MATLAB图片加密

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用MATLAB实现基于混沌的图像置乱加密算法

用MATLAB实现基于混沌的图像置乱加密算法由于图像文件的加密有其自身的要求，传统的文字加密方法不适合图像文件加密。

为此，我们在混沌映射加密算法的基础上，提出了一种利用Logistic混沌序列对图像像素点置乱实现加密的算法，那么，我们今天借助MATLAB软件平台，看看基于混沌的图像置乱加密算法如何实现。

一、基于混沌的图像置乱加密算法本文提出的基于混沌的图像置乱加密算法示意图如图1所示。

加密算法如下：首先，数字图像B大小为M×N（M是图像B的行像素数，N是图像B的列像素数），将A的第j行连接到j-1行后面（j=2，3，A，M），形成长度为M×N的序列C。

其次，用Logistic混沌映射产生一个长度为的混沌序列{k1，k2，A，kM×N}，并构造等差序列D：{1，2，3，A，M×N-1，M×N}。

再次，将所产生的混沌序列｛k1，k2，A，kM×N}的M×N个值由小到大排序，形成有序序列｛k1′，k2′，A’，kM×N’}，确定序列｛k1，k2，A，kM×N}中的每个ki在有序序列｛k1′，k2′，A’，kM×N’}中的编号，形成置换地址集合｛t1，t2，A，tM×N}，其中ti为集合{1，2，A，M×N}中的一个；按置换地址集合｛t1，t2，A，tM×N}对序列C进行置换，将其第i个像素置换至第ti列，i=1，2，A，M×N，得到C’。

将等差序列D做相同置换，得到D’。

最后，B’是一个M×N的矩阵，B’(i ,j)=C’((i-1)×M+j)，其中i=1，2，A，M；j=i=1，2，A，N，则B’就是加密后的图像文件。

解密算法与加密算法相似，不同之处在于第3步中，以序列C’代替随机序列｛k1，k2，A，kM×N}，即可实现图像的解密。

利用Matlab进行数据加密和信息安全的技术实现

利用Matlab进行数据加密和信息安全的技术实现概述：信息安全在当今数字化时代变得尤为重要。

随着数据量的不断增长和传输方式的多样化，保护数据安全成为了一项紧迫的任务。

数据加密是信息安全的基础，有效地使用Matlab进行数据加密和信息安全技术的实现成为了许多研究者和工程师的不懈追求。

本文将深入探讨利用Matlab实现数据加密和信息安全的技术。

一、数据加密基础1.1 什么是数据加密数据加密是一种将明文转化为密文的过程，通过使用一定的算法和密钥来隐藏数据的真实含义以保证其保密性。

1.2 数据加密的目的数据加密的主要目的是确保数据的完整性、保密性和可靠性，以防止未经授权的访问和数据泄露。

1.3 传统加密算法常用的对称加密算法包括DES、AES等，而常用的非对称加密算法则有RSA、DSA等。

二、Matlab在数据加密中的应用2.1 数据加密函数Matlab提供了一系列用于数据加密的函数，例如randi、bitxor等。

使用这些函数，我们可以自由地实现各种加密算法。

2.2 对称加密算法的实现DES是一种常见的对称加密算法，它可以通过Matlab实现。

我们可以使用Matlab提供的位运算函数bitxor来实现DES算法中的异或操作，还可以利用bitshift函数进行左移和右移操作。

2.3 非对称加密算法的实现RSA是一种常见的非对称加密算法，可以通过Matlab进行实现。

Matlab提供了大整数运算的函数，可以方便地实现RSA算法中的大整数加法、大整数乘法等操作。

此外，利用Matlab的控制语句，我们可以实现RSA算法中的循环、选择等结构。

三、信息安全的其他技术3.1 数字签名技术数字签名技术是一种确保数据完整性和真实性的方法。

Matlab提供了哈希函数来实现数字签名的生成和验证。

3.2 数据压缩和加密的结合数据压缩可以大幅减小数据的体积，方便传输和存储。

Matlab提供了用于压缩的函数，例如zlib、gzip等。

如何进行信息隐藏的Matlab实现

如何进行信息隐藏的Matlab实现引言信息隐藏是一种将数据嵌入到其他载体中的技术，被广泛应用于数字版权保护、信息安全和隐私保护等领域。

Matlab作为一种强大的数值计算和数据可视化工具，提供了许多用于实现信息隐藏的函数和工具箱。

本文将介绍如何使用Matlab实现信息隐藏的基本原理、常用方法以及相关应用。

一、基本原理信息隐藏的基本原理是将要隐藏的信息嵌入到一个载体中，使其在外观上与原始载体无异。

常用的载体包括图像、音频和视频等。

在Matlab中，图像的处理是最为常见的应用场景之一。

图像信息隐藏的基本原理是在载体图像的像素值中嵌入待隐藏的信息。

通常，我们可以使用图像的最低有效位（LSB）进行嵌入操作。

LSB是指图像中像素值的最后一位，一般情况下，这个位上的变化对人眼来说是不可察觉的。

二、常用方法1. LSB替换法LSB替换法是信息隐藏中最为简单且常用的方法之一。

其基本原理是将待隐藏的数据按照一定的规则嵌入到载体图像的LSB位置。

具体步骤如下：（1）将待隐藏的数据转换为二进制形式；（2）读入载体图像，并将其像素值转换为二进制形式；（3）将待隐藏数据的二进制位逐一替换掉载体图像像素值的LSB位；（4）将嵌入了数据的载体图像保存至新文件。

