混沌图像加密matlab
时间: 2023-07-20 20:42:46 浏览: 63
混沌图像加密是一种基于混沌理论的图像加密方法,可以有效地保护图像的安全性。以下是使用Matlab实现混沌图像加密的简要步骤:
1. 选择一个合适的混沌系统,比如Lorenz混沌系统或者Chen混沌系统等。
2. 对原始图像进行离散余弦变换(DCT),得到图像的频域表示。
3. 将DCT系数矩阵按照Z字形扫描顺序重新排列,得到一个一维的DCT系数向量。
4. 利用混沌系统产生的随机数序列对DCT系数向量进行扰动。
5. 对扰动后的DCT系数向量进行逆Z字形扫描,得到逆变换后的图像。
6. 将逆变换后的图像进行归一化和量化,得到最终的加密图像。
以下是一个简单的Matlab代码实现:
```matlab
% 选择Lorenz混沌系统
sigma = 10;
beta = 8/3;
rho = 28;
f = @(t,x) [sigma*(x(2)-x(1)); x(1)*(rho-x(3))-x(2); x(1)*x(2)-beta*x(3)];
[t,x] = ode45(f,[0 100],[1 1 1]);
% 读入原始图像
img = imread('lena.png');
img = rgb2gray(img);
img = im2double(img);
% 对图像进行DCT变换
dct_img = dct2(img);
% 将DCT系数矩阵按Z字形扫描顺序重新排列
[dct_vec,ind] = zigzag(dct_img);
% 生成随机数序列
rand_seq = x(:,1);
% 扰动DCT系数向量
dct_encrypted = dct_vec + 0.1*rand_seq(1:length(dct_vec)).*dct_vec;
% 将扰动后的DCT系数向量逆Z字形扫描
dct_decrypted = izigzag(dct_encrypted,ind,size(dct_img));
% 对逆变换后的图像进行归一化和量化
img_encrypted = (idct2(dct_decrypted)+1)/2;
img_encrypted = uint8(img_encrypted*255);
% 显示加密后的图像
imshow(img_encrypted);
% 定义Z字形扫描函数
function [vec,ind] = zigzag(mat)
[m,n] = size(mat);
vec = zeros(1,m*n);
ind = reshape(1:m*n,m,n);
k = 1;
for d = 1:m+n-1
if mod(d,2) == 1
for i = 1:min(d,m)
j = d-i+1;
if j >= 1 && j <= n
vec(k) = mat(i,j);
k = k+1;
end
end
else
for i = min(d,n):-1:1
j = d-i+1;
if j >= 1 && j <= m
vec(k) = mat(j,i);
k = k+1;
end
end
end
end
end
% 定义逆Z字形扫描函数
function mat = izigzag(vec,ind,m,n)
mat = zeros(m,n);
k = 1;
for d = 1:m+n-1
if mod(d,2) == 1
for i = 1:min(d,m)
j = d-i+1;
if j >= 1 && j <= n
mat(i,j) = vec(k);
k = k+1;
end
end
else
for i = min(d,n):-1:1
j = d-i+1;
if j >= 1 && j <= m
mat(j,i) = vec(k);
k = k+1;
end
end
end
end
end
```
这里使用了Lorenz混沌系统产生随机数序列,并对图像进行了0.1倍的扰动。在实际应用中,需要对参数和扰动强度等进行调整,以达到更好的加密效果。