资源描述：
《No 7-2 余艳莉 彩色图像加密》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、基于超混沌系统的彩色图像加密余艳莉（漳州师范学院数学与信息科学系，福建漳州363000）摘要:图像加密技术在安全通信中有着广泛应用。本文应用了一种基于超混沌系统的图像加密的方法，该算法不仅改变像素的位置,也改变每个位置的像素值。首先通过位移初步打乱相邻像素间的相关性，然后利用Lorenz超混沌系统产生的沌序列对图像的像素值进行置乱,从而达到图像双重加密的效果。仿真实验证明，该方法具有良好的加密效果及较强的安全性。关键字:彩色图像加密；混沌加密；图像置乱；保密通信1.引言在数字技术、因特网和多媒体技术的飞速发
2、展的今天，图像、视频等多媒体在网络上传输越来越密集。出于信息安全及保护隐私的需求，有很多信息是不希望被未授权者浏览或编辑的。这就要求发送方和接收方进行保密通信。图像作为信息的一种重要的载体，其安全性已得到了普遍的关注。在传统密码学上，图像加密虽然可实现，但其加密效率低、安全性能不高，不适应图像加密的需求[1-2]。为了提高图像加密的效率和安全性,许多专用的图像加密方案已被提出。其中，基于混沌的图像加密方案因表现出良好的保密性质受到了普遍地关注和研究。混沌现象是非线性系统的一种内在类似随机过程的表现。混沌系统
3、产生的混沌信号具有类噪声、结构复杂以及对初始条件极端敏感的特性,因而十分适合用于设计加密系统[3]。1997年，Fridrich首次将混沌加密方法应用到图像加密中[4]，其后基于混沌理论的图像加密方法受到重视并得到广泛的研究。已有文献提出基于混沌系统的加密算法有:基于Logistic映射、Henon映射以及基于混沌系统生成二进制序列的方法等[5-7]。然而,对于低维混沌的加密方案，已经有一些攻击方法可以将其破解[8-9]。由于超混沌系统具有比一般低维混沌系统更复杂的结构且类随机性更强，因此更适合用于保密通信
4、。本文采用了一种将打乱像素位置与改变像素值结合起来的加密方式。先打乱图像像素的位置，再对处理过的图像进行超混沌加密。由于加密过程中，图像像素位置和像素值均被改变，使得破译密文的难度增加，从而提高了算法的安全性。通过仿真实验和安全性分析表明，该加密方扩散性和安全性良好。2.图像加密方法图像加密技术在图像空间域即位置空间、色彩空间上，可分为改变像素位置或像素值两种方式。本文将这两种方式结合起来，即先对图像做像素位移然后再进行混沌加密，有效地提高了破译的难度。2.1像素位置位移本文采用的像素位置位移的方法主要参考
5、文献[3]。一幅彩色图像可分解为R,G,B三个分量图，每个分量图包含原图像的轮廓、纹理等特征[3]。因此，需要对三个分量同时做出改变才能真正打乱整幅图像。这里仅对R分量的处理方式做说明，其他分量与其类似，这里不做赘述。通常图像相邻像素之间具有很强的相关性，要打乱这种相关性，可利用像素循位移来实现。一幅彩色图像的像素矩阵通常用一个M*N*3的三维矩阵表示，对像素矩阵进行处理时一般是将它分成R、G、B三个M*N的二维矩阵。以R分量为例，要打乱水平相邻的两像素与间的相关性，可令向下平移位,即，其中，。同样,要打乱
6、竖直相邻的两像素和间的相关性，可令向右平移位，即，其中，，，。为了保证做到有效地打乱图像，令,其中,,且位移时，R,G,B分量间的取不同值。行位移的具体算法如下：(1)、给定的值。这里同时对R,G,B三个分量进行行位移变换，所以此时给定的是1*3的行向量。(2)、读入图像，将图像矩阵分为R,G,B三个分量，并记M,N分别为R的行数和列数。(3)、根据上述方法计算得到各分量的位移位数及置换坐标。(4)、若，则令。由(2)计算得到的p向量的取值介于0到N-1，但Matlab中矩阵元素的下标从1开始，故需将取到0
7、的值改成N。(5)、令。(6)、重复步骤(2)~(5)直至位移完成。列位移算法与行位移算法类似，这里不再重复。2.2、基于超混沌序列的像素值扩散混沌系统具有良好的伪随机性，对初始值敏感性及轨道的不可预测性等特殊性质，很适合用于保密通信。超混沌系统具有两个或两个以上正的李雅普诺夫(Lyapunov)指数，因此其轨道不稳定的方向更多，系统的类随机性更强[2]。采用超混沌序列进行加密，能够有效提高系统的保密性和抗破译能力。本文采用的是Lorenz超混沌系统，其表达式如下：(1)当时系统处于混沌状态。采用四阶龙格库
8、塔算法产生混沌迭代序列D，其具体形式如下：(2)然后将产生的迭代序列D经由一系列处理得到3个取值介于0到255之间(包括0和255)的非负整数序列，再与经像素位位置位移处理后的图像数据做加模运算，最终达到像素扩散的效果。具体操作过程如下:(1)、设定Lorenz超混沌系统的初值，步长，及运行时间。由龙格库塔法产生迭代矩阵D。(2)、，,。取矩阵D的小数部分，这样处理后得到的非负整数矩阵的元素值在0到255(包括0