2. 频域法频域法是一种将待隐藏的信息转换到载体图像的频域表示中，以实现更好的隐藏效果的方法。

其基本原理是将待隐藏的数据嵌入到载体图像的频域系数中，即对原始图像进行傅里叶变换，然后在频域中进行数据嵌入。

具体步骤如下：（1）载入待嵌入数据和载体图像；（2）对载体图像进行傅里叶变换，得到频域系数；（3）将待隐藏数据转换为频域表示；（4）将待隐藏数据嵌入到载体图像的频域系数中；（5）进行逆傅里叶变换，得到嵌入了数据的图像。

三、Matlab实现在Matlab中，可以使用以下函数和工具箱来实现信息隐藏操作：1. imread和imwrite函数：用于读取和保存图像；2. fft和ifft函数：用于傅里叶变换和逆傅里叶变换；3. bitget和bitset函数：用于获取和设置特定位上的二进制值。

密码锁编程 matlab程序

密码锁编程 matlab程序密码锁编程 Matlab 程序引言概述：密码锁编程是一种常见的应用程序开发技术，它在现代生活中起到了重要的作用。

本文将介绍如何使用 Matlab 编程语言来开发一个密码锁程序。

通过这个程序，我们可以实现密码的输入、验证和控制等功能，以保护重要信息和财产的安全。

正文内容：1. 密码输入界面1.1 设计用户界面：使用 Matlab 的 GUI 工具箱，创建一个密码输入界面。

1.2 输入密码功能：通过文本框或按钮等控件，允许用户输入密码。

1.3 密码长度限制：设置密码的最小和最大长度，确保密码的安全性。

2. 密码验证功能2.1 密码加密算法：使用 Matlab 提供的加密函数，对用户输入的密码进行加密。

2.2 存储密码：将加密后的密码存储在数据库或文件中，以供后续验证使用。

2.3 密码比对：在用户再次输入密码时，对输入的密码与存储的密码进行比对，判断其是否一致。

3. 锁定与解锁功能3.1 密码错误次数限制：设置密码输入错误的次数限制，达到限制后锁定密码输入。

3.2 锁定时间设置：在密码输入错误次数达到限制后，设置一段时间的锁定时间，以防止暴力破解。

3.3 解锁方式：在锁定时间结束后，允许用户通过输入特定的解锁密码或通过其他验证方式解锁密码。

4. 安全性增强功能4.1 防止密码截获：使用 SSL/TLS 等安全协议，对密码传输过程进行加密，防止密码被截获。

4.2 强制密码更改：定期要求用户更改密码，以增加密码的安全性。

4.3 防止暴力破解：设置密码输入次数限制、锁定时间和复杂度要求，以防止暴力破解密码。

5. 扩展功能5.1 多用户支持：允许多个用户使用密码锁，每个用户拥有独立的密码和权限。

5.2 远程控制：通过网络连接，允许用户远程控制密码锁，进行密码的输入和验证。

5.3 日志记录：记录密码输入、验证和控制的日志，以便后续审计和追踪。

总结：通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Matlab 编程语言开发一个密码锁程序。

可逆信息隐藏hs算法matlab

可逆信息隐藏是指在保证原始载体数据不受损的情况下，将需要隐藏的信息嵌入到载体数据中，并且可以在需要时将隐藏的信息提取出来。

可逆信息隐藏的应用场景非常广泛，可以用于数字水印、版权保护、隐私保护等领域。

其中，HS算法是一种经典的可逆信息隐藏算法，而MATLAB是一种功能强大的科学计算软件，结合两者可以实现对图像信息的可逆隐藏和提取。

1. 可逆信息隐藏原理可逆信息隐藏是利用载体图像的一些隐含特性来隐藏需要传输的信息，在不损害载体图像质量的前提下，能够完整、准确地提取出隐藏的信息。

可逆信息隐藏主要包括隐写与加密两个主要过程。

隐写是指将需要隐藏的信息写入到载体图像中，而加密则是对隐藏的信息进行加密处理，增强信息的安全性。

2. HS算法原理HS算法是一种经典的可逆信息隐藏算法，其核心思想是利用图像的直方图来隐藏信息。

具体来说，HS算法首先对载体图像进行预处理，然后通过对直方图的调整来实现信息的隐藏。

在提取信息时，再根据调整后的直方图来还原隐藏的信息。

HS算法的优点是对图像没有任何损害，并且隐藏的信息可以完整提取出来。

3. MATLAB在可逆信息隐藏中的应用MATLAB作为一个功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和加密算法库，非常适合用于可逆信息隐藏的实现。

利用MATLAB，可以方便地对图像进行处理、隐藏信息，并且提供了丰富的工具函数，能够直观地展示信息隐藏的效果。

4. 可逆信息隐藏HS算法在MATLAB中的实现通过MATLAB可以很方便地实现可逆信息隐藏HS算法。

需要对载体图像进行预处理，以便后续信息的隐藏。

利用HS算法将需要隐藏的信息写入到载体图像中，并对隐藏的信息进行加密处理。

在需要提取信息时，通过对载体图像的处理和对修改后的载体图像进行比对，可以成功地提取出隐藏的信息。

5. 代码示例以下是一个简单的MATLAB代码示例，演示了如何使用HS算法实现可逆信息隐藏：```matlab读取载体图像carrier_image = imread('carrier.png');进行预处理processed_image = preprocess(carrier_image);隐藏信息hidden_image = HS_algorithm(processed_image,'hidden_message');提取隐藏的信息extracted_message = extract_hidden_message(hidden_image);显示提取的信息disp(extracted_message);```通过以上代码示例，可以清晰地看到MATLAB如何便捷地实现了可逆信息隐藏HS算法的过程，并成功地提取出隐藏的信息。

