一种化肥生产监控数据管理方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种化肥生产监控数据管理方法。


背景技术：

2.现有化肥生产企业的企业管理系统，一般用于管理和监控化肥原料的进出库数据、化肥生产中的生产数据、设备运行数据、其他合同数据等，现有的化肥生产过程中一般伴随着高温高压、易燃易爆等场景，因此，也需要对化肥生产过程中的监控数据进行管理和存储，由于，监控数据的管理是事故追溯、取证调查、危险预警的重要组成部分，故，一般企业管理系统都会对不同人员开放不同数据管理权限，尤其是一些监控数据，以此，来避免存储的化肥生产监控数据的泄露，故，需要对化肥生产监控数据进行安全存储，使得安全存储的化肥生产监控数据只有具有访问权限的人员才可以读取。
3.常规对图像数据的安全存储的方法是基于混沌映射模型对图像数据进行像素点位置的置乱的，但基于置乱的图像数据安全存储方法，其只是对图像的像素点的位置进行置乱，其并没有考虑图像中像素点的灰度的分布情况，且加密图像中的相邻两个像素间没有关联，随机化特性比较差，在受到统计分析攻击时容易被破解，故其存储的安全性差。


技术实现要素：

4.本发明提供一种化肥生产监控数据管理方法，以解决现有的问题。
5.本发明的一种化肥生产监控数据管理方法采用如下技术方案：获取化肥生产时的监控数据；将监控数据的每帧图像作为明文图像，根据灰度值范围设置一个长度与明文图像列数相同的整数值序列，并作为第一密钥；获取明文图像中每个明文像素点的灰度值与预设灰度阈值的第一差值，将整数值序列与明文像素点相同列的整数值与对应列密文像素点的灰度值的第二差值，其中，第一差值等于第二差值；当明文图像中的第一行每列明文像素点的灰度值大于或者等于整数值序列中对应列的整数值时，则将该整数值与第一行的该列明文像素点的灰度值的差值作为对应行和列的密文像素点的灰度值；当明文图像中的第一行每列明文像素点的灰度值小于整数值序列中对应列的整数值时，则根据第二差值和第一差值获取对应的行和列的密文像素点的灰度值，并得到所有第一行密文像素点的灰度值；从获取第二行密文像素点的灰度值开始，对每行密文像素点的前一行中的对应列密文像素点的灰度值与整数值序列中对应列的整数值进行异或运算得到目标值；当目标值大于或者等于对应行和列的明文像素点的灰度值时，则将目标值与对应行和列的明文像素点的灰度值的差值作为对应的行和列的密文像素点的灰度值；当目标值小于对应行和列的明文像素点的灰度值时，则将目标值与第一差值的差
值作为对应的行和列的密文像素点的灰度值，以此类推，得到所有密文像素点的灰度值并得到初始密文图像，将初始密文图像及第一密钥存储；根据混沌映射模型对初始密文图像进行位置的置乱得到最终密文图像。
6.优选的，根据混沌映射模型对初始密文图像进行位置的置乱得到最终密文图像的步骤包括：根据混沌映射模型分别获取长度与明文图像长度相等的第一混沌序列、长度与明文图像宽度相等的第二混沌序列以及第二密钥；根据变步长约瑟夫遍历和第一混沌序列获得行序号序列，根据变步长约瑟夫遍历和第二混沌序列获得列序号序列；根据行序号序列、列序号序列对初始密文图像依次进行对应的行间置换、列间置换并得到置乱后的密文图像，置乱后的密文图像即为最终密文图像，将最终密文图像及第二密钥存储。
7.优选的，根据混沌映射模型分别获取长度与明文图像长度相等的第一混沌序列、长度与明文图像宽度相等的第二混沌序列以及第二密钥的步骤包括：设定混沌映射模型的每个混沌参数的取值范围及初始x分量、初始y分量的取值范围；从混沌参数的取值范围内随机选取每个混沌参数对应的值作为各个混沌参数值，从初始x分量、初始y分量的取值范围随机选取对应的初始x分量、初始y分量；将各个混沌参数值及初始x分量、初始y分量作为第二密钥；设定混沌映射模型的迭代次数，并将各个混沌参数值及初始x分量、初始y分量输入混沌映射模型进行计算，得到每次迭代对应的x分量和y分量；选取与明文图像行像素点个数相同且连续个x分量得到第一组序列，选取与明文图像列像素点个数相同且连续个y分量得到第二组序列；将第一组序列中每个x分量乘行像素点个数，并四舍五入取整得到第一混沌序列；将第二组序列中每个x分量乘列像素点个数，并四舍五入取整得到第二混沌序列。
