(完整版)基于MATLAB的混沌序列图像加密程序
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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。
二.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 k=y(f) y(f)=y(h) y(h)=k; d1=d(:,f); d(:,f)=d(:,h); d(:h)=d; end …… 解密的程序与加密的相反。 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。 四 .源程序 %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; %测试程序运行时间 im=imread('tank.jpg'); im1=rgb2gray(im); %图像灰度化 im1=medfilt2(im1,[3 3]); %图像平滑处理 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);