在Matlab中使用图像加密和解密技术

在Matlab中使用图像加密和解密技术图像加密和解密技术是保护图像信息安全的重要手段之一。

在信息时代，随着图像的广泛应用，图像加密和解密技术的需求也日益增加。

Matlab作为一种常用的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，使得图像加密和解密变得更加便捷和高效。

一、图像加密技术的基本原理图像加密技术通过对图像进行转换和混淆操作，使得原始图像的信息变得不可读取，达到保护图像信息安全的目的。

常见的图像加密技术包括置乱、替换、混淆等方法。

1.置乱方法：通过对图像的像素点进行置换操作，改变像素点的位置，使得原始图像的信息难以被还原。

常见的置乱方法有置乱矩阵法、置乱像素法等。

2.替换方法：通过对图像的像素点进行替换操作，改变像素点的值，使得原始图像的信息无法被识别。

常见的替换方法有置乱像素法、置乱位值法等。

3.混淆方法：通过对图像的像素点进行逻辑运算、异或运算等操作，改变像素点的值，使得原始图像的信息无法被解读。

常见的混淆方法有异或混淆法、逻辑运算混淆法等。

二、图像加密的Matlab实现在Matlab中，图像加密和解密的实现通常可以借助于图像处理工具箱和编程语言的支持。

下面以置乱方法为例，介绍如何在Matlab中实现图像加密。

1.图像置乱：首先，需要读取待加密的图像文件，并将其转换为Matlab支持的矩阵格式。

可以使用imread函数读取图像文件，得到灰度图像矩阵。

然后，使用randperm函数生成一个随机的置乱矩阵，该矩阵用于置乱图像的像素点位置。

可以使用reshape函数将矩阵转换为一维数组，再将图像矩阵按照置乱矩阵进行置乱操作。

最后，使用imwrite函数将置乱后的图像矩阵写入新的图像文件中，完成图像置乱操作。

2.图像解密：与图像加密相反，图像解密需要使用与加密相对应的逆操作。

在这里，我们需要使用与置乱相反的矩阵，将置乱后的图像还原为原始图像。

首先，读取已经加密的图像文件，并将其转换为Matlab支持的矩阵格式。

使用MATLAB进行数据加密和解密

使用MATLAB进行数据加密和解密数据加密和解密是当今信息安全领域中非常重要的问题。

加密算法的设计和实现是确保数据在传输和存储过程中不被未经授权的人访问的一种关键手段。

在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行数据加密和解密，并介绍一些常用的加密算法和技术。

一、数据加密的基本原理数据加密是通过将原始数据转化为不易被理解的形式，从而防止未经授权的人获取敏感信息。

加密过程主要包括两部分：加密算法和密钥。

加密算法是对原始数据进行数学计算和转换的一种方法。

常见的加密算法有对称加密算法和非对称加密算法。

对称加密算法使用相同的密钥进行加密和解密，加密和解密过程非常高效。

其中，最常用的对称加密算法是AES（Advanced Encryption Standard）算法。

AES算法在MATLAB中有相应的函数可供使用。

非对称加密算法使用两个密钥：公钥和私钥。

公钥用于加密数据，私钥用于解密数据。

公钥可以公开，而私钥需要保密。

RSA算法是一种常见的非对称加密算法，也可以在MATLAB中使用相应的函数实现。

密钥是在加密和解密过程中起到关键作用的参数。

密钥的选择和管理直接影响到加密算法的安全性。

为了确保数据的安全性，密钥应该是足够长的随机数。

同时，密钥的保管也是一个重要的问题，只有授权的人能够访问密钥。

二、使用MATLAB进行数据加密在MATLAB中，我们可以利用现有的加密算法和函数来对数据进行加密。

接下来，我们将使用AES算法来进行示范。

首先，需要准备一个密钥。

在MATLAB中，我们可以通过randi函数生成一个随机的密钥。

例如：```MATLABkey = randi([0 255], 1, 16);```生成了一个16字节长的随机密钥。

然后，我们可以使用AES算法对数据进行加密。

在MATLAB中，通过函数aesencrypt可以实现AES加密。

例如，假设我们要加密一个文本文件：```MATLABplaintext = fileread('plaintext.txt');ciphertext = aesencrypt(plaintext, key);```上述代码将plaintext.txt文件中的内容进行AES加密，并将加密后的结果存储在变量ciphertext中。

