能量均集中于频率域的一个小范围内，因此，在本实施例中，通过DCT变换，将空域上的子数据块转换为频域上的子数据块，从而能够在频域中获取每个子数据块的色彩分量，满足后续色彩分量量化过程中的灵敏度需求。

在S204中，根据预设的色彩量化表，量化所述各个色彩分量。

量化时，Y维度的色彩平面数据使用亮度量化表来量化其平面中的色彩分量，U、V维度的色彩平面数据使用色度量化表来量化其平面中的色彩分量。同一色彩平面数据中的色彩分量为最小数据单元在同一维度下的色彩分量。如，Y维度的色彩平面数据中仅包含有Y维度下的色彩分量。

在本实施例中，亮度量化表和色度量化表均存储在系统中。作为一个示例，采用的两个色彩量化表可如表1所示：

表1

在Y维度的色彩平面数据对应的频域中，对每个最小数据单元内像素点的色彩分量进行量化，即对其亮度值进行量化。将该像素点的亮度值对应的DCT系数除以该像素点对应的量化步长，并将计算结果取整，从而获得量化后的亮度值。该过程实现了将色彩分量的连续取值近似为离散值。其中，该量化步长为表1中亮度量化表内的元素值，且8X8亮度量化表中的元素与8X8子数据块中的最小数据单元一一对应。

在U、V维度的色彩平面数据中，每个子数据块的色彩分量量化原理与在Y维度的色彩平面数据中每个子数据块的色彩分量量化原理相同，区别仅在于U、V维度的色彩分量的量化步长由色度量化表来给定，量化的是最小数据单元中像素点的色度值。

在S205中，分别生成每个所述子数据块的量化系数矩阵，每一个所述量化系数矩阵中包含有多个系数，所述系数为所述子数据块中所述色彩分量的量化值。

在8X8的子数据块中，每个色彩分量的量化值均作为一个系数，每个子数据块对应形成了一个8X8的量化系数矩阵。

图4示出了Y维度的色彩平面数据中，一个子数据块经过DCT变换以及量化后得到的量化系数矩阵，可看出，该矩阵中包含有64个系数。

在S206中，将一个所述量化系数矩阵中所有所述系数构成的一个序列输出为一个量化系数序列。

提取量化系数矩阵中的所有系数，并对其进行排列，得到一个量化系数序列。

作为本发明的一个实施例，如图5所示，利用zig-zag方式对所示量化系数矩阵进行扫描，以得到量化系数序列。

利用zig-zag扫描的方式，保证了量化系数矩阵中低频的色彩分量量化值能够先被读取，高频的色彩分量量化值后被读取，从而增加行程中连续“0”的个数。

具体地，对于8X8的量化系数矩阵，获取其内部的所有量化系数后，得到的量化系数序列中包含有64个元素。其中，量化系数序列中的第一个值为DC系数(直流分量)，后面的63个值为AC系数(交流分量)。

在S103中，以非重复整数序列作为密钥序列，分别对所述量化系数序列进行加密处理。

非重复整数序列表示该序列中的元素仅为整数，且该序列中不包含有重复的元素。

作为本发明的另一个实施例，在步骤S103之前，所述方法还包括：生成非重复整数序列。

随机生成一个元素个数与量化系数序列中系数个数相同的非重复整数序列，作为该量化系数序列的密钥序列。利用该密钥序列来对量化系数序列进行加密处理。非重复整数序列的生成过程如图6所示，具体如下：

在S601中，获取预设的所述非重复整数序列的上限值与下限值，所述上限值与下限值之间的差值为所述量化系数序列的长度值减一。

为了确定非重复整数序列中各个整数的取值范围，先设定该取值范围中的最大值和最小值，即为所述非重复整数序列的上限值与下限值。由于非重复整数序列的长度只要与需要加密的量化系数序列的长度相同即可，因此，令上限值与下限值之间的差值为所述量化系数序列的长度值减一。