8.优选的，根据变步长约瑟夫遍历和第一混沌序列获得行序号序列，根据变步长约瑟夫遍历和第二混沌序列获得列序号序列的步骤包括：获取第一混沌序列中第一个x分量与第一混沌序列中分量总数的比值，并取余得到第一余数；将第一余数在第一混沌序列对应的x分量值作为列序号序列的第一个行序号；获取第一混沌序列中第二个x分量与第一混沌序列中分量总数减去1之后的比值，并取余得到第二余数；将第二余数在第一混沌序列对应的x分量值作为列序号序列的第二个行序号；以此类推，得到所有行序号及行序号序列；同理，根据获取行序号序列的方式获取列序号序列。
9.优选的，根据行序号序列、列序号序列对初始密文图像依次进行对应的行间置换、列间置换并得到置乱后的密文图像的步骤包括：对初始密文图像的所有像素行按照从上到下编号、对初始密文图像的所有像素列按照从左到进行编号得到对应的像素行编号序列、像素列编号序列；
将初始密文图像的像素行编号序列对应的像素点置换到行序号序列对应的位置，将初始密文图像的像素列编号序列对应的像素点置换到列序号序列对应的位置，得到置乱后的密文图像。
10.优选的，将初始密文图像的像素行编号序列对应的像素点置换到行序号序列对应的位置，将初始密文图像的像素列编号序列对应的像素点置换到列序号序列对应的位置，得到置乱后的密文图像的步骤包括：获取行序号序列中的第一个行序号，将初始密文图像的像素行编号序列中的第1行所有密文像素点放在初始密文图像的第一个行序号对应的行上，以此类推，根据行序号序列的行序号，实现初始密文图像的所有行的行间置乱；同理，依据行间置乱的方式对行间置乱后的初始密文图像进行列间置乱得到置乱后的密文图像。
11.优选的，对每行密文像素点中的前一行的对应列密文像素点的灰度值与整数值序列中对应列的整数值进行异或运算得到目标值的步骤包括：分别将密文像素点中的前一行的对应列密文像素点的灰度值、整数值序列中对应列的整数值转化为对应的8位二进制数；将其中一个8位二进制数中的每一位数与另一个8位二进制数中的每一位数进行异或运算；若进行异或运算的两个值不相同，即一个为1另一个为0，则异或结果为1；若进行异或运算的两个值相同，即都为1或都为0，则异或结果为0；然后将异或运算的结果转换为十进制数，十进制数即为目标值。
12.优选的，预设灰度阈值的取值为256。
13.优选的，从灰度值范围中多次随机选取一个整数值，并按照选取顺序将每次选取的整数值进行排列得到整数值序列。
14.优选的，还包括对最终密文图像解密，解密步骤包括：利用混沌映射模型对最终密文图像进行反置乱得到初始密文图像；根据初始密文图像的第一行每列密文像素点的灰度值和第一密钥中的对应列的整数值获得明文图像的第一行的对应列的明文像素点的灰度值，其中，当对应列的整数值小于密文像素点的灰度值时，则将对应列的整数值与密文像素点的灰度值的差值加上预设灰度阈值的值作为第一行对应列的明文像素点的灰度值；当对应列的整数值大于或者等于密文像素点的灰度值时，则将对应列的整数值与密文像素点的灰度值的差值作为第一行对应列的明文像素点的灰度值；从获取第二行的明文像素点的灰度值开始，对每行密文像素点的前一行中的对应列密文像素点的灰度值与整数值序列中对应列的整数值进行异或运算得到目标值；当目标值大于或者等于对应行和列的密文像素点的灰度值时，则将目标值与对应行和列的密文像素点的灰度值的差值作为对应的行和列的明文像素点的灰度值；当目标值小于对应行和列的密文像素点的灰度值时，则将目标值与第一差值的差值作为对应的行和列的明文像素点的灰度值，以此类推，得到所有行和所有列的明文像素点的灰度值并得到明文图像。