MATLAB中的图像压缩和编码方法

MATLAB中的图像压缩和编码方法图像压缩和编码是数字图像处理的重要领域，在各种图像应用中起着至关重要的作用。

在本文中，我们将探讨MATLAB中的图像压缩和编码方法，包括无损压缩和有损压缩，并介绍其中的一些经典算法和技术。

一、图像压缩和编码概述图像压缩是指通过一定的算法和技术来减少图像数据的存储量或传输带宽，以达到节约存储空间和提高传输效率的目的。

而图像编码则是将原始图像数据转换为一系列二进制编码的过程，以便存储或传输。

图像压缩和编码通常可以分为无损压缩和有损压缩两种方法。

无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始图像数据，不会引入任何失真或变化。

常见的无损压缩算法有Run-Length Encoding (RLE)、Lempel-Ziv-Welch (LZW)、Huffman编码等。

这些算法通常针对图像中的冗余数据进行编码，如重复的像素值或相似的图像区域。

有损压缩则是在保证一定程度的视觉质量下，通过舍弃或近似原始图像数据来减小存储或传输的数据量。

常见的有损压缩算法有JPEG、JPEG2000、GIF等。

这些算法通过离散余弦变换(DCT)、小波变换或颜色量化等方法，将图像数据转换为频域或颜色空间的系数，并通过量化、编码和压缩等步骤来减小数据量。

二、无损压缩方法1. Run-Length Encoding (RLE)RLE是一种简单高效的无损压缩算法，通过计算连续重复像素值的数量来减小数据量。

在MATLAB中，可以使用`rle`函数实现RLE编码和解码。

例如，对于一幅图像，可以将连续的像素值(如白色)编码为重复的个数，然后在解码时根据重复的个数恢复原始像素值。

2. Lempel-Ziv-Welch (LZW)LZW是一种字典压缩算法，通过将图像中连续的像素序列映射为一个短代码来减小数据量。

在MATLAB中，可以使用`lzwencode`和`lzwdecode`函数实现LZW 编码和解码。

例如，对于一段连续的像素序列，可以将其映射为一个短代码，然后在解码时根据代码恢复原始像素序列。

(绝对可运行)加密图像中的可逆数据隐藏算法matlab代码(基于张新鹏教授的算法)

%This is the program of Reversible Data Hiding in Encrypted Domain clc;clear;%===============Read image===========================original_p=rgb2gray(imread('LENA.tif'));[m,n]=size(original_p);%==============Image encryption====================== random_bits=rand(m,n*8)<=0.5;%伪随机序列for i=1:mfor j=1:ns=0;for k=0:7b(k+1)=mod(fix(double(origi nal_p(i,j))/(2Ak)),2);eb(k+1)=xor(b(k+1),random_bits(i,8*j+k-7)); s=s+eb(k+1)*(2A k);endencrypted_image(i,j)=s;endendfigure(1);subplot(1,2,1);imshow(original_p);hold on;title('Original image','fontsize',16);subplot(1,2,2);encrypted_image=uint8(encrypted_image);imshow(encrypted_image);title('Encrypted image','fontsize',16);%================Data embedding======================size=8; %分块大小N=6;%置乱周期number1=3;number2=N-number1;lim_row=fix(m/size); %图像的分块数lim_col=fix(n/size); %图像的分块数bitts=3;watermessage=rand(lim_row,lim_col)<0.5; %水印信息pseudo_randomly for i=1:lim_rowfor j=1:lim_col block_image{i,j}=encrypted_image((size*i-size+1):size*i,(size*j-size+1):size*j); % 分块for k=1:sizefor t=1:sizeindex=arnold(k,t,size,number1);%arnold is permutateion function;arno_block_image{i,j}(index(1)+1,index(2)+1)=block_image{i,j}(k,t); end end%数据嵌入sum0=zeros(size/2,size); if watermessage(i,j)==0 for k=0:7bbb{k+1}=mod(fix(double(arno_block_image{i,j}(1:size/ 2,:))/(2你)),2);if k<bitts bbb{k+1}=~bbb{k+1};endsum0=sum0+bbb{k+1}*(2A k);enddata_image{i,j}=[sum0;double(arno_block_image{i,j}(size/ 2+1:size,:))];endsum1=zeros(size/2,size);if watermessage(i,j)==1for k=0:7 bbb{k+1}=mod(fix(double(arno_block_image{i,j}(size/ 2+1:size,:))/(2Ak)),2);if k<bittsbbb{k+1}=~bbb{k+1};endsum1=sum1+bbb{k+1}*(2Ak);enddata_image{i,j}=[double(arno_block_image{i,j}(1:size/ 2,:));sum1];endfor k=1:sizefor t=1:size index=arnold(k,t,size,number2);%arnold is permutateion function;re_data_image{i,j}(index(1)+1,index(2)+1)=data_image{i,j}(k,t);endend%合成嵌入数据后的图像data_en_image((size*i-size+1):size*i,(size*j-size+1):size*j)=re_data_image{i,j};endend%=====Encrypt