在本实施例中，由于获取到的每个子数据块的量化系数序列的长度为64，因此，非重复整数序列的长度也为64。

在S602中，生成包含所述上限值与下限值之间所有整数的标准序列，所述标准序列中的各个所述整数以升序排序，且每个整数对应一个与排序顺序相关的第一序号。

上限值与下限值之间的所有整数可以依次列出，且列出的所有整数的个数总和为量化系数序列中系数的总和。生成一个升序排列的标准序列，该序列中包含有该上限值与下限值之间的所有整数，包括上限值与下限值。每个整数拥有一个序号，该序号用以表示该整数处于序列中的哪个位置。可使用数字下标的方式来标记该序号，且最前的序号为零，此后每个序号依次递增。

例如，上限值为9，下限值为2，则包含上限值与下限值之间所有整数的标准序列为A＝{2，3，4，5，6，7，8，9}，其中，“2”和“6”在该标准序列中的第一序号分别为0和5，即A[0]＝2，A[5]＝6。

在S603中，将所述标准序列进行置乱处理，并将置乱后的所述标准序列输出为所述非重复整数序列。

由于各个整数依照升序的顺序排列在标准序列中。因此，为了对量化系数序列中的各个系数进行加密置乱处理，需要先对作为密钥序列的标准序列进行置乱。以使该标准序列中的各个组成元素能够依照无规则的方式重新排序。

具体地，如图7所示，S603包括：

在S701中，生成第一区间中的一个随机数，所述第一区间的起始点为零，终止点为一个变化值，且所述终止点的初始值为所述上限值与下限值之间的差值。

在本实施例中，先生成一个起始点为零的第一区间，随着标准序列中各个整数位置的不断调整，该区间的长度不断缩小，且每次缩小的长度为一个元素的长度，该过程通过调整第一区间终止点的数值来实现。初始状态下，第一区间的长度等于非重复整数序列的长度，因此，第一区间的右端点或终止点的值为非重复整数序列的上限值与下限值之间的差值。

通过随机数生成器或算法来生成第一区间中的一个随机数，该随机数为大于等于零，小于等于终止点的任一整数。

例如，所述非重复整数序列的长度为L，则初始状态下的第一区间为[0,L-1]。其中，第一区间终止点的初始值为L-1，是一个变化值。生成的随机数为i，则i∈[0,L-1]，且i∈Ζ。

在S702中，判断所述随机数是否与所述终止点相同。

在S703中，当所述随机数与所述终止点不同时，将所述标准序列中第一整数与第二整数的排序顺序互换后，令所述终止点减一，并重新生成第一区间中的另一个随机数，重复执行判断，直至所述终止点为零。

当前时刻生成的一个随机数与当前时刻下第一区间的终止点不相等时，将标准序列中特定的两个整数的位置进行对换。

在本实施例中，所述的两个整数称为第一整数以及第二整数。具体地，第一整数的第一序号与当前生成的随机数相同，第二整数的第一序号与当前时刻的终止点相同。即，从标准序列中将序号等于随机数的第一整数和序号等于终止点的第二整数选取出来后，交换第一整数和第二整数的位置。交换完成后，第一整数拥有第二整数原有的序号，第二整数拥有第一整数原有的序号。

顺序互换执行完毕，令第一区间中终止点的数值减一，从而得到更新后的第一区间。

若此时第一区间的终止点为零，则执行步骤S705。否则，重复执行步骤S701。

例如，当随机数i不等于终止点L-1时，从标准序列A中获取序号为随机数i的第一整数A[i]，获取序号为变化值L-1的第二整数A[L-1]，交换二者的位置。此后，第一整数的序号变为了L-1，第二整数的序号变为了i，减一后的终止点为L-2。再次执行S701时，生成第一区间中的另一个随机数，此时，该随机数应当满足i∈[0,L-2]。

在S704中，当所述随机数与所述终止点相同时，令所述终止点减一，并重新生成第一区间中的另一个随机数，重复执行判断，直至所述终止点为零。

当前时刻生成的一个随机数等于当前时刻下第一区间的终止点时，所述第一整数与第二整数为相同位置的一个整数，因此无需置换，直接令所述终止点减一。若此时的终止点为零，则执行步骤S705。否则，重复执行步骤S701。

在S705中，将置乱后的所述标准序列输出为所述非重复整数序列。

本实施例中，不同时刻下生成的随机数不同，获取得到的标准序列中的第一整数以及第二整数均不同，因此，通过不断地调整第一整数与第二整数的位置顺序，能够将原本升序排序的标准序列置乱，得到所述非重复整数序列。该序列内部包含的所有整数，其相互之间的位置无序可依，具有随机的特点，加大了后续原始图像数据的解密难度。

