混沌图像加密matlab,基于复合混沌系统的彩色图像加密算法及Matlab实现

时间: 2023-12-11 22:02:05 浏览: 111
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基于复合混沌系统的彩色图像加密算法及Matlab实现.pdf

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混沌图像加密是一种基于混沌理论的图像加密方法,它利用混沌系统的随机性和复杂性来保护图像的安全性。基于复合混沌系统的彩色图像加密算法是一种基于混沌理论和图像处理技术的加密方法,它能够有效地保护彩色图像的机密性和安全性。 以下是基于复合混沌系统的彩色图像加密算法的实现步骤: 1. 彩色图像分解为RGB三个分量,每个分量的大小为M×N。 2. 选择两个相互独立的混沌系统,如Logistic混沌系统和Chen混沌系统。 3. 采用密钥扩展算法生成初始密钥,用于混沌系统的初始化和加密过程中的秘钥。 4. 对RGB三个分量分别进行加密,每个分量的加密过程如下: (1)将分量矩阵转化为一维数组。 (2)通过混沌系统生成加密序列,对分量数组进行异或加密。 (3)将加密后的分量数组转化为矩阵。 5. 对加密后的RGB三个分量进行合并,得到加密后的彩色图像。 6. 采用密钥扩展算法生成解密密钥,用于解密过程中的秘钥。 7. 对加密后的彩色图像进行解密,解密过程如下: (1)将加密后的彩色图像分解为RGB三个分量。 (2)通过混沌系统生成解密序列,对分量数组进行异或解密。 (3)将解密后的分量数组转化为矩阵。 8. 对解密后的RGB三个分量进行合并,得到解密后的彩色图像。 以下是基于复合混沌系统的彩色图像加密算法的Matlab实现代码: ```matlab % 读取彩色图像 img = imread('lena.png'); % 分解RGB三个分量 R = img(:, :, 1); G = img(:, :, 2); B = img(:, :, 3); % 选择混沌系统 x1 = 0.1; y1 = 0.2; z1 = 0.3; x2 = 0.4; y2 = 0.5; z2 = 0.6; % 生成密钥 key = generate_key(x1, y1, z1, x2, y2, z2); % 对RGB三个分量分别进行加密 R_encrypted = encryption(R, key); G_encrypted = encryption(G, key); B_encrypted = encryption(B, key); % 合并加密后的RGB三个分量 img_encrypted = cat(3, R_encrypted, G_encrypted, B_encrypted); % 生成解密密钥 key_decryption = generate_key(x1, y1, z1, x2, y2, z2); % 对加密后的彩色图像进行解密 R_decrypted = decryption(R_encrypted, key_decryption); G_decrypted = decryption(G_encrypted, key_decryption); B_decrypted = decryption(B_encrypted, key_decryption); % 合并解密后的RGB三个分量 img_decrypted = cat(3, R_decrypted, G_decrypted, B_decrypted); % 显示原始图像和解密后的图像 subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('Original Image'); subplot(1, 2, 2); imshow(img_decrypted); title('Decrypted Image'); % 密钥扩展算法 function key = generate_key(x1, y1, z1, x2, y2, z2) key_length = 10000; key = zeros(1, key_length); for i = 1 : key_length x1 = 1 - 2 * x1 ^ 2 + 4 * x1 * y1; y1 = z1 * x1; z1 = 1 - x1 - y1; x2 = 1 - 2 * x2 ^ 2 + 4 * x2 * y2; y2 = z2 * x2; z2 = 1 - x2 - y2; key(i) = mod(x1 + y1 + z1 + x2 + y2 + z2, 256); end end % 加密函数 function img_encrypted = encryption(img, key) [M, N] = size(img); img_encrypted = zeros(M, N); for i = 1 : M for j = 1 : N img_encrypted(i, j) = bitxor(img(i, j), key(mod(i * N + j, length(key)) + 1)); end end end % 解密函数 function img_decrypted = decryption(img_encrypted, key) [M, N] = size(img_encrypted); img_decrypted = zeros(M, N); for i = 1 : M for j = 1 : N img_decrypted(i, j) = bitxor(img_encrypted(i, j), key(mod(i * N + j, length(key)) + 1)); end end end ``` 以上是基于复合混沌系统的彩色图像加密算法的Matlab实现。
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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信 %% 开发者:Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进: ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位(Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化) ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化(Leach协议优化) ##### 6.4 无人机通信中继优化(组播优化)

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