图像压缩加密新算法

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1、图像压缩加密新算法摘要随着网络的快速发展，越来越需要对大量的图像进行加密以保证安全可靠。该文提出一种对图像压缩和加密相结合的新算法，利用了分形编码压缩比高和混沌序列容易生成，对初始条件和混沌参数敏感等特点，把分形和混沌结合起来对图像进行压缩加密，经仿真表明，该算法达到了较好的加密效果并且加密速度得到了提升。关键词分形编码；混沌序列；Matlab1引言近年来，视频压缩编码和视频加密这两个领域的研究均十分活跃，其中主要的研究技术也较为成熟，但是作为图像处理的两个重要的方面，人们对他们结合起来的分析和研究还缺乏足够的重视和足量的人力物力的投入。混沌理论是近年来发展较快的非线性科学的重要分支

2、，因其具有非周期、连续宽频带、类噪声和长期不可预测等特点，所以特别适用于保密通信等领域。分形编码有着精细的结构，具有任意小比例下存在某种自相似细节的特点。分形理论的特点决定了人们着重研究它在图像压缩方面的作用，但是它在图像加密方面的应用还没有被人们开发出来。本文通过对现有图像压缩算法和加密算法发展方向的分析，提出一种将分形压缩编码和混沌保密算法相结合的算法。经分析该算法具有较好的压缩加密效率，并且能够满足对图像的安全的要求。2分形图像压缩分形图像压缩是利用原始图像所具有的自相似性，构造一个迭代函数系统（IFS），利用IFS抽取图像的自相似性，即用图像中的一个子块经过分形仿射变换来逼近

3、同一图像中的另一子块，而且仅仅将仿射变换系数记录下来，从而达到压缩图像数据的目的。分形压缩理论主要包括：分形空间上的压缩映射，迭代函数系统，压缩映射的不动点定理，拼帖定理及仿射变换等理论。一般的分形压缩编码过程为：(1)将原始图像分块把原始图像分别分割成尺度K*K的值域块Ri和L*L的定义域块Di，一般取L=2K.(2)寻找合适的分形变换参数利于图像局部之间的相似性，根据了IFS拼贴定理，为图像中每一个值域块Ri寻找与之最匹配的定义域块Di及相应的仿射变换ain[k][l]=Domain[m+k][n+l]；}//旋转同样类似其余七种变换主要形式如下：TransDomain[k][l

4、]=Domain[m+k][n+BLOCKSIZE-1-l]；//旋转90°TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-1-k][n+l]；//旋转180°TransDomain[k][l]=Domain[m+l][n+k]；//旋转270°TransDomain[k][l]=Domain[m+l][n+BLOCKSIZE-1-k]；//垂直中线反射TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-1-l][n+BLOCKSIZE-1-k]；//水平中线反射TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-

5、1-k][n+BLOCKSIZE-1-l]；//相对45°反射TransDomain[k][l]=Domain[m+BLOCKSIZE-1-l][n+k]；//相对135°反射通过寻找图像的反射变换，我们可以得到变换后的图像与原图像之间的误差，设其为erri，预先给定一个误差标准ε，只要每一块的误差erri<ε，就认为完成了图像的分形编码，否则将值域块分割成更小的值域子块，重复该过程，直到误差满足要求或者值域块的分割已经达到预先确定的最小值则认为完成了图像的分形编码。分形编码中对图像的分割越小，则编码的精确程度就会越高，但同时高的编码质量却影响了压缩率和计算速度。对一幅图像进行

6、分形编码后，存储的文件中是原图像的所有变换参数。我们可以明显看出，对一幅图像来说，存储映射参数所需的存储空间要远远小于存储原图像的空间，因此我们很好的实现了图像压缩的目的。在上节的处理中我们把变换参数存进了一个M*N的矩阵中，设为Y(M，N)。编程时定义了一个结构体用于存储编码参数：RangeX，RangeY，DomainX，DomainY，TransformNo，Scale，Offset，因此M的大小就是由定义域块、值域块的位置与大小及仿射变换.3混沌加密算法混沌现象是在确定性非线性动力系统中出现的确定性、类随机的过程，它对初始值有极其敏感的依赖性。因此混沌加密技术非常适合用于图像

7、加密。Logistic序列的混沌特性和统计特性分析如下：(1)其中xk为映射变量，u为系统参数，取值范围为-1<xk<1，0<u<2。当u逐渐增大时，迭代出现多次突变。研究表明：当0<u<0.750时迭代为稳定的1周期，当u增大到0.750时，迭代出现2点周期分岔；u增大到1.250时，出现4点周期分岔。随着u的增大，这种2n倍周期分岔越来越快。当u→1.40115时迅速达到周期N→∞即进入了混沌状态。算法原理步骤：第一