示例性地，图8示出了对一个标准序列中各个整数进行置乱的示意图。假设该标准序列A为{0，1，2，3，4}，初始状态下的第一区间为[0，4]，则可以看出：

如图8-1所示，在生成第一个随机数i＝3的情况下，由于3不等于第一区间的终止点4，因此，交换A[i]和A[L-1]的位置，即交换A[3]以及A[4]的位置，并令第一区间的终止点4变为3；

如图8-2所示，在第二次重新生成随机数i＝0的情况下，由于0不等于此时第一区间的终止点3，因此，交换A[0]以及A[3]的位置，即交换0和4的位置，并令第一区间的终止点变为2；

如图8-3所示，在第三次重新生成随机数i＝2的情况下，由于2等于此时第一区间的终止点2，因此，不交换任何整数的位置，直接令第一区间的终止点变为1；

如图8-4所示，在第四次重新生成随机数i＝0的情况下，由于0不等于此时第一区间的终止点1，因此，交换A[0]以及A[1]的位置，即交换4和1的位置，并令第一区间的终止点变为0.

如图8-5所示，由于此时第一区间的终止点已为0，因此，不再重复执行生成随机数以及判断的动作。将当前的序列输出为非重复标准序列，即{1，4，2，0，3}。

作为本发明的又一实施例，图9示出了本发明实施例提供的图像的编码加密方法S603的具体实现流程，详述如下：

在S901中，在所述量化系数序列中，分别获取各个所述系数的第二序号，所述第二序号表示所述系数在所述量化系数序列中的排序顺序。

在本实施例中，可以利用相同的密钥序列来加密不同的量化系数序列，也可以利用不同的密钥序列来加密不同的量化系数序列。使用不同的密钥序列时，需要重复执行上述非重复整数序列的生成过程，从而得到多个不同的密钥序列。

量化系数序列中的每个系数同样拥有一个与位置顺序相关的序号，该序号称为第二序号。可使用数字下标的方式来表示该序号，且最前的序号为零，此后每个序号依次递增。

在S902中，对于所述量化系数序列中的每一个系数，读取所述密钥序列中所述第一序号与该系数的所述第二序号相同的所述整数的数值。

由于密钥序列中的各个整数都具有一一对应的第一序号，因此，为了查找某个整数的数据，需要先找到该整数的第一序号，从而从该序号对应的存储单元中读取该整数的数值。

在S903中，对所述系数在所述量化系数序列中的排序进行调整，以使调整后所述系数的所述第二序号为所述整数的数值。

将读取到的密钥序列中的整数的数值作为对应于该系数新的第二序号，即把该系数在量化系数序列的排序调整为对应于该数值的位置顺序。

示例性地，在图10中，以量化系数序列中的前五个系数为例，对该量化系数序列的加密置乱过程进行描述，具体地：

如图10所示，量化系数序列中的前五个系数分别为2，3，-2，1，5，且对应的排序为cq₀，cq₁，cq₂，cq₃，cq₄，则排序中的数字0，1，2，3，4即为上述数字下标，用以表示每个系数在该序列中的位置顺序。

对于系数2，其排序为cq₀，第二序号为0，因此，密钥序列中与该系数的第二序号相同的第一序号也为0。此时，读取密钥序列A中第一序号为0的整数A[0]，A[0]对应的数值即为1。将系数2的排序从0变为整数A[0]的数值1，即将其位置排序cq₀调整为cq1。

对于系数3，其排序为cq₁，第二序号为1，因此，密钥序列中与该系数的第二序号相同的第一序号也为1。此时，读取密钥序列A中第一序号为1的整数A[1]，A[1]对应的数值即为4。将系数3的排序从1变为整数A[1]的数值4，即将其位置排序cq₁调整为cq₄。

对每个系数执行如上所示的操作后，可得到置乱后的量化系数序列，该序列即为加密后的量化系数序列。

本发明实施例中，由于图像数据的解密过程需要先执行DCT逆变换来恢复出原始图像数据。而非法分子执行加密数据的DCT逆变换时，将会因量化系数之间的对应关系不匹配，从而导致恢复出的图像数据异常，得不到正确的原始图像数据，从而起到对原始图像的加密保护作用，保证了原始图像的安全传输。

