秘钥的敏感性
秘钥的敏感性是指相同的加密算法的秘钥微小变化，得到的结果与正确加密结果相差很大。具有好的敏感性的秘钥，只要秘钥有微小差异，就无法得到正确的加密图。
秘钥的空间大小
秘钥的空间大小是指全体秘钥参数集合的空间大小。秘钥空间越大，密码攻击的难度也越大，安全性就越高，尤其是对蛮力攻击，穷举工具具有很强的保护性。
直方图
直方图是图像处理中一重要的统计特征，用来描述图像中像素的灰度级分布的图。灰度图的直方图是一个离散的函数，他表示图像中每个灰度级与该灰度级出现次数的对应函数。
相邻像素的相关性
相邻像素的相关性反应的是图像相邻像素的相关程度。一副待加密的图像相邻像素间的灰度值具有很强的相关性。相邻像素的相关性主要体现在水平、垂直和对角三个方向上的相邻像素间的相关系数，其计算形式为
E(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i) \\
D(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-E(x))^2 \\
cov(x,y)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_i-E(x))(y_i-E(y)) \\
r_{xy}=\frac{cov(x,y)}{\sqrt{D(x)}\cdot\sqrt{D(y)}}
信息熵
信息熵反映的是一个信息的不确定性，将其应用到图像加密算法中，主要是衡量图像中包含的信息即图像中灰度值的分布情况
H(G)=-\sum_{i=1}^lp(x_i)log_2p(x_i)
算法的复杂度
算法的复杂度主要是指算法的时间复杂性和空间复杂性，它是衡量一个算法性能优劣的重要指标。加密算法的空间复杂性主要是指算法再加密过程中消耗的空间资源，消耗的空间越少，空间的复杂性越好。一个好的加密算法的时间复杂性和空间复杂性都应该达到最优。
加密质量
图像加密的质量可由下式决定：
EQ=\sum_{L=0}^{255}(H_L(E)-H_L(I))^2/255
其中E和I分别是密文和明文图像。
H_L(E)和H_L(I)定义为灰度级L在密文图像和明文图像中出现的次数。
EQ表示每个灰度级l的平均变化次数，EQ值越大，加密安全性越好。