15.本发明的一种化肥生产监控数据管理方法的有益效果是：
1、通过设定的第一密钥，建立明文图像的像素点的灰度值与密文像素点的灰度值之间的关系，根据明文图像的像素点的灰度值与密文像素点之间的关系对明文像素点的灰度分布进行改变得到初始密文图像，使得密文图像的灰度直方图不同于明文图像的灰度直方图，增强了初始密文图像中密文像素点之间的关联性及所有的密文像素点都与第一密钥之间的关联性，故，以此打破图像的统计特性，并抵抗攻击者的统计分析攻击。
16.2、其次，对初始密文图像进行列间置乱和行间置乱，破坏初始密文图像中密文像素点的位置信息，即使攻击者知道安全存储的方法，但是由于像素点的位置置乱导致攻击者无法获取明文图像的像素点的灰度值与密文像素点之间的关系，即无法获取第一密钥和密文像素点之间的关系，也就无法对密文图像进行破解，从而进一步实现对监控数据的安全存储。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1为本发明的一种化肥生产监控数据管理方法的实施例的结构示意图。
具体实施方式
19.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
20.本发明的一种化肥生产监控数据管理方法的实施例，本实施例，主要用于化肥生产过程中的监控数据的安全存储场景，针对现有技术基于混沌映射模型对图像数据进行置乱，只对图像的像素点的位置进行置乱，并没有考虑图像中像素点的灰度的分布，使得加密后的图像中相邻两个像素的灰度值之间没有关联，从而导致受到统计分析攻击时容易被破解，具体的，本实施例，如图1所示，包括：s1、获取化肥生产时的监控数据具体的，本实施例采用在化肥生产车间设置摄像机，通过摄像机采集化肥生产车间的化肥生产的监控数据，监控数据为监控视频。
21.s2、将监控数据的每帧图像作为明文图像；根据灰度值范围设置一个长度与明文图像列数相同的整数值序列，并作为第一密钥。
22.具体的，先将化肥生产监控数据中的每帧图像记为明文图像，其中，明文图像的大小为，其中，为明文图像的行数，为明文图像的列数。
23.为了增加密文图像中密文像素点之间的关联性，本实施例需要设置一个设置整数值序列，且将整数值序列作为第一密钥，具体的，从灰度值范围之间的所有整数值中，多次随机选择一个整数值，按照选取顺序将每次选取的整数值进行排列得到整数值序
列，即从之间的所有整数中，第一次选取的整数值则记为整数值序列的第一个数值；第二次随机选择的整数值记为整数值序列的第二个数值；以此类推，从之间的所有整数中，依次随机选择个数值；将获得的个数值按照顺序排列组成整数值序列，其中，表示明文图像的列数即为整数值序列中整数值的个数，并将该整数值序列作为第一密钥。
24.s3、获取明文图像中每个明文像素点的灰度值与预设灰度阈值的第一差值，将整数值序列与明文像素点相同列的整数值与对应列密文像素点的灰度值的第二差值，其中，第一差值等于第二差值。
25.需要说明的是，将明文像素点的灰度值与预设灰度阈值的第一差值满足等于整数值序列与明文像素点相同列的整数值与对应列密文像素点的灰度值的第二差值时，使得密文像素点的取值就会有多种可能，因此，密文图像中的所有密文像素点的灰度值可以在一定范围内任意设置，最终实现将明文图像中相同灰度值的明文像素点转换为密文图像中不同灰度值的密文像素点。
26.基于此，由于不论是明文像素点的灰度值还是密文像素点的灰度值，均为之间的整数，因此，本实施例将灰度阈值设置为256，当整数值序列的整数值小于明文像素点的灰度值时，为保证第一差值等于第二差值，则明文像素点的灰度值与灰度阈值的差值不大于即小于0，即明文像素点的灰度值与灰度阈值差值在小于0时，则整数值序列的整数值与密文像素点的灰度的第二差值也就小于0，但由于灰度值的取值均在之间，故，说明整数值序列的整数值小于对应列密文像素点的灰度值，当整数值序列的整数值大于或者等于明文像素点的灰度值时，为保证第一差值等于第二差值，由于灰度值的取值均在之间，则第二差值大于0，即整数值序列的整数值大于或者等于对应列密文像素点的灰度值。