在S104中，对加密后的所述量化系数序列进行编码，得到所述原始图像数据的编码加密数据。

依照通用的标准编码算法，对加密后的每个量化系数序列进行编码，从而得到JPEG(Joint Photographic Experts Group)图像数据。

在本发明实施例中，以多个量化系数序列表示一个原始图像的数据，仅利用非重复整数序列来作为密钥序列，即可完成对多个量化系数序列的加密处理，从而得到了原始图像的加密数据。只有在同时获得所有量化系数序列的加密数据以及获得密钥序列时，才能解密出原始图像数据，因此加密过程简单、计算量小、加密效率高。本发明实施例提供的图像的编码加密方法能够专门应用于数字图像领域，保证了图像像素间的相关性不受破坏，有利于数字图像后期编码时的压缩处理，由于在图像数据的原有编码环节中直接对图像数据进行了加密，且加密数据较小，因此降低了编码的数据量，由此也进一步提高了图像的编码效率。

应理解，在本发明实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

对应于本发明实施例所提供的图像的编码加密方法，图11示出了本发明实施例提供的图像的编码加密装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参照图11，该装置包括：

获取单元111，用于获取原始图像数据。

第一生成单元112，用于生成关于所述原始图像数据的多个量化系数序列，每个所述量化系数序列对应所述原始图像数据中的一个子数据块。

加密单元113，用于以非重复整数序列作为密钥序列，分别对所述量化系数序列进行加密处理。

编码单元114，用于对加密后的所述量化系数序列进行编码，得到所述原始图像数据的编码加密数据。

可选地，所述第一生成单元112包括：

第一获取子单元，用于分别获取所述原始图像数据在各个色彩维度的色彩平面数据。

分割子单元，用于将每个所述色彩平面数据分割成预设大小的多个子数据块。

采集子单元，用于通过离散余弦变换分析所述子数据块，采集所述子数据块在频域中的各个色彩分量。

量化子单元，用于根据预设的色彩量化表，量化所述各个色彩分量。

第一生成子单元，用于分别生成每个所述子数据块的量化系数矩阵，每一个所述量化系数矩阵中包含有多个系数，所述系数为所述子数据块中所述色彩分量的量化值。

输出子单元，用于将一个所述量化系数矩阵中所有所述系数构成的一个序列输出为一个量化系数序列。

可选地，所述装置还包括：

第二生成单元，用于生成非重复整数序列，包括：

第二获取子单元，用于获取预设的所述非重复整数序列的上限值与下限值，所述上限值与下限值之间的差值为所述量化系数序列的长度值减一。

第二生成子单元，用于生成包含所述上限值与下限值之间所有整数的标准序列，所述标准序列中的各个所述整数以升序排序，且每个整数对应一个与排序顺序相关的第一序号。

置乱子单元，用于将所述标准序列进行置乱处理，并将置乱后的所述标准序列输出为所述非重复整数序列。

可选地，所述置乱子单元具体用于：

生成第一区间中的一个随机数，所述第一区间的起始点为零，终止点为一个变化值，且所述终止点的初始值为所述上限值与下限值之间的差值；

判断所述随机数是否与所述终止点相同；

当所述随机数与所述终止点不同时，将所述标准序列中第一整数与第二整数的排序顺序互换后，令所述终止点减一，并重新生成第一区间中的另一个随机数，重复执行判断，直至所述终止点为零；

当所述随机数与所述终止点相同时，令所述终止点减一，并重新生成第一区间中的另一个随机数，重复执行判断，直至所述终止点为零；

将置乱后的所述标准序列输出为所述非重复整数序列；

其中，所述第一整数的第一序号与所述随机数相同，所述第二整数的第一序号与所述终止点相同。

可选地，所述加密单元113包括：

第三获取子单元，用于在所述量化系数序列中，分别获取各个所述系数的第二序号，所述第二序号表示所述系数在所述量化系数序列中的排序顺序。

读取子单元，用于对于所述量化系数序列中的每一个系数，读取所述密钥序列中所述第一序号与该系数的所述第二序号相同的所述整数的数值。

调整子单元，用于对所述系数在所述量化系数序列中的排序进行调整，以使调整后所述系数的所述第二序号为所述整数的数值。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。