image which contains data====for i=1:lim_row*sizefor j=1:lim_col*sizes=0;for k=0:7b(k+1)=mod(fix(data_en_image(i,j)/(2Ak)),2);eb(k+1)=xor(b(k+1),random_bits(i,8*j+k-7));s=s+eb(k+1)*(2A k);endde_data_image(i,j)=s;endendfigure(2);hold on;subplot(1,2,1);imshow(original_p);title('Original image','fontsize',16);subplot(1,2,2);imshow(uint8(de_data_image));title('Decrypted image contains data','fontsize',16);%直接解密图像的峰值信噪比sumsss=0;for i=1:lim_row*sizefor j=1:lim_col*size sumsss=(de_data_image(i,j)-double(original_p(i,j)))A2+sumsss;endendmse=sumsss/((lim_row*size)*(lim_row*size));psnr=10*log10(255A2 /mse);%======Extract data and recover image=======for i=1:lim_rowfor j=1:lim_col block_de_image{i,j}=de_data_image((size*i-size+1):size*i,(size*j-size+1):size*j);%分块for k=1:sizefor t=1:size index=arnold(k,t,size,number1);%arnold is permutateion function;ar_block_de_image{i,j}(index(1)+1,index(2)+1)=block_de_image{i,j}(k,t);endendsum0=zeros(size/2,size);sum1=zeros(size/2,size);for k=0:7bbbO{k+1}=mod(fix(ar_block_de_image{i,j}(1:size/ 2,:)/(2你)),2);bbb1{k+1}=mod(fix(ar_block_de_image{i,j}(size/ 2+1:size,:)/(2A k)),2);if k<bittsbbb0{k+1}=~bbb0{k+1};bbb1{k+1}=~bbb1{k+1};endsum0=sum0+bbb0{k+1}*(2Ak);sum1=sum1+bbb1{k+1}*(2Ak);endar_H0_image{i,j}=[sum0;ar_block_de_image{i,j}(size/ 2+1:size,:)];ar_H1_image{i,j}=[ar_block_de_image{i,j}(1:size/ 2,:);sum1];for k=1:sizefor t=1:size index=arnold(k,t,size,number2);%arnold is permutateion function;H0_image{i,j}(index(1)+1,index(2)+1)=ar_H0_image{i,j}(k,t);H1_image{i,j}(index(1)+1,index(2)+1)=ar_H1_image{i,j}(k,t);endendf0=0;f1=0;for u=2:size-1for v=2:size-1f0=f0+abs(H0_image{i,j}(u,v)-(H0_image{i,j}(u-1,v)+H0_image{i,j}(u,v-1)+H0_image{i,j}(u+1,v)+H0_image{i,j}(u,v+1))/4);f1=f1+abs(H1_image{i,j}(u,v)-(H1_image{i,j}(u-1,v)+H1_image{i,j}(u,v-1)+H1_image{i,j}(u+1,v)+H1_image{i,j}(u,v+1))/4);endendif (f0-f1)<0extract_bits(i,j)=0; recover_image(size*i-size+1:size*i,size*j-size+1:size*j)=H0_image{i,j};elseextract_bits(i,j)=1; recover_image(size*i-size+1:size*i,size*j-size+1:size*j)=H1_image{i,j};endendendfigure(3);subplot(1,2,1);imshow(original_p);hold on;title('Original image','fontsize',16); subplot(1,2,2);recover_image=uint8(recover_image); imshow(recover_image);hold on; title('Recovered image','fontsize',16);%==============analysis============ diff=original_p(1:lim_row*size,1:lim_col*size)-recover_image;counts=0;for i=1:lim_rowfor j=1:lim_col block_diff{i,j}=diff((size*i-size+1):size*i,(size*j-size+1):size*j); %分块if extract_bits(i,j)~=watermessage(i,j) block_diff{i,j}=ones(size,size)*255;counts=counts+1;else block_diff{i,j}=original_p((size*i-size+1):size*i,(size*j-size+1):size*j);end diff_image((size*i-size+1):size*i,(size*j-size+1):size*j)=block_diff{i,j};endend figure(4); imshow(diff_image); hold on;%title('Blocks of incorrect','fontsize',16); %错误率与分块大小的关系rate=counts/((lim_row)*(lim_col))。

