算法的有效性实验
分别选取图像（a）为150 200（bmp图）、图像（b）为150 400（bmp图）、图像(c)为400 250（bmp图）进行实验,实验结果如图2示：本文来自优,文~论!文~网，加7位QQ3249.114找源文
www.youerw.com (a)原始图像 (a1)置乱1次 （a2）置乱2次 （a3）置乱3次 （a4）置乱4次
（b）原始图像 (b1)置乱1次 （b2）置乱2次 （b3）置乱3次 （b4）置乱4次
(c)原始图像 (c1)置乱1次 （c2）置乱2次 （c3）置乱3次 （c4）置乱4次
图2 三组Arnold图像置乱图
通过实验可以看到图像的置乱刚开始具有区域性，但在多次置乱后区域性将逐渐消失，置乱效果逐步达到最佳。通过选取三组不同高宽的矩形进行置乱，发现图像（a）开始分为两部分置乱，图像（b）分为三部分置乱，图像（c）分为两部分置乱,且到最后都达到了不错的置乱效果。从而说明对于任意高宽不等的矩形图像,都可通过本文提出的划分方法将图像置乱。
3.2.2置乱恢复实验
选取图像(a)和图像(b)置乱后的图像进行Arnold反变换实验,实验结果如图3示：
(a4)置乱结果图 (d1)反变换1次 (e1)反变换2次 (f1)反变换3次 （g1）反变换4次
(b4)置乱结果图 (d2)反变换1次 (e2) 反变换2次 (f2)反变换3次 （g2）反变换4次
图3 两组Arnold反置乱变换图
实验表明通过Arnold反变换从图像的较长边的末端开始恢复,可以回到原图像(a)和图像（b）,说明该算法具有可恢复性。
ERP沙盘模拟教学比赛总结与心得3.2.3 算法安全性实验
选取图像（a）置乱后的图像，使用错的重合度对图像恢复，实验结果如图4示：
(a4)置乱结果图 (d) 反变换1次 (e)反变换2次 (f)反变换3次 (g)反变换4次
图4 错误反置乱变换图
通过实验表明,在对图像进行恢复时,若使用错误的重合度,那么图像将无法恢复到原图像,从而说明该算法是安全的。
通观上述实验表明：用该Arnold变换（划分图像算法）可以实现图像信息的隐藏，且可执行反变换还原到原图像，即说明该算法具有可逆性和安全性，并且执行该算法的过程中不会改变图像的属性。
4.对未来的展望
传统的二文Arnold变换图像置乱一般用于正方形图像置乱,而对于高宽不等的矩形图像,需将其扩展为正方形图像进行置乱。对此问题,已经提出了一种新颖的2文非等长图像置乱变换方法,将其按照短边N为边长,以公式
（3）
为重合度进行划分正方形，然后利用Arnold变换进行图像置乱，并运用Arnold反变换将其还原。同时利用了数学思想中的方程思想进行了严谨的推理。实验表明了所提出的新的二文非等长Arnold变换算法可以将非等长图像进行置乱并且恢复。该算法克服了将非等长图像扩展为等长图像后需要增加存储空间的缺点,并且该算法的置乱效果比扩展为正方形图像算法的置乱效果要好。
贵州省高校公益环保社团网络会议总结通过许多学者近年来的努力，除了上面提到的算法以外，也提出了很多其他的算法，有些算法是对已有算法进行了更加完善的改进并取得了卓有成效的成绩，对于图像置乱算法的研究需要和方法目前还不是很完善，仍有许多工作要做，对此我们需要更深入的研究，希望通过多方努力,能够对信息隐藏及图像信息的置乱给出更加完善严密的算法。
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