(完整版)基于MATLAB的混沌序列图像加密程序

设计题目：基于MATLAB的混沌序列图像加密程序

一.设计目的

图像信息生动形象，它已成为人类表达信息的重要手段之一，网络上的图像数据很多是要求发送方和接受都要进行加密通信，信息的安全与保密显得尤为重要，因此我想运用异或运算将数据进行隐藏，连续使用同一数据对图像数据两次异或运算图像的数据不发生改变，利用这一特性对图像信息进行加密保护。

熟练使用matlab 运用matlab 进行编程，使用matlab 语言进行数据的隐藏加密，确保数字图像信息的安全，混沌序列具有容易生成, 对初始条件和混沌参数敏感等特点，近年来在图像加密领域得到了广泛的应用。使用必要的算法将信息进行加解密，实现信息的保护。

. 设计内容和要求

使用混沌序列图像加密技术对图像进行处理使加密后的图像

使用matlab 将图像信息隐藏，实现信息加密。

三. 设计思路

1. 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。

2. 用MATLAB的实现基于混沌的图像置乱加密算法

本文借助MATLAB软件平台，使用MATLAB提供的文本编辑器进行编程实现加密功能。根据前面加密的思路，把加密算法的编程分为三个主要模块：首先，构造一个与原图a 等高等宽的矩阵b 加在图像矩阵a 后面形成复合矩阵c ：b=zeros(m1,n1);

ifm1>=n1

ifm1>n1

fore=1:n1

b=(e,e);

end else fore=1:n1 end fore=1:(n1-m1) b((m1+e-1),e)=m1+e-1 end end

c=zeros(m1*2,n1);

c=zeros(m1*2,1);

c=[b,a];

然后，用Logitic 映射产生混沌序列：

forn=1:n1+100x(n+1)=q*x(n)*(1-x(n));

endn=101:1:n1+100;

y(n-100)=x(n);

最后，采用冒泡法将产生的混沌序列值由小到大进行排序，并利用同样的换序条

理依次对复合矩阵的列和行进行打乱排序：forf=1:n1-1forh=f:n1ify(f)>y(h)k=y(f);

y(f)=y(h);

y(h)=k;

c1=c(:,f);

c(:,f)=c(:,h);

c(:,h)=c1;

end forh=g:m1 if y(f>y

3. 基于混沌的图像置乱加密算法效果分析

利用

Logistic 混沌序列对图像像素点置乱对图像

文件加密，其效果要比用Logistic 混沌序列直接对图像文件加密好，令x0=0．3001，图2（b）为用Logistic 混沌序列直接对图像文件爱你进行加密的图像，图2（c）为用Logistic 混沌序列对图像像素点置乱对图像文件进行加密的图像，图2（d）为其的解密图像文件。

4. 设计原理

运用异或运算将数据进行隐藏，连续使用同一数据对图像数据两次异或运算图像的数据不发生改变，利用这一特性对图像信息进行加密保护。用户输入的密码必须在0~1 之间任何一个数据进行加密，并且加密的程序与解密的程序输入的密码必须一致才能正确解密。

加密密钥

四. 源程序

明文

明文

解密密钥

密码生成算

法

混沌序号

序列

%该程序针对图像近似系数和高频系数进行加密，以达到加密的效果 clear all;

t0 = clock; % im=imread('tank.jpg'); im1=rgb2gray(im); % im1=medfilt2(im1,[3 3]); % figure;

imshow(im1); title(' 灰度化处理

'); im1=double(im1);

%小波变换，获取图像的低频高

频系数 [ca1,ch1,cv1,cd1]=dwt2(im1,'bior3.7');

figure(3); subplot(231); imshow(ca1,[]); title(' 图像近似 '); subplot(232);

imshow(ch1);

title(' 低频水平分量 ');

subplot(233);

imshow(cv1);

title(' 低频垂直分量 ');

subplot(234);

imshow(cd1),; title(' 高频分量 ');

%%%%以%下%为混沌加密算法 %%%%%% [M,N]=size(ca1);

e=hundungen(M,N,0.1); tt=0.1;

fca1=mod(tt*ca1+(1-tt)*e,256);

subplot(235);

imshow(fca1,[]);

title(' 加密 ');

im2=idwt2(ca1,ch1,cv1,cd1,'bior3.7');

figure(4);

imshow(uint8(im2),[]);

title(' 灰度图像小波重构 ');

im3=idwt2(fca1,ch1,cv1,cd1,'bior3.7');

figure(5);

imshow(uint8(im3),[]);

测试程序运行时间

图像灰度化 图像平滑处理