matlab中的embed函数

matlab中的embed函数embed函数是MATLAB中的一个非常有用的函数，它可以将一个对象（如图像、视频、音频）嵌入到另一个对象中。

通过使用embed函数，我们可以实现多种有趣的应用，比如将水印嵌入到图像中、将音频嵌入到视频中等等。

embed函数的基本语法是：embedded_object = embed(host_object, object_to_embed, key)其中，host_object是宿主对象，即我们要将另一个对象嵌入到其中的对象；object_to_embed是要嵌入的对象；key是加密密钥，用于保护嵌入的对象。

在使用embed函数时，我们首先需要加载图像或视频的工具箱，然后使用imread函数读取待嵌入的图像，或使用VideoReader函数读取待嵌入的视频。

例如，我们可以使用以下代码将一张图片嵌入到另一张图片中：```matlabhost_image = imread('host_image.jpg');object_to_embed = imread('object_to_embed.jpg');key = 'password';embedded_image = embed(host_image, object_to_embed, key);```这段代码将会把object_to_embed图片嵌入到host_image图片中，并返回一个新的图片embedded_image。

嵌入的过程是通过对host_image进行一系列的变换来实现的，这些变换会在不影响主观感知的前提下，将object_to_embed图片信息嵌入到host_image中。

除了图片，我们还可以使用embed函数将音频嵌入到视频中。

为了实现这个目标，我们需要使用audioread函数读取待嵌入的音频文件，然后使用VideoReader函数读取待嵌入的视频文件。

在Matlab中进行图像压缩与图像解密的方法与技巧

在Matlab中进行图像压缩与图像解密的方法与技巧Matlab是一种强大的工具，被广泛用于图像处理和计算机视觉领域。

在本文中，我们将讨论如何利用Matlab进行图像压缩与图像解密，并探讨一些相应的方法和技巧。

首先，让我们来了解一下图像压缩的基本概念和原理。

图像压缩是通过减少图像占用的存储空间或传输带宽来减小图像文件的大小。

压缩分为有损压缩和无损压缩两种类型。

有损压缩会丢失一些图像信息，以达到压缩的目的，而无损压缩则尽量保留所有图像信息。

在Matlab中，我们可以使用多种方法进行图像压缩。

常见的方法之一是使用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）。

DCT将图像分解为一系列互不相关的频率成分，然后根据其重要性对这些成分进行量化和编码。

通过调整量化步长可以控制压缩比率和图像质量。

除了DCT，还有其他一些常用的压缩方法，如小波变换（Wavelet Transform），它可以提供更好的局部逼近能力，适用于不同尺度和方向的图像特征。

Matlab中有许多内置函数可以实现小波变换，例如waverec和wavedec函数。

另一个常用的图像压缩方法是基于向量量化（Vector Quantization，VQ）的编码。

VQ将图像划分为不重叠的块，并使用聚类算法将每个块映射到具有较少位数的代表向量。

然后，通过编码代表向量和其在图像中的位置来表示整个图像。

这种方法对于有损压缩非常有效，但在无损压缩方面效果较差。

一旦我们对图像进行了压缩，接下来我们需要了解如何进行图像解密。

在Matlab中，解密可以通过逆向操作来实现。

对于DCT压缩，我们可以通过应用逆离散余弦变换（Inverse Discrete Cosine Transform，IDCT）来恢复原始图像。

同样，对于小波变换压缩，我们可以使用逆小波变换（Inverse Wavelet Transform）来还原图像。

需要注意的是，如果进行了有损压缩，解密后的图像与原始图像之间很可能有一些质量损失。

matlab加密函数

matlab加密函数Matlab是一种广泛应用于科学研究和工程领域的计算机语言和环境。

它提供了许多强大的函数和工具，用于数据处理、分析和可视化。

其中一个重要的功能是加密函数，它可以用来保护敏感信息的安全性。

本文将介绍Matlab中的加密函数，并探讨其应用和原理。

在计算机科学中，加密是指将明文转换为密文的过程，以保护信息的机密性。

加密函数是实现加密过程的算法。

Matlab提供了多种加密函数，可以用来加密字符串、文件或数据流。

这些函数基于不同的加密算法，如AES、DES和RSA等。

用户可以根据自己的需求选择合适的加密函数。

加密函数通常需要一个密钥作为输入，用于控制加密过程。

密钥是一个秘密的参数，只有掌握密钥的人才能解密密文。

在Matlab中，密钥可以是一个字符串或一个二进制文件。

用户可以自己生成密钥，也可以使用Matlab提供的随机数生成函数。

使用Matlab的加密函数非常简单。

首先，用户需要导入加密函数的库。

然后，可以调用相应的函数来加密明文。

加密函数将明文和密钥作为输入，返回一个密文。

用户可以将密文保存到文件中，或在需要时将其发送给其他人。

为了保证加密的安全性，用户应该选择足够强大的加密算法和密钥。

强大的加密算法可以防止黑客通过暴力破解等手段破解密文。

而长而复杂的密钥可以增加破解的难度。

在选择加密算法和生成密钥时，用户应该参考相关的安全标准和建议。

除了保护信息的机密性，加密函数还可以用于验证信息的完整性和真实性。

通过在明文中添加一些附加信息，如校验和或数字签名，可以确保密文没有被篡改或伪造。

Matlab提供了相应的函数来生成和验证这些附加信息。

除了加密函数，Matlab还提供了其他与加密相关的函数和工具。

例如，用户可以使用解密函数将密文转换为明文。

他们还可以使用哈希函数生成信息的哈希值，以便进行比较和验证。

此外，Matlab还提供了一些用于分析和研究加密算法的工具，如性能评估和安全分析。

在实际应用中，加密函数可以用于保护各种类型的信息。

如何在Matlab中进行图像压缩和图像加密

如何在Matlab中进行图像压缩和图像加密图像压缩和图像加密是图像处理中的两个重要方面。

图像压缩可以将图像的数据量减小，从而方便存储和传输；而图像加密可以保护图像的机密性，防止未授权的访问和篡改。

Matlab作为一种强大的数学软件，也提供了丰富的功能来实现图像压缩和图像加密。

本文将介绍如何在Matlab中进行图像压缩和图像加密的方法和技巧。

一、图像压缩图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种方式。

有损压缩可以在保留人眼感知的主要信息的前提下，通过抛弃一些不重要的细节来减小图像的数据量。

无损压缩则可以完全恢复原始图像的每个像素点的数值，但通常会导致较大的压缩比。

在Matlab中，有许多算法可以用于图像压缩。