27.具体的，当明文图像中的第一行每列明文像素点的灰度值大于或者等于整数值序列中对应列的整数值时，则将该整数值与第一行的该列明文像素点的灰度值的差值作为对应行和列的密文像素点的灰度值；当明文图像中的第一行每列明文像素点的灰度值小于整数值序列中对应列的整数值时，则根据第二差值和第一差值获取对应的行和列的密文像素点的灰度值，并得到所有第一行密文像素点的灰度值，其中，计算第一行密文像素点的灰度值的公式为：式中，表示第一行第列密文像素点的灰度值；表示整数值序列中的第个整数值；表示明文图像中的第一行第列明文像素点的灰度值；
预设灰度阈值为256；需要说明的是，本实施例中，第一差值是等于第二差值，即明文像素点的灰度值减去灰度阈值等于整数值序列中的整数值减去密文像素点的灰度值，且由于灰度值的范围在之间且整数值的取值范围也在之间，故密文像素点的灰度值及整数值均不可能取负值，也不能取大于255的值，分为两种情况，整数值序列的整数值小于明文像素点的灰度值时、整数值序列的整数值大于或者等于明文像素点的灰度值时，以该两种情况来获取第一行的密文像素点的灰度值。
28.本实施例，以第一行第列的密文像素点的灰度值计算为例，当整数值序列中的第个数值小于明文图像的第1行第列的明文像素点的灰度值时，将第1行第列的明文像素点的灰度值与灰度阈值256的第一差值为，整数值与初始密文图像的第一行第列的密文像素点的灰度值的第二差值，在将第1行第列的明文像素点的灰度值与灰度阈值256的第一差值等于整数值与密文像素点的灰度值的第二差值时，即，所有；当整数值序列中的第个数值大于或者等于明文图像中的第1行第列的明文像素点的灰度值时，明文像素点的灰度值等于整数值序列中的第个数值与初始密文图像的第一行第列的密文像素点的灰度值的第二差值，即，则第1行第列的密文像素点的灰度值。
29.需要说明的是，该过程中实际是根据第一密钥将每个明文像素点的灰度值转换为整数值与密文像素点的灰度的对比度，从而建立明文像素点的灰度值与密文像素点的灰度值之间的关系，由于密文像素点的灰度值与明文像素点的灰度值的关系是依据第一密钥联系起来的，故第一密钥，使得整数值序列中的整数值与初始密文图像中密文像素点之间具有了关联性，即第一行密文像素点的灰度值都与第一密钥之间形成关联性，故，利用明文像素点的灰度值与密文像素点的灰度值之间的关系使得加密后的初始密文图像的像素点的灰度值与明文图像不同，从而使得密文图像的灰度直方图不同于明文图像的灰度直方图，以此打破明文图像的统计特性，以抵抗攻击者的统计分析攻击。
30.s4、从获取第二行密文像素点的灰度值开始，对每行密文像素点的前一行中的对应列密文像素点的灰度值与整数值序列中对应列的整数值进行异或运算得到目标值；当目标值大于或者等于对应行和列的明文像素点的灰度值时，则将目标值与对应行和列的明文像素点的灰度值的差值作为对应的行和列的密文像素点的灰度值；当目标值小于对应行和列的明文像素点的灰度值时，则将目标值与第一差值的差值作为对应的行和列的密文像素点的灰度值，以此类推，得到所有密文像素点的灰度值并得到初始密文图像，将初始密文图像及第一密钥存储。
31.具体的，对每行密文像素点中的前一行的对应列密文像素点的灰度值与整数值序列中对应列的整数值进行异或运算得到目标值的步骤包括：分别将密文像素点中的前一行的对应列密文像素点的灰度值、整数值序列中对应列的整数值转化为对应的8位二进制数；
