使用python实现 arnold和logistics混沌加密图像

Arnold混沌加密算法是一种基于置换的加密算法，可以通过多次迭代进行加密。Logistic混沌加密算法则是一种基于映射的加密算法，通过迭代映射来实现加密。下面分别介绍在Python中如何实现这两种混沌加密算法并使用它们来对图像进行加密。

### Arnold混沌加密算法

Arnold混沌加密算法的原理是通过多次迭代进行像素置换，从而实现加密。具体实现步骤如下：

1. 将待加密图像进行灰度化，将每个像素值映射到0~255的整数范围内。
2. 初始化Arnold迭代次数和置换参数s和t。
3. 对每个像素进行s次置换，每次置换之后进行t次迭代。
4. 将置换后的像素重新映射到0~255的整数范围内，并输出加密后的图像。

下面是Python代码实现Arnold混沌加密算法：

import numpy as np
from PIL import Image

# Arnold混沌加密算法
def arnold_encryption(img, s, t):
    # 将图像转化为灰度图
    img = img.convert('L')
    # 将图像转化为数组
    img_array = np.array(img)
    # 获取图像的大小
    height, width = img_array.shape
    # 初始化Arnold迭代次数和置换参数
    n = 0
    # 进行s次置换
    while n < s:
        # 新建一个数组存放置换后的像素
        new_array = np.zeros_like(img_array)
        # 进行像素置换
        for i in range(height):
            for j in range(width):
                new_i, new_j = (i + j) % height, (i + 2 * j) % width
                new_array[new_i, new_j] = img_array[i, j]
        img_array = new_array
        n += 1
    # 进行t次迭代
    for i in range(t):
        # 新建一个数组存放迭代后的像素
        new_array = np.zeros_like(img_array)
        # 进行像素迭代
        for i in range(height):
            for j in range(width):
                new_i, new_j = (i + j) % height, (i + j) % width
                new_array[new_i, new_j] = img_array[i, j]
        img_array = new_array
    # 将像素重新映射到0~255的整数范围内
    img_array = img_array.astype(np.uint8)
    # 将数组转化为图像
    enc_img = Image.fromarray(img_array)
    return enc_img

### Logistic混沌加密算法

Logistic混沌加密算法的原理是通过迭代映射来实现加密。具体实现步骤如下：

1. 将待加密图像进行灰度化，将每个像素值映射到0~1的实数范围内。
2. 初始化Logistic迭代次数和映射参数r和x0。
3. 对每个像素进行r次迭代映射，将映射后的值乘以255并取整作为加密后的像素值。
4. 将加密后的像素重新映射到0~255的整数范围内，并输出加密后的图像。

下面是Python代码实现Logistic混沌加密算法：

import numpy as np
from PIL import Image

# Logistic混沌加密算法
def logistic_encryption(img, r, x0):
    # 将图像转化为灰度图
    img = img.convert('L')
    # 将图像转化为数组
    img_array = np.array(img)
    # 将像素值映射到0~1的实数范围内
    img_array = img_array / 255.0
    # 获取图像的大小
    height, width = img_array.shape
    # 初始化Logistic迭代次数和映射参数
    n = 0
    # 进行r次迭代映射
    while n < r:
        img_array = r * img_array * (1 - img_array)
        n += 1
    # 将映射后的像素值乘以255并取整作为加密后的像素值
    img_array = np.round(img_array * 255.0)
    # 将像素重新映射到0~255的整数范围内
    img_array = img_array.astype(np.uint8)
    # 将数组转化为图像
    enc_img = Image.fromarray(img_array)
    return enc_img

### 加密图像

使用上面实现的Arnold和Logistic混沌加密算法对图像进行加密的具体步骤如下：

1. 读取待加密图像。
2. 调用Arnold或Logistic混沌加密算法对图像进行加密。
3. 将加密后的图像保存到本地。

下面是Python代码实现对图像进行加密：

# 读取待加密图像
img = Image.open('lena.png')
# 调用Arnold混沌加密算法对图像进行加密
enc_img = arnold_encryption(img, s=16, t=32)
# 将加密后的图像保存到本地
enc_img.save('lena_arnold_encrypted.png')
# 调用Logistic混沌加密算法对图像进行加密
enc_img = logistic_encryption(img, r=100, x0=0.5)
# 将加密后的图像保存到本地
enc_img.save('lena_logistic_encrypted.png')

加密后的图像保存在本地lena_arnold_encrypted.png和lena_logistic_encrypted.png文件中。