其中最常用的算法之一是离散余弦变换（DCT）。

DCT可以将图像转换为一组频域系数，通过保留部分重要的低频系数来实现压缩。

在Matlab中，可以使用dct2函数进行二维离散余弦变换，使用idct2函数进行反变换。

除了DCT，小波变换也是常用的图像压缩算法。

小波变换基于信号在时频域的分析，可以将图像划分为不同的尺度和方向，并通过保留部分重要的小波系数来实现压缩。

Matlab提供了多个小波变换的函数，如wavedec2和waverec2。

另外，还有一些其他的图像压缩算法，如JPEG、JPEG2000、PNG等。

这些算法可以在压缩比和图像质量之间做出不同的权衡。

Matlab中可以使用imwrite函数来实现这些压缩算法，你可以指定压缩比、图像质量等参数。

二、图像加密图像加密是保护图像的机密性和完整性的一种方法。

常见的图像加密算法包括DES、AES、RSA等。

这些算法使用不同的加密密钥和算法来对图像数据进行加密和解密。

在Matlab中，可以使用一些函数和工具箱来实现图像加密。

例如，可以使用.ftp.FTP这个类来实现对图像文件的加密上传和解密下载。

你可以使用ftp函数来连接FTP服务器，并使用put和get函数来上传和下载加密的图像文件。

使用Matlab进行数据加密与解密的实践指南

使用Matlab进行数据加密与解密的实践指南引言：数据加密与解密在现代信息安全领域中起着关键作用。

随着互联网的普及和数据传输量的急剧增加，保护数据安全和隐私变得尤为重要。

本文将介绍如何使用Matlab进行数据加密与解密，以帮助读者更好地理解和应用加密算法，保障数据安全。

一、加密算法简介在开始使用Matlab进行数据加密与解密之前，我们需要了解一些基本的加密算法。

加密算法主要分为对称加密算法和非对称加密算法两类。

1. 对称加密算法对称加密算法使用相同的密钥进行数据的加密和解密过程，加密和解密的算法是互逆的。

常用的对称加密算法有DES、3DES、AES等。

2. 非对称加密算法非对称加密算法使用一对密钥，分别为公钥和私钥。

公钥用于加密数据，私钥用于解密数据。

常用的非对称加密算法有RSA、DSA等。

二、使用Matlab进行对称加密Matlab提供了一些对称加密算法的实现，例如AES算法。

下面将以AES算法为例，介绍使用Matlab进行对称加密的实践指南。

1. 安装Matlab工具箱首先，确保已安装了Matlab工具箱。

在Matlab命令窗口中输入"ver"命令，查看是否安装了"Communications Toolbox"和"Cryptography Toolbox"。

2. 导入数据使用Matlab的"load"函数或者"imread"函数导入需要加密的数据。

如果需要加密的数据较大，可以考虑使用分块加密的方式。

3. 生成密钥使用Matlab提供的API生成加密所需的密钥。

在AES算法中，可以使用"gen_key"函数生成一个256位的密钥。

4. 加密数据调用Matlab提供的AES加密函数，将导入的数据和生成的密钥作为输入参数，即可完成加密过程。

加密后的数据将保存为二进制文件或者图像文件。

毕业论文—基于Matlab的光学图像加密解密技术【范本模板】

本科毕业论文题目:基于Matlab的光学图像加密解密技术院（部）:理学院专业：光信息科学与技术班级：光信122姓名:韩硕学号：20121212082指导教师:王惠临完成日期：2016年6月4日目录摘要 (IV)ABSTRACT (V)1前言 (1)1。

1 选题背景及意义 (1)1。

2 Matlab软件介绍 (1)1.3 Matlab的主要特点 (2)1。

4 本文结构安排 (3)2基于Matlab进行图形图像处理基础 (4)2.1 Matlab中图形图像的分类 (4)2.1。

1 索引图像 (4)2。

1.2 灰度图像 (4)2。

1。

3 RGB图像 (4)2.1。

4 二值图像 (4)2.2 Matlab常用的图形图像处理函数（命令） (4)3图形图像的加密解密技术 (6)3。

1 图形图像加密传输理论框图以及图形图像加密特点 (6)3.2 置乱加密技术 (7)3.2。

1 随机打乱各层的行或列 (7)3.2。

2 像素点随机打乱 (12)3.2。

3 像素点RGB值的放大 (14)3。

2.4 灰度变换置乱 (15)3.3 基于混沌的图像加密解密技术 (17)3.3。

1 混沌加密原理 (17)3.3.2 用Matlab的实现基于混沌的图像置乱加密算法 (18)3.4 基于秘密分割加密解密技术 (19)3.4。

1 秘密分割加密算法的原理 (19)3.4.2秘密分割加密算法的Matlab实现 (20)4结论 (24)4。

1 总结 (24)4.2 展望 (24)谢辞 (26)参考文献 (27)摘要社会在进步，时代在发展，计算机技术在飞速发展,互联网技术也在日益进步,各种迹象都表明着我们已经进入了一个信息大爆炸的时代。

人们每天通过互联网获取大量的数字图像的信息，然而在信息的传送中，未经加密的原始的数据非常容易遭受非法途径的截取并被恶意更改。

因此，互联网时代如何确保图像信息安全传送越来越受到人们的重视。

基于此，也提出了不少图形加密解密的算法.本文基于Matlab语言的编程环境，对图像的加密和解密的技术进行了相关验证性的研究。

LSB算法的MATLAB实现

LSB算法的MATLAB实现LSB（Least Significant Bit）算法是一种隐写术，用于在图像或音频中隐藏秘密信息。

在这种方法中，最不显著的比特位被用来存储隐藏的数据，这样可以尽量不对原始图像或音频造成明显的变化。

下面是MATLAB中实现LSB算法的步骤：1. 读入原始图像：使用`imread`函数将图像读入到MATLAB中。

例如，`image = imread('original_image.png');`2. 将图像转换为灰度图像：如果原始图像是彩色图像，则需要将其转换为灰度图像。

可以使用`rgb2gray`函数实现。

例如，`gray_image = rgb2gray(image);`3.将隐藏信息转换为二进制：将要隐藏的信息转换为二进制，并将其存储为一个向量或字符串。

4.检查隐藏信息长度：检查隐藏信息的长度是否小于图像中可用的像素数量。

如果隐藏信息过长，可能无法完全嵌入到图像中。

如果需要，可以考虑压缩或加密隐藏信息。

5.将隐藏信息嵌入到图像中：对于每个像素，在最不显著的比特位中存储隐藏信息。

可以使用位操作和移位操作来实现。

例如，如果要将隐藏信息的第一个比特位嵌入到像素的最不显著比特位上，可以使用以下代码：```matlabbit = 1; % 要嵌入的隐藏信息比特pixel = 100; % 图像中的一个像素值new_pixel = bitset(pixel, 1, bit); % 将bit设置为pixel的第一个比特位```6.将修改后的像素重新组装为图像：重复上述步骤，对每个像素进行处理，然后将修改后的像素重新组装为一个新的图像。