将其中一个8位二进制数中的每一位数与另一个8位二进制数中的每一位数进行异或运算；若进行异或运算的两个值不相同，即一个为1另一个为0，则异或结果为1；若进行异或运算的两个值相同，即都为1或都为0，则异或结果为0；然后将异或运算的结果转换为十进制数，十进制数即为目标值。
32.具体的，本实施例以计算第二行第列的密文像素点的灰度值为例，在s3步骤中得到了第一行的所有密文像素点的灰度值，在计算第二行第列的密文像素点的灰度值时，分别将整数值序列中的第个整数值和初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值转换为对应的8位二进制数，然后将整数值和密文像素点的灰度值对应的8位二进制数中对用位置的两个值进行异或运算，若进行异或运算的两个值不相同，即一个为1另一个为0，则异或结果为1；若进行异或运算的两个值相同，即都为1或都为0，则异或结果为0；然后将异或运算的结果转换为十进制数，十进制数即为目标值，本实例用表示整数值序列中的第个整数值与第行第列的密文像素点的灰度值异或运算得到的目标值，当目标值大于或者等于对应行和列的明文像素点的灰度值时，则将目标值与对应行和列的明文像素点的灰度值的差值作为对应的行和列的密文像素点的灰度值；当目标值小于对应行和列的明文像素点的灰度值时，则将目标值与第一差值的差值作为对应的行和列的密文像素点的灰度值，以此类推，得到所有密文像素点的灰度值并得到初始密文图像，其中，计算初始密文图像中第行第列的密文像素点的灰度值的公式：列的密文像素点的灰度值的公式：表示初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值；表示初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值；表示明文图像的第行第列的明文像素点的灰度值；表示整数值序列中的第个整数值；表示异或运算符；表示整数值序列中的第个整数值与第行第列的密文像素点的灰度值异或运算得到的目标值；由于灰度值的范围在之间且目标值的取值范围也在之间，故密文像素点的灰度值及目标值均不可能取负值，也不能取大于255的值，分为两种情况，目标值小于明文像素点的灰度值时、目标值大于或者等于明文像素点的灰度值时，以该两种情况来获取每一行的密文像素点的灰度值，以此类推，根据本实施例计算第二行第列的密文像素点的灰度值方式，结合计算初始密文图像中第行第列的密文像素点的灰度值的公式获
取初始密文图像所有像素点的灰度值，即得到初始密文图像；需要说明的是，步骤s3过程中实际是根据第一密钥将每个明文像素点的灰度值转换为整数值与密文像素点的灰度的对比度，即建立明文像素点的灰度值与密文像素点的灰度值之间的关系，由于密文像素点的灰度值与明文像素点的灰度值的关系是依据第一密钥联系起来的，故第一密钥，使得整数值序列中的整数值与初始密文图像中密文像素点之间具有了关联性，即第一行密文像素点的灰度值都与第一密钥之间形成关联性，步骤s4过程中，实际是在第一行的密文像素点的灰度值都与第一密钥之间形成关联性的基础上，将整数值序列中的整数值与密文像素点的灰度值进行异或运算得到目标值，然后目标值作为计算整数值与对应列密文像素点的对比度，进而增加了初始密文图像中所有密文像素点的灰度值与整数值序列中对应整数值之间的关联性，即初始密文图像中所有密文像素点的灰度值与第一密钥的关联性，故在受到外来攻击时，任意一个密文像素点破解错误，哪怕是一点的微小差别，就会在不断解密过程中使得微小的错误放大，从而导致后续所有的密文像素点的破解错误，进而导致整个密文图像破解错误；故，本实施例的安全存储方法具有较强的随机化特性，即本发明的安全存储方法能够抵抗统计分析的暴力破解攻击方式，安全性更高。
33.s5、根据混沌映射模型对初始密文图像进行位置的置乱得到最终密文图像。
34.具体的，为了提高密文图像的安全性，在通过将明文像素点的灰度值转换为整数值与密文像素点的灰度的对比度来获得初始密文图像，即s1到s4步骤实现了明文图像中像素点的灰度分布进行改变，同时，为了进一步加强存储的安全性，需要在对初始密文图像中的像素点位置进行置乱，从而破坏初始密文图像中密文像素点的位置信息，即使攻击者已知本发明的安全存储方法，但是由于置乱导致攻击者无法获取计算对比度的两个密文像素点，进而无法对密文图像进行破解。
35.基于此，本发明根据混沌映射模型对初始密文图像进行列间置乱和行间置乱，具体的，根据混沌映射模型对初始密文图像进行位置的置乱得到最终密文图像的步骤包括：根据混沌映射模型分别获取长度与明文图像长度相等的第一混沌序列、长度与明文图像宽度相等的第二混沌序列以及第二密钥；根据变步长约瑟夫遍历和第一混沌序列获得行序号序列，根据变步长约瑟夫遍历和第二混沌序列获得列序号序列；根据行序号序列、列序号序列对初始密文图像依次进行对应的行间置换、列间置换并得到置乱后的密文图像，置乱后的密文图像即为最终密文图像，将最终密文图像及第二密钥存储。
36.其中，根据混沌映射模型分别获取长度与明文图像长度相等的第一混沌序列、长度与明文图像宽度相等的第二混沌序列以及第二密钥的步骤包括：设定混沌映射模型的每个混沌参数的取值范围及初始x分量、初始y分量的取值范围，即本实施例采用二维 logistic 混沌映射模型，二维 logistic 混沌映射模型的公式为：其中，均为混沌参数，且本实施例中各个混沌参数的取值范围为：，，，，同时，初始x分
量、初始y分量的取值范围分别为：1，1；表示第次迭代计算时的x分量；表示第次迭代计算时的y分量；表示第次迭代计算时的x分量；表示第次迭代计算时的y分量；具体的，从混沌参数的取值范围内随机选取每个混沌参数对应的值作为各个混沌参数值，从初始x分量、初始y分量的取值范围随机选取对应的初始x分量、初始y分量；将各个混沌参数值及初始x分量、初始y分量作为第二密钥；即第二密钥为，设定混沌映射模型公式计算时的迭代次数，并将各个混沌参数值及初始x分量、初始y分量输入混沌映射模型进行计算，得到每次迭代对应的x分量和y分量；选取与明文图像行像素点个数相同且连续个x分量得到第一组序列，选取与明文图像列像素点个数相同且连续个y分量得到第二组序列；将第一组序列中每个x分量乘行像素点个数，并四舍五入取整得到第一混沌序列将第二组序列中每个x分量乘列像素点个数，并四舍五入取整得到第二混沌序列。
37.其中，本实施例设定沌映射公式计算时的迭代次数为次，其中，为明文图像的行数，为明文图像的列数，为常数，为了使得迭代次数超过图像的尺寸，即在本实施例中，取大于30，为了防止选取的初始x分量、初始y分量的干扰，本实施例去除第一组序列的前个数值，将第一组序列中剩余的个数值的每一个数值乘以并进行四舍五入取整，获得长度为的第一混沌序列；为防止初值干扰，去除第二组序列的前个数值，将第二组序列中剩余的个数值的每一个数值乘以并进行四舍五入取整，获得长度为的第二混沌序列。
38.其中，根据变步长约瑟夫遍历和第一混沌序列获得行序号序列，根据变步长约瑟夫遍历和第二混沌序列获得列序号序列的步骤包括：获取第一混沌序列中第一个x分量与第一混沌序列中分量总数的比值，并取余得到第一余数；将第一余数在第一混沌序列对应的x分量值作为列序号序列的第一个行序号；获取第一混沌序列中第二个x分量与第一混沌序列中分量总数减去1之后的比值，并取余得到第二余数；将第二余数在第一混沌序列对应的x分量值作为列序号序列的第二个行序号；以此类推，得到所有行序号及行序号序列；同理，根据获取行序号序列的方式获取列序号序列，具体的，本实施例中，在获取行序号序列和列序号序列时，先将的整数围成一圈，根据第一混沌序列的第一个x分量，将第个整数在第一混沌序列中对应的值提取出来作为行序号序列的第一个序号；将剩余的个整数围成一圈，根据混沌序列的第二个x分量，将第个整数在第一混沌序列中对应的值提取出来作为行序号序列的第二个序号，以此类推，直至提取出所