7. 保存隐藏信息的图像：使用`imwrite`函数将隐藏信息的图像保存到硬盘上。

例如，`imwrite(new_image, 'hidden_image.png');`8.提取隐藏信息：如果需要，可以使用类似的方法从隐藏信息的图像中提取出隐藏的信息。

图像加密中测试混沌系统性能的0-1测试0-1Test方法与MATLAB实现代码

图像加密中测试混沌系统性能的0-1测试0-1Test⽅法与MATLAB
实现代码
因为博主学习与实验的原因,需要对混沌系统的性能进⾏测试，⽆奈代码有问题，于是上⽹后找到了0-1测试的代码，经过调试成功运⾏。

⽤到的⽅法与0-1测试的原理在⽂献：The 0-1 Test for Chaos: A Review中写了，感兴趣可以⾃⾏了解。

z1test⽤法
以Logistic：X(n+1)=4u(1-Xn) 为例,⾸先给定X0=0.1 u=0.8，将Logistic迭代200次后将⽣成的混沌序列传⼊z1test这个函数,返回的值即为Logistic在Xo=0.8的情况下,u=0.8时0-1测试的数值。

那么我们只需要将u在想要取值的范围内取个遍,每个u都⽣成混沌序列带⼊z1test,记录返回点的位置即可得到u在给定范围内0-1Test的结果下⾯上代码，以X0=0,1 ，u的范围为[0,1],步长0.01
k0=0:0.001:1;%u的范围
N=200;%每个参数迭代次数
for j=1:length(k0)
k=k0(j);
AoG(1)=0.1;%初始值
for ii=1:N
AoG(ii+1)=4*k*AoG(ii)*(1-AoG(ii));
end
value_Log(j)=z1test(AoG);
end
plot(k0,value_Log,'b');
xlabel('µ');ylabel('K');
Cite As。

基于MATLAB的光学图像加密解密技术

基于MATLAB的光学图像加密解密技术
刘越;石翠萍;史文强;梁潇
【期刊名称】《长江信息通信》
【年(卷),期】2022(35)2
【摘要】为保护图像信息在通信的传输过程中不被未授权的人员轻易的获取。

图像加密解密技术应运而生,并得到长足发展。

文章根据对常用的图像加密技术的探索,设计并实现基于混沌理论、像素级别打乱和隐写术的图像加密算法。

利用MATLAB软件对图像像素打乱后,与生成的混沌序列按位异或得到加密图像,最后再将加密图像隐写入载体图像中从而完成最后的加密操作。

这样操作后,增加破解者的破解难度,同时也让图像在传输过程中不易引起攻击者的警觉。

【总页数】3页(P79-80)
【作者】刘越;石翠萍;史文强;梁潇
【作者单位】齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP309.7
【相关文献】
1.基于matlab的数字图像des加密解密研究
2.光学图像识别技术的MATLAB仿真
3.光学图像识别相关器的MATLAB仿真
4.探究基于全息技术的光学图像信息隐藏技术研究
5.基于MATLAB匹配雷达图像与光学图像
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图片保密传输

图片保密传输的数学模型摘要：在当前信息量如此膨胀的通信时代，如何保证信息传输的安全已经越来越重要，而密码学也逐渐从单纯的数学问题慢慢渗透进了其他各个行业，变为了一门具有特色性的学科。

密码在图片保密传输中已经有很多的应用，本文通过Matlab软件应用LSB算法对图片进行加密，并以另一张图片作为载体进行传输，并再次利用LSB算法对图片进行解密并提取出原图，整个过程较为简单，且具有较大的负载量，但是由于负载量的增大也导致安全性的降低，本文最后给出了提高安全性的随机算法，来加强保密性。

关键字：图片保密传输、LSB、数学建模、Matlab一、问题重述下面是两幅图片：为了保密，需要将图片（1）隐藏在图片（2）中进行传输，并且要求在信息传输过程中信息被破译的概率小于5%。

（1）试建立信息加密的数学模型与方法；（2）试建立信息解密的数学模型与方法；（3）对上面二幅图片完成加密-传送-接收-解密的全过程，并进一步设计程序，给出良好的界面；（4）试对加密图和解密图进行比较和检测，给出检测效率的定量估计方法。

二、模型假设1．假设图片的变动在人眼无法辨别的情况下视为安全。

2．假设传输过程中只有指定对象得到密钥。

三、符号说明LSB：Least Significant Bit最低有效位cj：载体像素mi：密文0、1信息量A：安全性K：还原效率dt: 灰度像素数值总差值total: 像素数值和四、模型的分析及建立为了将一张图片隐藏到另一张图片中，首先需要了解图像在matlab中的工作原理。

一个彩色图像就是一个三维矩阵，如果使用matlab的话，可以使用imread来读取一副图像，在workspace中就可以看到矩阵了，但是三维矩阵不能直接显示。

三维数组有三个面,依次对应于红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三种颜色,而面中的数据则分别是这三种颜色的强度值。

设所得矩阵为X三维矩阵(256,256,3) ,X(:,:,1)代表红颜色的2维矩阵 X(:,:,2)代表绿颜色的2维矩阵, X(:,:,3)代表蓝颜色的2维矩阵,第一第二维取值在0-255（2^8 1byte)，第三维是1-3。