有的整数，并得到第一混沌序列对应的行序号序列，其中，表示除法取余，例如将之间的整数围成一圈，对应的混沌序列为时，则行序号序列为，同理，将之间的整数围成一圈，根据变步长约瑟夫遍历和第二混沌序列获得对应的列序号序列。
39.其中，根据行序号序列、列序号序列对初始密文图像依次进行对应的行间置换、列间置换并得到置乱后的密文图像的步骤包括：对初始密文图像的所有像素行按照从上到下编号、对初始密文图像的所有像素列按照从左到进行编号得到对应的像素行编号序列、像素列编号序列；将初始密文图像的像素行编号序列对应的像素点置换到行序号序列对应的位置，将初始密文图像的像素列编号序列对应的像素点置换到列序号序列对应的位置，得到置乱后的密文图像，具体的，获取行序号序列中的第一个行序号，将初始密文图像的像素行编号序列中的第1行所有密文像素点放在初始密文图像的第一个行序号对应的行上，以此类推，根据行序号序列的行序号，实现初始密文图像的所有行的行间置乱；同理，依据行间置乱的方式对行间置乱后的初始密文图像进行列间置乱得到置乱后的密文图像。
40.例如，初始密文图像中对应位置的密文像素点的灰度值为，当列序号序列为时，则根据列序号序列获取列间置乱后的初始密文图像为，行序号序列为时，则根据行序号序列获取行间置乱后的密文图像的对应位置的灰度值为。
41.本发明还包括对最终密文图像解密，解密步骤包括：利用混沌映射模型对最终密文图像进行反置乱得到初始密文图像；根据初始密文图像的第一行每列密文像素点的灰度值和第一密钥中的对应列的整数值获得明文图像的第一行的对应列的明文像素点的灰度值，其中，当对应列的整数值小于密文像素点的灰度值时，则将对应列的整数值与密文像素点的灰度值的差值加上预设灰度阈值的值作为第一行对应列的明文像素点的灰度值；当对应列的整数值大于或者等于密文像素点的灰度值时，则将对应列的整数值与密文像素点的
灰度值的差值作为第一行对应列的明文像素点的灰度值；从获取第二行的明文像素点的灰度值开始，对每行密文像素点的前一行中的对应列密文像素点的灰度值与整数值序列中对应列的整数值进行异或运算得到目标值；当目标值大于或者等于对应行和列的密文像素点的灰度值时，则将目标值与对应行和列的密文像素点的灰度值的差值作为对应的行和列的明文像素点的灰度值；当目标值小于对应行和列的密文像素点的灰度值时，则将目标值与第一差值的差值作为对应的行和列的明文像素点的灰度值，以此类推，得到所有行和所有列的明文像素点的灰度值并得到明文图像。
42.其中，利用混沌映射模型对最终密文图像进行反置乱得到初始密文图像的方法为：具体的：获取行序号序列中的第一个数值，将最终密文图像中的第行中的所有密文像素点放在初始密文图像的第一行上，获取行序号序列中的第个数值，将最终密文图像的第行中的所有密文像素点放在初始密文图像的第行上，以此类推，根据行序号序列的数值，将最终密文图像的所有行进行反行间置乱；根据列序号序列对进行反行间置乱后的密文图像进行反列间置乱，反列间置乱具体为：获取列序号序列中的第一个数值，将密文图像的第列中的所有密文像素点放在初始密文图像的第一列上，获取列序列中的第个数值，将密文图像的第列中的所有密文像素点放在初始密文图像的第列上，以此类推，根据列序号序列的数值，将反行间置乱后的密文图像的所有列进行反列间置乱，将反置乱后的图像记为密文图像反置乱后的初始密文图像。
43.其中，计算第一行明文像素点的灰度值的公式：式中，表示初始密文图像的第一行第列密文像素点的灰度值；表示整数值序列中的第个整数值；表示明文图像中的第一行第列明文像素点的灰度值；预设灰度阈值为256；需要说明的是，当整数值序列中的第个数值小于明文图像的第一行第列的明文像素点的灰度值时，由于不论是明文像素点的灰度值还是密文像素点的灰度值，均为之间的整数，因此，大于0，在，即当整数值序列中的第个数值小于初始密文图像的第一行第列的密文像素点的灰度值时，由于，密文像素点的灰度值的计算公式为：，则第一行明文像素点灰度值的计算公式为：；当整数值序列中的第个数值不小于明文图像的第一行第列的
明文像素点的灰度值时，不论是明文像素点的灰度值还是密文像素点的灰度值，均为之间的整数，因此，不大于0，因此，在，即当整数值序列中的第个数值不小于初始密文图像的第一行第列的密文像素点的灰度值时，由于密文像素点的灰度值的计算公式为：，则明文的计算公式为：，故，根据此公式获取明文图像的第一行像素点的灰度值。
44.其中，从获取第二行的明文像素点的灰度值开始，计算所有行和所有列的明文像素点的灰度值的公式：式中，表示初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值；表示初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值；表示明文图像的第行第列的明文像素点的灰度值；表示整数值序列中的第个整数值；表示异或运算符；表示整数值序列中的第个整数值与第行第列的密文像素点的灰度值异或运算得到的目标值；其中，计算目标值具体为：分别将整数值序列中的第个数值和初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值转换为对应的8位二进制数，将整数值序列中的第个数值的8位二进制数的每一位与初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值的8位二进制数的每一位进行异或运算，其中，如果对应位置的两个值不相同，即一个为1另一个为0，则异或结果为1，如果两个值相同，即都为1或都为0，则异或结果为0，然后将异或运算的结果转换为十进制数，则十进制数即为目标值。
45.需要说明的是，由于当异或运算的结果的目标值小于明文图像的第行第列的明文像素点的灰度值时，密文像素点的灰度值的计算公式为：，由于不论是明文像素点的灰度值还是密文像素点的灰度值，均为之间的整数，因此，大于0，故，在，即当
异或运算的结果小于初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值时，由于密文像素点的灰度值的计算公式为：，则明文像素点的灰度值的计算公式为：；当异或运算的结果不小于明文图像的第行第列的明文像素点的灰度值时，密文像素点的灰度值的计算公式为：，由于不论是明文像素点的灰度值还是密文像素点的灰度值，均为之间的整数，因此，不大于0，在，即当异或运算的结果不小于初始密文图像的第行第列的密文像素点的灰度值时，由于密文像素点的灰度值的计算公式为：，则明文像素点的灰度值的计算公式为：，依据明文像素点的灰度值的计算公式，从第二行的明文像素点的灰度值开始，计算所有行和所有列的明文像素点的灰度值得到明文图像，实现了明文图像的还原。
46.本发明一种化肥生产监控数据管理方法，通过设定的第一密钥，建立明文图像的像素点的灰度值与密文像素点的灰度值之间的关系，根据明文图像的像素点的灰度值与密文像素点之间的关系对明文像素点的灰度分布进行改变得到初始密文图像，使得密文图像的灰度直方图不同于明文图像的灰度直方图，增强了初始密文图像中密文像素点之间的关联性及所有的密文像素点都与第一密钥之间的关联性，故，以此打破图像的统计特性，并抵抗攻击者的统计分析攻击，其次，对初始密文图像进行列间置乱和行间置乱，破坏初始密文图像中密文像素点的位置信息，即使攻击者知道安全存储的方法，但是由于像素点的位置置乱导致攻击者无法获取明文图像的像素点的灰度值与密文像素点之间的关系，即无法获取第一密钥和密文像素点之间的关系，也就无法对密文图像进行破解，从而进一步实现对监控数据的安全存储。
47.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。